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公开(公告)号：CN115700494A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211127267.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 中国铁建股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯推理的轨道交通监测数据清洗方法及系统。所述方法包括稀疏贝叶斯极限学习机模型的训练、根据模型划分数据集实现异常概率的计算、异常值的迭代求解识别等。本发明所述方法通过训练好的稀疏贝叶斯极限学习机模型为基准，并通过计算数据点的预测误差划分规律数据集和可疑数据集，进而计算可疑数据集中数据点的异常概率来更新数据集，最终不断迭代识别异常值。本发明所述方法通过计算数据点的异常概率，可以做到量化数据点的异常程度，通过循环往复不断迭代从而达到数据清洗的目的，能够为轨道交通结构健康监测领域提供一种有效的数据预处理手段。
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公开(公告)号：CN118883715A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411048693.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出基于自监督对比学习的轨道剪力绞和阻尼器缺失损伤识别方法。该方法利用切比雪夫滤波器对振动采集到的振动响应数据进行滤波，并利用网格法和双阈值截断方法提取过车时的振动响应信号，搭建基于自监督对比学习的时间序列表征学习模型，以准确识别轨道的损伤。自监督对比学习可以从大量未标注的数据中提取到有价值的信息，可以仅用很少的标签数据就可以实现有效的训练和优异的性能，同时利用对比学习的机制更好的学习数据特性，从而提供更好的识别结果。本发明能在少量标记数据的基础上实现有效的训练和优异的轨道损伤识别性能，从而降低了模型对人工标注数据的依赖性，适用于不方便人工大量标注的情况下实现轨道损伤的高效识别。
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公开(公告)号：CN118778438A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410744474.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建八局华中建设有限公司
IPC: G05B13/04 , G06F30/20 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/28 , G16C60/00 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明是基于优化能源效率的ETFE膜结构模拟方法。首先建立多层次能源模型，通过收集ETFE材料的热性能、光透性和机械特性数据，并设计为层次化，将ETFE膜结构的能源需求分为照明、加热和冷却三个主要部分，每部分根据不同环境变量包括温度、光照强度和使用频率进行动态调整，利用支持向量机SVM或神经网络优化模型参数；接着开发基于物理模拟的高精度仿真算法，模拟复杂环境影响对ETFE膜结构能源效率的影响，通过遗传算法或粒子群优化PSO技术进行多参数优化，以确保仿真结果的精确度和效率；然后采用实时数据驱动的动态调整系统，集成温度、湿度和光照强度传感器，通过开发的实时反馈控制算法根据传感器数据调整内部环境设置包括HVAC系统的运行状态。
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公开(公告)号：CN115700494B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211127267.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 中国铁建股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯推理的轨道交通监测数据清洗方法及系统。所述方法包括稀疏贝叶斯极限学习机模型的训练、根据模型划分数据集实现异常概率的计算、异常值的迭代求解识别等。本发明所述方法通过训练好的稀疏贝叶斯极限学习机模型为基准，并通过计算数据点的预测误差划分规律数据集和可疑数据集，进而计算可疑数据集中数据点的异常概率来更新数据集，最终不断迭代识别异常值。本发明所述方法通过计算数据点的异常概率，可以做到量化数据点的异常程度，通过循环往复不断迭代从而达到数据清洗的目的，能够为轨道交通结构健康监测领域提供一种有效的数据预处理手段。
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公开(公告)号：CN115618209A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211130830.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 中国铁建股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q10/063 , G06Q50/30 , B61L23/06
Abstract: 本发明提出基于稀疏极限学习机和假设检验的铁路轨道状态评估方法。本发明所述方法应用于某小半径曲线铁路轨道结构的长期监测数据分析中。通过结构温度场和多个测点的应变、位移响应长期监测数据训练了稀疏贝叶斯极限学习机概率预测模型，获得了结构温度场和应变及相对位移的预测关系，实现了基于温度监测数据对结构响应的可靠预测。采用贝叶斯假设检验方法对比了后续结构响应的稀疏贝叶斯极限学习机概率预测结果和实际监测数据，实现了轨道结构服役状态的有效评估。此方法考虑了监测数据采集误差和质量不统一引起的结构响应预测结果的不确定性，在概率统计意义上实现了轨道结构状态评估，有效地提升了其鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492101A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111547633.0
