华东交通大学王晓明获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种轨道故障诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119848634B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510322881.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种轨道故障诊断方法及系统是由王晓明;柯盼盼;刘林芽;姚道金;黄贻凤;董文涛;唐媖设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种轨道故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轨道故障诊断方法及系统，方法包括：计算最优解的样本熵、能量熵、功率谱和排列熵，并根据预设的最佳熵权重选取策略在样本熵、能量熵、功率谱和排列熵中选取最佳熵，根据最佳熵提取典型特征；构建改进CNN‑BiLSTM‑SA神经网络，并根据改进CNN‑BiLSTM‑SA神经网络提取序列空间特征；根据柯西‑欧式聚类粒子群优化算法优化改进CNN‑BiLSTM‑SA神经网络的超参数，得到轨道故障诊断模型；将钢轨振动信号的最优解、典型特征以及序列空间特征进行融合，得到融合特征，并将融合特征输入至轨道故障诊断模型中，轨道故障诊断模型输出得到轨道故障诊断结果。可以提高轨道故障类别诊断的准确性和效率。
本发明授权一种轨道故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨道故障诊断方法，其特征在于，包括： 基于比尔形态自适应滤波去噪策略获取钢轨振动信号； 根据改进尺度空间引导的变分模态分解对所述钢轨振动信号进行分解，得到钢轨振动信号的最优解； 计算最优解的样本熵、能量熵、功率谱和排列熵，并根据预设的最佳熵权重选取策略在样本熵、能量熵、功率谱和排列熵中选取最佳熵，根据所述最佳熵提取典型特征； 构建改进CNN-BiLSTM-SA神经网络，并根据所述改进CNN-BiLSTM-SA神经网络提取序列空间特征； 根据柯西-欧式聚类粒子群优化算法优化所述改进CNN-BiLSTM-SA神经网络的超参数，得到轨道故障诊断模型； 将所述钢轨振动信号的最优解、所述典型特征以及序列空间特征进行融合，得到融合特征，并将所述融合特征输入至所述轨道故障诊断模型中，所述轨道故障诊断模型输出得到轨道故障诊断结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励