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公开(公告)号：CN114162106B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111594783.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 大秦铁路股份有限公司科学技术研究所 , 北京交通大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明一种重载车辆制动智能监测系统和方法，属于重载车辆制动的智能监测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种重载车辆制动智能监测系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括地面监测部分和车载监测部分，车载监测部分包括主机箱、电源箱、第一压力采集单元和第二压力采集单元；第一压力采集单元分别采集重载车辆的列车管、副风缸、制动缸上游和加速缓解风缸处的压力，第二压力采集单元采集重载车辆的制动缸下游的压力；地面监测部分包括5G/4G高速数据传输网络、数据中心服务器，数据中心服务器包括数据存储层、数据引擎层、数据预处理层、数据应用层；本发明应用于C80B型重载货车。
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公开(公告)号：CN114162106A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111594783.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 大秦铁路股份有限公司科学技术研究所 , 北京交通大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明一种重载车辆制动智能监测系统和方法，属于重载车辆制动的智能监测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种重载车辆制动智能监测系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括地面监测部分和车载监测部分，车载监测部分包括主机箱、电源箱、第一压力采集单元和第二压力采集单元；第一压力采集单元分别采集重载车辆的列车管、副风缸、制动缸上游和加速缓解风缸处的压力，第二压力采集单元采集重载车辆的制动缸下游的压力；地面监测部分包括5G/4G高速数据传输网络、数据中心服务器，数据中心服务器包括数据存储层、数据引擎层、数据预处理层、数据应用层；本发明应用于C80B型重载货车。
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公开(公告)号：CN216546141U
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202123274170.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 大秦铁路股份有限公司科学技术研究所 , 北京交通大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本实用新型一种重载车辆制动监测系统，属于重载车辆制动监测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种重载车辆制动监测系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括车载监测装置，车载监测装置包括主机箱、电源箱、第一压力采集单元和第二压力采集单元，其中主机箱和电源箱通过电缆连接，主机箱分别通过线缆与第一压力采集单元、第二压机采集单元相连；主机箱内部设置有OCU单元、天线箱，第一压力采集单元分别采集重载车辆的列车管、副风缸、制动缸上游和加速缓解风缸处的压力，第二压力采集单元采集重载车辆的制动缸下游的压力；本实用新型应用于C80B型重载车辆。
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公开(公告)号：CN115541591B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202211163639.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 王棣青 , 赵媛媛 , 魏德华 , 吴宽 , 管青鸾 , 周航 , 汤庆锋 , 尹新强 , 段龙杰 , 赵春生 , 张慧贤 , 刘运超 , 赵天可 , 刘志强 , 高方庆 , 胡新杨 , 李江帅 , 沈星
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种列车受电弓碳滑板磨耗边缘检测方法及系统，属于轨道交通运维技术领域，对获取的碳滑板图片进行处理，选取表征碳滑板图片信息的数值特征；基于碳滑板图片信息的数值特征，辅助边缘检测算子进行自适应的边缘检测，通过边缘追踪方法与离群点筛除方法，获得碳滑板磨耗边缘；基于多边缘检测算法，通过合并结果算法，获得碳滑板边缘检测结果。本发明提高了碳滑板磨耗边缘检测的完整性和准确性的同时，提高了碳滑板磨耗边缘检测速率；为维修部门提供有针对性的轴承维护保养建议，帮助制定最佳的打磨和更换策略，从而降低碳滑板维护的时间和经济成本，提高了城轨车辆的运营服务可靠性。
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公开(公告)号：CN111220387B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010017661.0