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G06F30/23 , G01N19/02 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种CRTSⅡ型无砟轨道滑动层摩擦系数识别方法，所述方法如下：一、对多跨简支梁上CRTSⅡ型无砟轨道底座板应变的实际监测值进行解耦，获取由纯梁轨相互作用引起的底座板应变；二、建立多跨简支梁上的CRTSⅡ型无砟轨道梁轨相互作用有限元模型，通过有限元计算提取某跨简支梁上方剪力齿槽内侧由梁轨相互作用引起的底座板应变与桥梁温度之间的斜率，经多次计算后建立上述斜率与各摩擦系数之间的映射关系式；三、获取经过解耦后的实测底座板应变与实测桥梁温度之间的斜率，将此斜率输入上述映射关系式中，得到本跨简支梁上CRTSⅡ型无砟轨道的滑动层摩擦系数。该方法可解决无砟轨道滑动层摩擦系数难以检测的问题。
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公开(公告)号：CN118734045A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411010659.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种基于条件扩散模型的轨道监测数据时间序列预测方法。所述方法包括训练数据集的预处理，插补缺失值、输入条件网络计算隐藏状态、前向过程增加白噪声、结合隐藏状态训练预测模型，优化条件网络和去噪网络的模型参数以及基于训练好的网络模型生成最终预测结果等过程。本发明所述方法通过条件化处理，使模型能够在特定条件下生成和预测时间序列数据，能够为高铁轨道结构健康监测领域提供一种有效的时间序列数据预测方法。
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公开(公告)号：CN114492101B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111547633.0
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G06F30/23 , G01N19/02 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种CRTSⅡ型无砟轨道滑动层摩擦系数识别方法，所述方法如下：一、对多跨简支梁上CRTSⅡ型无砟轨道底座板应变的实际监测值进行解耦，获取由纯梁轨相互作用引起的底座板应变；二、建立多跨简支梁上的CRTSⅡ型无砟轨道梁轨相互作用有限元模型，通过有限元计算提取某跨简支梁上方剪力齿槽内侧由梁轨相互作用引起的底座板应变与桥梁温度之间的斜率，经多次计算后建立上述斜率与各摩擦系数之间的映射关系式；三、获取经过解耦后的实测底座板应变与实测桥梁温度之间的斜率，将此斜率输入上述映射关系式中，得到本跨简支梁上CRTSⅡ型无砟轨道的滑动层摩擦系数。该方法可解决无砟轨道滑动层摩擦系数难以检测的问题。
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公开(公告)号：CN115618209B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211130830.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 中国铁建股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q10/063 , G06Q50/30 , B61L23/06
Abstract: 本发明提出基于稀疏极限学习机和假设检验的铁路轨道状态评估方法。本发明所述方法应用于某小半径曲线铁路轨道结构的长期监测数据分析中。通过结构温度场和多个测点的应变、位移响应长期监测数据训练了稀疏贝叶斯极限学习机概率预测模型，获得了结构温度场和应变及相对位移的预测关系，实现了基于温度监测数据对结构响应的可靠预测。采用贝叶斯假设检验方法对比了后续结构响应的稀疏贝叶斯极限学习机概率预测结果和实际监测数据，实现了轨道结构服役状态的有效评估。此方法考虑了监测数据采集误差和质量不统一引起的结构响应预测结果的不确定性，在概率统计意义上实现了轨道结构状态评估，有效地提升了其鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101813765A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010153675.1
申请日：2010-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于非均匀空间立体阵列分布式SAR的杂波抑制方法，它涉及一种杂波抑制方法，它解决了现有的STAP方法只适合于均匀直线阵列或均匀面阵的杂波抑制，而不适用于非均匀空间阵列的杂波抑制的问题。本发明首先建立一个非均匀空间立体阵列流形，然后对其进行信号重构，获得均匀空间立体阵列流形，再根据均匀空间立体阵列流形，计算并获得杂波的各维多普勒频率，进而获得基于所述均匀空间立体阵列流形的杂波模型；根据所述杂波模型、各维多普勒频率及全空时自适应处理方法，构建全空时自适应滤波器，实现对SAR实际接收的空时采样信号的杂波抑制。本发明克服了已有技术的不足，可用于SAR地面动目标检测技术中的杂波抑制领域。
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