CN111507629A - 一种轨道故障诊断方法及*** - Google Patents

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CN111507629A CN202010310514.2A CN202010310514A CN111507629A CN 111507629 A CN111507629 A CN 111507629A CN 202010310514 A CN202010310514 A CN 202010310514A CN 111507629 A CN111507629 A CN 111507629A
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Abstract

本发明涉及一种轨道故障诊断方法及***，方法包括：获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。本发明中的上述方法及***能够显著提高现场人员复核晃车病害的针对性，减少复核晃车病害工作量，实现天窗时间的高效利用。

Description

一种轨道故障诊断方法及***
技术领域
本发明涉及故障检测领域，特别是涉及一种轨道故障诊断方法及***。
背景技术
机车车辆、轨道是一耦合振动***，车体垂直加速度、水平加速度可体现轨道几何的不平顺状态。线路质量检查仪通过测量机车、车辆在运行过程中的振动情况，得到车体水平加速度、垂直加速度数据(简称为“晃车数据”)，判断铁路轨道的不平顺状态，如图1所示。
中国铁路总公司的线路修理规则对车体垂直加速度、水平加速度容许偏差管理值有着明确的规定，如表1所示。根据晃车数据阈值的不同，晃车病害的严重程度可划分为4个等级。晃车病害等级越高，说明晃车病害越严重。晃车病害数据指的是超过容许偏差管理值的车体垂直加速度、水平加速度数据。当轨道线路出现严重晃车病害时，需对这些病害进行人工复核，诊断该晃车病害的原因，即车体大幅度晃动的原因。
表1车载式线路质量检查仪晃车等级划分标准(允许速度≤250km/h)
加速度类别 I级 II级 III级 IV级
车体垂向加速度(m/s<sup>2</sup>) 0.10 0.15 0.20 0.25
车体横向加速度(m/s<sup>2</sup>) 0.06 0.10 0.15 0.20
我国铁路目前主要采用轨道检查车，检测轨道在列车动荷载作用下的不平顺状态。由于轨道检查车检测成本较高，管理者规定轨道检查车以固定的周期检测轨道状态，如普速铁路规定轨道检查车每月应检查2遍正线线路。铁路管理者通过轨道检查车，可实现以10～15天的周期感知轨道不平顺状态。
与轨道检查车不同，线路质量检查仪体积较小、检测成本低、检测频次高、使用简便，是铁路***普遍采用的一种实时在途监测手段。线路质量检查仪可分为“便携式线路质量检查仪”、“车载式线路质量检查仪”。车载式线路质量检查仪直接安装在机车车辆的地板上。便携式线路质量检查仪由检查人员携带其到机车车辆内，放置在车厢地板上。由于检测周期短，线路质量检查仪可产生丰富的线路晃车数据，如车载式线路质量检查仪在一天内多次检测轨道质量状态。因此，轨道晃车数据在轨道设备检测数据中所占比例较大，是综合评定轨道不平顺状态的关键数据之一。
在中国铁路实际工作中，为诊断晃车病害点对应的实际轨道不平顺病害，一般是安排工作人员到现场借助于轨道检查仪等其他检测仪器，对线路质量检查仪检测出的晃车病害进行复核，诊断晃车病害的原因。管理者在复核晃车病害时，需花费大量的时间和精力。中国铁路总公司对于是否继续采用线路质量检查仪，处于进退两难的境地。一方面管理者需要利用这些数据实时监控线路质量状态，但另一方面会给现场工人增加大量的工作，需要到铁路现场诊断严重晃车原因，增加了现场作业风险。
因此，本发明将提出一种轨道故障诊断方法及***，通过深度挖掘来源于线路质量检查仪的大量晃车病害数据，与来源于轨道检查车、轨道检查仪的历史轨道不平顺病害数据间的时空关系，诊断晃车病害是由哪种轨道不平顺病害类型引起的。该发明可极大解决管理者掌握轨道不平顺状态存在一定滞后性的难题，实现对铁路轨道状态的实时监控。
发明内容
本发明的目的是提供一种轨道故障诊断方法及***，通过深度挖掘来源于线路质量检查仪的大量晃车病害数据，与来源于轨道检查车、轨道检查仪的历史轨道不平顺病害数据间的时空关系，诊断晃车病害是由哪种轨道不平顺病害类型引起的。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种轨道故障诊断方法，所述故障诊断方法包括：
获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；
获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；
判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；
确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
可选的，所述判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，具体采用以下公式：
ABS(Locate(cs)-Locate(pe))＜＝C_DD
FDate(cs)-FDate(pe)＜＝C_DT，其中，Locate(·)表示病害点的里程信息；ABS(·)表示返回变量绝对值；FDate(·)表示病害点的发现日期信息，cs表示晃车病害，pe表示轨道几何病害点，C_DD表示最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束阈值，C_DT表示最新一次线路质量检查仪检测的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束阈值。
可选的，所述确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型具体采用以下公式：
Figure BDA0002457615530000031
Figure BDA0002457615530000032
其中，E表示历史轨道不平顺病害点的总个数；N表示轨道不平顺病害等级的总级数，M表示轨道不平顺病害类型的总个数，Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，
Figure BDA0002457615530000033
表示病害类型为m病害等级为n的第e个历史轨道不平顺病害点，
Figure BDA0002457615530000034
表示病害点
Figure BDA0002457615530000035
的扣分，所述扣分由病害等级、发现日期、检测方式确定，FDate(pe)表示轨道几何病害点pe的发现日期，FDate(cs)表示晃车病害cs的发现日期，Check(pe)表示检测方式，所述检测方式包括：轨检车检测及轨检仪检测。
可选的，所述C_DD＝25m。
可选的，所述C_DT＝30天。
本发明另外提供一种轨道故障诊断***，所述故障诊断***包括：
