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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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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：CN115618273B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211121446.0
申请日：2022-09-15
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: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明提出一种基于并行图卷积神经网络的铁路轨道状态评估方法及系统。所述方法包括选择数据异常识别通道和数据整理、并行图卷积神经网络模型设计、训练模型并利用模型预测、通过预测结果判断数据异常情况以及利用有向图分析修正预测结果、根据异常结果对铁路轨道状态进行评估。本发明是针对铁路轨道异常状态评估的方法，利用多个并行图卷积层对数据进行图卷积运算并在融合层进行融合，预测结果不会过度依赖单个测点，提高了预测精度。若出现异常漂移数据，可以利用有向图进行分析，对预测结果进行修正。所述方法具有预测结果受异常数据影响小以及统一利用多种类型传感器类型数据实现铁路轨道状态评估等优势。
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公开(公告)号：CN115618273A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211121446.0
申请日：2022-09-15
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: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明提出一种基于并行图卷积神经网络的铁路轨道状态评估方法及系统。所述方法包括选择数据异常识别通道和数据整理、并行图卷积神经网络模型设计、训练模型并利用模型预测、通过预测结果判断数据异常情况以及利用有向图分析修正预测结果、根据异常结果对铁路轨道状态进行评估。本发明是针对铁路轨道异常状态评估的方法，利用多个并行图卷积层对数据进行图卷积运算并在融合层进行融合，预测结果不会过度依赖单个测点，提高了预测精度。若出现异常漂移数据，可以利用有向图进行分析，对预测结果进行修正。所述方法具有预测结果受异常数据影响小以及统一利用多种类型传感器类型数据实现铁路轨道状态评估等优势。
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Patent Agency Ranking
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：CN114322815B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111641766.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及一种光栅阵列轨道监测信息与建造信息集成分析方法及系统，该系统包括监测平台、光纤光栅解调仪以及集成有多个光纤光栅传感器的光纤光栅光缆，光纤光栅光缆用于监测轨道结构的状态信息并发送给光纤光栅解调仪；光纤光栅解调仪用于接收光纤光栅光缆发送的监测信息，并解调成解调信号发送给监测平台，监测平台上构建有轨道建造BIM模型，监测平台用于接收现场监测信息，并导入BIM模型中，进行现场监测信息与虚拟BIM模型的融合。终端设备用于扫描轨道结构的RFID芯片或雕刻标识，采集RFID芯片或雕刻标识包含的对应轨道结构的轨道信息并发送给监测平台。本发明采用RFID或雕刻信息等对轨道设计、制造、施工、监测信息实时融合。
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公开(公告)号：CN114228786B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111640120.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及一种板式无砟轨道的板缝错台监测系统，包括数据解调仪和布设在轨道板上的至少一条错台监测光缆，错台监测光缆为集成有多个光纤光栅位移传感器的光纤光栅阵列光缆；错台监测光缆沿轨道纵向布设，每条错台监测光缆在每块轨道单元板的前后两端分别分布有一个光纤光栅位移传感器；数据解调仪接收错台监测光缆发送的信息，并解调成解调信号发送给后台处理器。另外还涉及配置有上述板缝错台监测系统的板式无砟轨道及其健康监测方法。本发明能实现无砟轨道全线连续的错台监测；在每块轨道单元板的前后两端分别布设光纤光栅位移传感器，能够准确地获取轨道单元板端部的位移情况，从而准确地判断轨道板是否发生错台并且能获知具体的错台量。
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公开(公告)号：CN114112001B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202111151723.8
申请日：2021-09-29
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 武汉理工大学 , 中国铁建股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种无砟轨道结构层间病害监测方法，包括：在轨道板上全线连续布置光纤光栅阵列振动光缆以获取轨道板上的各振动测点处的振动加速度；对每一振动测点，建立振动加速度‑时间关系数据集，根据当前时间的振动加速度与历史时间的振动加速度进行比较，判断轨道结构的砂浆层是否出现离缝状况；和/或，对同一块轨道板上的各振动测点的振动加速度进行分析，获得该轨道板的基频模态，并建立轨道板的基频模态‑时间关系数据集，根据当前时间的基频模态与历史时间的基频模态进行对比，判断轨道结构是否出现砂浆层脱空状况。本发明可显著地提高无砟轨道层间病害监测的实时有效性、准确性和可靠性，便于及时预警以及相应地进行(56)对比文件何元庆.温度梯度荷载作用下CRTS Ⅱ型无砟轨道层间离缝分析.铁道建筑.2017,(第4期),第102-105页.Guo Gaoran 等.Application Study onFiber Optic Monitoring and Identificationof CRTS-II-Slab Ballastless TrackDebonding on Viaduct. AppliedSciences.2021,第11卷(第13期),第1-25页.郭高冉 等.CRTSⅡ型板式无砟轨道基础变形重点区段监测技术研究《.中国铁路》.2019,正文第1-5节.梁佳乐.高速铁路无砟轨道结构监测研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2019,(第01期),第三章、第四章、第六章.王玉泽 等.高速铁路无砟轨道监测技术.《铁道标准设计》.2015,第59卷(第8期),正文第1-5节.郭成满 等.极寒地区无砟轨道温度与变形监测光纤光栅传感器安装方法研究《.中国铁路》.2015,引言，正文第1-4节.
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公开(公告)号：CN115688236A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211338099.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 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: G06F30/13 , G06F30/17 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于光纤光栅阵列的轨排设计方法，包括：获取轨排所受的道床板混凝土扰动情况，具体地，在轨排上安设扰动监测光缆，扰动监测光缆安设在轨排的适于被道床板混凝土包覆的位置，扰动监测光缆为集成有多个光纤光栅应力传感器的光纤光栅阵列应力光缆；道床板浇筑时，采集扰动监测光缆的监测数据，获得轨排所受的道床板混凝土浮力数据；获取当前的轨排刚度数据和道床板混凝土参数，形成轨排刚度‑道床板混凝土参数‑轨排所受的道床板混凝土浮力数据之间的对应关系，并据此建立轨排刚度数据库；根据待浇筑道床板的混凝土参数，选择合适的轨排刚度数据，并据此对轨排进行设计。另外该涉及基于光纤光栅阵列的无砟轨道施工运营方法。
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