-
公开(公告)号：CN118833275A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411319909.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: B61L15/00
Abstract: 本发明公开了一种重载机车纵向冲动安全监测系统，其包括数据采集模块：对用于计算车钩力、车钩横向摆角、车体振动、车体与构架相对位移的来自测量模块的原始数据及机车管压、运行速度和运行里程数据进行实时测量或采集，将结果反馈至数据处理系统；数据处理分析模块：进行数字信号分析实时计算得到机车运行状态动力学监测数据，包括车钩力、车钩摆角、机车运行平稳性指标，然后将计算结果自动存储；实时获取机车运行状态动力学监测数据，然后通过车钩力、车钩摆角、纵向加速度和机车运行平稳性指标是否超过列车纵向冲动安全评估阈值进行评估；数据显示与预警模块：显示车钩力、车钩摆角、纵向加速度和机车运行平稳性结果数据以及预警信号。
-
公开(公告)号：CN115828086B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310093921.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/213 , B61L15/00 , G01P15/00 , G01H17/00 , G01M17/08 , G08B21/18 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于重载机车车钩状态监测技术领域，公开了一种基于车体横向加速度的重载机车车钩失稳预警方法，其步骤包括：采集列车在不同工况下的车体横向加速度响应信号；采用低通滤波器对信号进行滤波，并对加速度异常值进行剔除；提取车体横向振动加速度信号时域、频域和时频域特征；利用提取到的特征构建数据集，对数据集添加分类标签，对数据集进行归一化处理并划分训练集、验证集和测试集；将SVM惩罚参数及核函数参数作为优化参数，以验证集分类准确率为适应度函数；利用验证集对PSO‑SVM模型的参数进行选代寻优；对测试集车钩稳定性状态进行识别，判断车钩是否失稳，本发明具有低成本、高效率的优点。
-
公开(公告)号：CN112381027B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011324148.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于列车轴箱垂向加速度信号的车轮多边形波深估计方法，该方法通过采集列车在不同速度等级、不同阶次和不同波深条件下轴箱的垂向加速度响应信号，通过将采集的信号进行预处理后建立极限学习机模型，再在建立极限学习机模型的基础上采用粒子群优化，获得基于粒子群优化极限学习机的车轮多边形波深估计模型，该模型可以通过列车轴箱垂向加速度信号作为预估的数据来源预估列车车轮多边形波深，该方法通过列车轴箱垂向加速度信号作为预估的数据来源数据受到干扰的程度降低，适应范围更广，同时优化后的模型的数据精度显著提高。
-
公开(公告)号：CN115257857B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211189440.7
申请日：2022-09-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性原理的轨面三角坑识别方法，该方法以轴箱振动信号为三角坑识别的数据来源。首先，基于惯性原理从轴箱加速度信号中识别出左右轨面垂向不平顺。然后，利用平方包络算法从不平顺数据中精准定位三角坑中心位置。最后，通过试验数据验证了所提出三角坑检测方法的有效性。该方法实现了轨面三角坑的关键参数识别，如三角坑位置、基长与幅值等，适用于将检测设备搭载于运营车辆从而实现三角坑智能检测与预警。
-
公开(公告)号：CN117874479B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410274777.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩力识别方法，涉及重载机车车钩状态监测技术领域，包括：采集重载列车车钩车体纵向相对位移信号；平滑处理车钩车体纵向相对位移信号；采用滑动窗口截取滤波和平滑后的车钩车体纵向相对位移信号，提取每段相对位移信号内相对速度特征，构建数据集；对数据集进行归一化处理；建立DBO‑ELM模型，将ELM隐藏层神经元个数、惩罚参数和激活函数参数作为优化参数，以验证集识别结果的均方误差为适应度函数，利用验证集对DBO‑ELM模型参数进行迭代寻优；得到模型最优参数后利用训练集对模型开展训练；将测试集样本输入训练后的模型中，根据车钩力识别结果的误差确定训练模型的准确性；本发明具有低成本、高效率的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117874479A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410274777.