申请日：2020-01-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/045 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征量相关向量机的车辆轴承剩余寿命预测方法。该方法包括：采样车辆轴承的全寿命周期的振动信号，利用振动信号提取轴承的多角度的特征值；对多角度特征值与均方根值进行相关性计算，得到与轴承寿命相关的敏感特征值；根据信息熵特征值计算不同嵌入维数下的信息熵均值，根据信息熵均值选择相关向量机的最佳嵌入位数；基于相关向量机的最佳嵌入维数和多角度的特征值构建多特征量相关向量机预测模型，将敏感特征值输入到多特征量相关向量机预测模型，通过回归迭代运算输出车辆轴承的剩余寿命。本发明提出了基于多特征量相关向量机的轴承剩余寿命预测模型，对城轨车辆轴承进行寿命预测，保证了列车行车的安全性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110217217A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910430997.7
申请日：2019-05-22
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明提供一种铁路货车空气制动故障判别方法，属于列车制动系统故障判断技术领域。该方法根据制动缸上游空气压力、制动缸下游空气压力、列车管空气压力、副风缸空气压力以及上述各压力的变化速度判断列车制动故障类型。本发明能够准确判断列车制动系统故障类型，减少了制动机故障的人工检查，漏检率大大降低，进一步提高了行车安全，同时，降低了列车检修人员劳动强度，提高了检修效率，提高了列车运输效率。
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公开(公告)号：CN115541588B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210973857.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01N21/88 , G06T7/11 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于图像分割的受电弓碳滑板磨耗估计方法和装置。该方法包括：将受电弓图像输入到YoLoV5模型，YoLoV5模型定位出整个受电弓弓头区域，将弓头区域图像采用图像处理方法进行角度校正，将校正后的图像输入到YoLoV5模型，YoLoV5模型定位出受电弓图像中的各个碳滑板侧面，将各个碳滑板侧面的定位信息输入到训练好的改进的FastSCNN模型，改进的FastSCNN模型提取出各个碳滑板侧面，通过碳滑板侧面区域确定碳滑板磨耗线和碳滑板中线，进而计算出碳滑板各个位置磨耗量。本发明可以实现规避对复杂背景的干扰，实现对碳滑板磨耗量实时高精度，为维修部门提供有针对性的受电弓维护保养建议。
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公开(公告)号：CN113780055B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110812901.0
申请日：2021-07-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/28 , H03M7/30 , G01M13/045 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种MOMEDA与压缩感知的滚动轴承故障诊断方法，涉及智能检测技术领域，该方法可在不拆解轴承的情况下对早期故障轴承做智能诊断，并能通过压缩感知软件的实现缓解数据存储、信号传输、后续数据处理给相关硬件造成的巨大压力，具体方案为：包括以下步骤：S1：采集原始信号；S2：对原始信号进行降噪预处理；S3：以K‑SVD字典学习算法作为信号的稀疏表示方法；S4：对S3处理后的稀疏信号进行压缩测量；S5：对S4处理后的压缩信号进行精准重构，并得到重构误差；S6：比较同一样本在不同字典的重构误差，选取误差最小的字典类型为该测试轴承的类型；S7：对滚动轴承故障进行诊断。
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公开(公告)号：CN115344412A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210825093.6
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车车门系统的可靠性预测与维修策略优化方法。该方法包括：将车门系统的实际故障数据按照不同的部件进行分类统计，计算出各个部件的平均故障率；根据各个部件的平均故障率构建每个部件的初始状态转移矩阵，计算出车门系统故障部件的一步状态转移向量；根据各个车门系统故障部件的一步状态转移向量计算出各个子系统和车门系统的通用生成函数；根据车门系统的通用生成函数进行可靠性拟合得到车门系统的可靠性曲线，将车门系统的可靠性参数输入维修周期优化模型，得到车门系统的不同维修内容的最佳维修周期与维修成本。本发明方法充分考虑了列车车门系统的多状态特性，为列车车门系统提供了更加精确的可靠性分析方法。
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公开(公告)号：CN114970594A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111183238.9
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度货车制动风压信号特征提取及优化，涉及河道过滤技术领域。本发明包括以下步骤：第一步：特征提取；第二步：特征参数的优化选择，基于制动风压信号进行多维度特征提取；第三步：基于特征加权和KPCA的制动风压特征参数优化选择。本发明通过货车线路运行试验数据上进行验证，通过对比全特征集进行KPCA和敏感特征集加权后进行KPCA，说明了特征选择和特征融合相结合方法的合理有效性，通过特征选择和加权的基础上，制动风压特征通过KPCA方法得到了很好的提取，可以有效地减小冗余和计算量，更有效地表征货车制动系统不同工作状态和故障类型，更有利于研究货车制动系统故障诊断问题。
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