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龍圖騰網(wǎng)恭喜中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119142384B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411605567.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B61K9/08；該發(fā)明授權(quán)一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備是由雷崇;邱紹峰;孫敬偉;耿明;光振雄;何杰;邵靖男;陳榮順;李成洋;羅小華;李曉聃;程思宇;曹國(guó)志;何林設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法包括：獲取當(dāng)前軌道的軌道檢測(cè)結(jié)果以及軌道健康信息；所述軌道檢測(cè)結(jié)果由預(yù)先部署的至少兩種機(jī)器人集群采集；基于所述軌道檢測(cè)結(jié)果和所述軌道健康信息，識(shí)別所述當(dāng)前軌道的故障類型，并預(yù)測(cè)所述當(dāng)前軌道的未來(lái)病害及損傷；調(diào)用預(yù)先設(shè)定的性能判定方法，基于所述當(dāng)前軌道的故障類型和未來(lái)病害及損傷，確定所述當(dāng)前軌道的服役性能，得到服役性能監(jiān)測(cè)結(jié)果。通過本發(fā)明，對(duì)當(dāng)前軌道的服役性能的評(píng)估監(jiān)測(cè)結(jié)果更加具有代表性，精確程度更高，解決了現(xiàn)有的相關(guān)技術(shù)中存在的監(jiān)測(cè)評(píng)估不全面的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多機(jī)協(xié)同軌道服役性能監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取當(dāng)前軌道的軌道檢測(cè)結(jié)果以及軌道健康信息；所述軌道檢測(cè)結(jié)果由預(yù)先部署的至少兩種機(jī)器人集群采集；基于所述軌道檢測(cè)結(jié)果和所述軌道健康信息，識(shí)別所述當(dāng)前軌道的故障類型，并預(yù)測(cè)所述當(dāng)前軌道的未來(lái)病害及損傷；調(diào)用預(yù)先設(shè)定的性能判定方法，基于所述當(dāng)前軌道的故障類型和未來(lái)病害及損傷，確定所述當(dāng)前軌道的服役性能，得到服役性能監(jiān)測(cè)結(jié)果；所述機(jī)器人集群包括綜合檢測(cè)機(jī)器人和專項(xiàng)檢測(cè)機(jī)器人；所述綜合檢測(cè)機(jī)器人用于對(duì)所述當(dāng)前軌道進(jìn)行幾何形位檢測(cè)、表面及內(nèi)部損傷檢測(cè)和焊縫傷損檢測(cè)；所述專項(xiàng)檢測(cè)機(jī)器人用于對(duì)所述當(dāng)前軌道進(jìn)行扣件檢測(cè)和道岔結(jié)構(gòu)限界檢測(cè)；綜合檢測(cè)機(jī)器人包括以下子系統(tǒng)：軌道幾何形位檢測(cè)系統(tǒng)、鋼軌表面及內(nèi)部損傷檢測(cè)系統(tǒng)、焊縫傷損檢測(cè)系統(tǒng)；專項(xiàng)檢測(cè)機(jī)器人包括以下子系統(tǒng)：扣件檢測(cè)系統(tǒng)和道岔結(jié)構(gòu)限界檢測(cè)系統(tǒng)；獲取所述當(dāng)前軌道的軌道健康信息，包括：集成預(yù)設(shè)的監(jiān)測(cè)手段，對(duì)所述當(dāng)前軌道進(jìn)行監(jiān)測(cè)，得到所述當(dāng)前軌道的軌道健康信息；所述監(jiān)測(cè)手段包括軌道電路監(jiān)測(cè)、牽引回流監(jiān)測(cè)、光纖監(jiān)測(cè)、應(yīng)力監(jiān)測(cè)和鋼軌電信號(hào)載波監(jiān)測(cè)；識(shí)別當(dāng)前軌道的幾何形位檢測(cè)、鋼軌表面及內(nèi)部損傷檢測(cè)、焊縫傷損檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值時(shí)，采用基于統(tǒng)計(jì)的方法，具體如下：確定所述軌道檢測(cè)結(jié)果的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；基于所述軌道檢測(cè)結(jié)果的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，判斷所述當(dāng)前軌道是否存在軌道故障，并確定所述軌道故障的故障類型；識(shí)別扣件檢測(cè)和道岔結(jié)構(gòu)限界的測(cè)量數(shù)據(jù)中的異常值時(shí)，采用基于深度學(xué)習(xí)的方法，具體如下：調(diào)用預(yù)訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型，將所述當(dāng)前軌道的軌道檢測(cè)結(jié)果作為輸入，對(duì)所述當(dāng)前軌道進(jìn)行監(jiān)測(cè)，判斷所述當(dāng)前軌道是否存在軌道故障，并確定所述軌道故障的故障類型，深度學(xué)習(xí)模型融合了注意力機(jī)制；具體方法如下：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制進(jìn)行特征提取和分類，識(shí)別當(dāng)前軌道是否存在故障，確定故障類型，具體公式如下： 其中，是分類函數(shù)，W1和W2表示權(quán)重矩陣，b1和b2是偏置項(xiàng)，Attention是注意力機(jī)制函數(shù)，x表示輸入數(shù)據(jù)；在使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，首先收集扣件檢測(cè)和道岔結(jié)構(gòu)限界的軌道檢測(cè)結(jié)果，然后對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理；再輸入訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到對(duì)當(dāng)前軌道的故障識(shí)別結(jié)果；基于所述軌道檢測(cè)結(jié)果和所述軌道健康信息，預(yù)測(cè)所述當(dāng)前軌道的未來(lái)病害及損傷，包括：調(diào)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，基于所述當(dāng)前軌道的軌道健康信息，預(yù)測(cè)所述當(dāng)前軌道的未來(lái)病害及損傷；所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為自回歸積分移動(dòng)平均模型；所述當(dāng)前軌道的軌道健康信息包括平穩(wěn)時(shí)間序列信息和非平穩(wěn)時(shí)間序列信息；基于所述當(dāng)前軌道的軌道健康信息，預(yù)測(cè)所述當(dāng)前軌道的未來(lái)病害及損傷之前，包括：對(duì)所述非平穩(wěn)時(shí)間序列信息進(jìn)行差分處理，將所述非平穩(wěn)時(shí)間序列信息轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列信息，具體公式如下： 其中，是移動(dòng)平均多項(xiàng)式，是自回歸多項(xiàng)式，表示在時(shí)間點(diǎn)t的觀測(cè)值，B表示滯后算子，表示白噪聲序列，d表示差分處理的次數(shù)；所述性能判定方法包括閾值設(shè)定、評(píng)分系統(tǒng)判定、預(yù)警機(jī)制判定中的至少一種。

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