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩力识别方法，涉及重载机车车钩状态监测技术领域，包括：采集重载列车车钩车体纵向相对位移信号；平滑处理车钩车体纵向相对位移信号；采用滑动窗口截取滤波和平滑后的车钩车体纵向相对位移信号，提取每段相对位移信号内相对速度特征，构建数据集；对数据集进行归一化处理；建立DBO‑ELM模型，将ELM隐藏层神经元个数、惩罚参数和激活函数参数作为优化参数，以验证集识别结果的均方误差为适应度函数，利用验证集对DBO‑ELM模型参数进行迭代寻优；得到模型最优参数后利用训练集对模型开展训练；将测试集样本输入训练后的模型中，根据车钩力识别结果的误差确定训练模型的准确性；本发明具有低成本、高效率的优点。
-
公开(公告)号：CN116467570A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310713409.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩摆角定量识别方法，属于重载机车车钩摆角识别技术领域，其在信号获取后对数据预处理，然后进行车钩摆角识别模型构建，步骤为：将两通道车体与构架相对位移数据输入ELM‑AE中进行通道数据融合；构建训练模型的输入和输出数据集；划分训练集样本与验证集样本，并将数据集标准化；然后进行深度特征提取和回归估计；然后基于验证集样本输入定量识别车钩摆角。其监测信号为多通道车体与构架相对位移，有利于充分挖掘监测数据潜在特征信息，监测装置安装于车体与构架之间，服役环境良好，监测数据更加稳定，传感器数量更少，结构更简单，更适用于车载长期监测，具有运行速度快，泛化能力强等优点。
-
公开(公告)号：CN112381027A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011324148.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于列车轴箱垂向加速度信号的车轮多边形波深估计方法，该方法通过采集列车在不同速度等级、不同阶次和不同波深条件下轴箱的垂向加速度响应信号，通过将采集的信号进行预处理后建立极限学习机模型，再在建立极限学习机模型的基础上采用粒子群优化，获得基于粒子群优化极限学习机的车轮多边形波深估计模型，该模型可以通过列车轴箱垂向加速度信号作为预估的数据来源预估列车车轮多边形波深，该方法通过列车轴箱垂向加速度信号作为预估的数据来源数据受到干扰的程度降低，适应范围更广，同时优化后的模型的数据精度显著提高。
-
公开(公告)号：CN116467570B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310713409.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的重载机车车钩摆角定量识别方法，属于重载机车车钩摆角识别技术领域，其在信号获取后对数据预处理，然后进行车钩摆角识别模型构建，步骤为：将两通道车体与构架相对位移数据输入ELM‑AE中进行通道数据融合；构建训练模型的输入和输出数据集；划分训练集样本与验证集样本，并将数据集标准化；然后进行深度特征提取和回归估计；然后基于验证集样本输入定量识别车钩摆角。其监测信号为多通道车体与构架相对位移，有利于充分挖掘监测数据潜在特征信息，监测装置安装于车体与构架之间，服役环境良好，监测数据更加稳定，传感器数量更少，结构更简单，更适用于车载长期监测，具有运行速度快，泛化能力强等优点。
-
公开(公告)号：CN114997252B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210935872.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于惯性原理的车轮多边形车载检测方法，该方法包括以下步骤：首先，获取轴箱垂向加速度信号，将其分解为多个IMF分量。然后，将IMF分量与原始信号组合，构建快速独立成分分析观测矩阵，计算得到相互独立的独立分量，并采用相关系数法筛选出与车轮多边形激励相关的有效信号分量。进一步地，基于惯性原理对有效信号分量进行二次积分，得到加速度积分结果，对加速度积分结果进行去趋势项处理后得到车轮径向偏差位移量。最后，车轮径向偏差位移量经快速傅里叶变换后可用于定量识别车轮多边形的阶次和幅值。本发明应用于轨道交通领域，实现了车轮多边形在线连续监测，并具有高效率，高精度的特点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.027 seconds)