历史轨道不平顺病害数据获取模块，用于获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；
约束区域确定模块，用于获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；
判断模块，用于判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；
不平顺病害类型确定模块，用于确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
可选的，所述判断模块，具体采用以下公式：
ABS(Locate(cs)-Locate(pe))＜＝C_DD
FDate(cs)-FDate(pe)＜＝C_DT，其中，Locate(·)表示病害点的里程信息；ABS(·)表示返回变量绝对值；FDate(·)表示病害点的发现日期信息，cs表示晃车病害，pe表示轨道几何病害点，C_DD表示最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束阈值，C_DT表示最新一次线路质量检查仪检测的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束阈值。
可选的，所述不平顺病害类型确定模块具体采用以下公式：
Figure BDA0002457615530000041
Figure BDA0002457615530000042
其中，E表示历史轨道不平顺病害点的总个数；N表示轨道不平顺病害等级的总级数，M表示轨道不平顺病害类型的总个数，Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，
Figure BDA0002457615530000043
表示病害类型为m病害等级为n的第e个历史轨道不平顺病害点，
Figure BDA0002457615530000044
表示病害点
Figure BDA0002457615530000045
的扣分，所述扣分由病害等级、发现日期、检测方式确定，FDate(pe)表示轨道几何病害点pe的发现日期，FDate(cs)表示晃车病害cs的发现日期，Check(pe)表示检测方式，所述检测方式包括：轨检车检测及轨检仪检测。
可选的，所述C_DD＝25m。
可选的，所述C_DT＝30天。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明中的上述方法及***可较好的诊断出轨道晃车病害原因，确定相应的轨道不平顺病害类型，能显著提高现场人员复核晃车病害的针对性，减少复核晃车病害工作量，实现天窗时间的高效利用；本发明还能实现管理者按天感知轨道不平顺状态，精准掌握其状态变化趋势，改变以往管理者主要依据轨道检查车等，以10～15天的周期感知轨道不平顺状态的现状，解决管理者掌握轨道不平顺状态存在一定滞后性的难题，为合理安排养护维修活动奠定基础；本发明还能扩展线路质量检查仪的应用场景，例如基于本发明可实现管理者按天感知轨道不平顺状态，管理者通过诊断某一维修活动前后两次线路质量检查仪检测出的晃车病害的原因，得出前后两次导致晃车病害的轨道不平顺病害类型及数量的变化，评估该维修活动的质量与效果。例如，轨道不平顺病害的数量较维修前显著降低，可说明该次维修活动的质量与效果较好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例线路质量检查仪的检测示意图；
图2为本发明实施例轨道故障诊断方法流程图；
图3为本发明实施例约束区域示意图；
图4为本发明实施例轨道故障诊断***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种轨道故障诊断方法及***，通过深度挖掘来源于线路质量检查仪的大量晃车病害数据，与来源于轨道检查车、轨道检查仪的历史轨道不平顺病害数据间的时空关系，诊断晃车病害是由哪种轨道不平顺病害类型引起的。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明基于以下两点分析，提出一种轨道故障诊断方法及***，用于诊断导致晃车病害相应的轨道不平顺病害类型。
(1)铁路轨道设备状态劣化具有“记忆性”。轨道设备在相邻两次维修后的劣化特点往往是相似的。经过相应维修后，之前发生过的病害以后往往还会重复出现；
(2)轨道不平顺状态有多种检测方式，同一处轨道不平顺病害在未整治前会被重复检测多次。即同一劣化现象有多种不同来源的检测数据描述。
图2为本发明实施例轨道故障诊断方法流程图，如图2所示，所述方法包括：
步骤101：获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据。
具体的，采集距离当前时间至少C_DT时间间隔内的轨道检查车、轨道检查仪获取的历史轨道不平顺病害数据。轨道不平顺病害数据主要包括，轨道高低、水平、三角坑、轨向等病害数据。
步骤102：获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域。
步骤103：判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因。
图3中的矩形区域表示，最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害数据与轨道检查车、轨道检查仪检测历史的轨道不平顺病害数据间的时间约束、空间约束。若轨道几何病害点落在图3中的矩形区域范围内，则判定该轨道几何病害点是导致晃车病害的可能原因。若轨道几何病害点pe满足公式(3)、公式(4)，说明pe落在该区域范围内，则pe是导致晃车病害cs的可能原因。
判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，具体采用以下公式：
ABS(Locate(cs)-Locate(pe))＜＝C_DD(3)
FDate(cs)-FDate(pe)＜＝C_DT(4)，其中，Locate(·)表示病害点的里程信息；ABS(·)表示返回变量绝对值；FDate(·)表示病害点的发现日期信息，cs表示晃车病害，pe表示轨道几何病害点，C_DD表示最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束阈值，C_DT表示最新一次线路质量检查仪检测的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束阈值。
步骤104：确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型具体采用以下公式：
Figure BDA0002457615530000071
Figure BDA0002457615530000072
其中，E表示历史轨道不平顺病害点的总个数；N表示轨道不平顺病害等级的总级数，M表示轨道不平顺病害类型的总个数，Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，
Figure BDA0002457615530000073
表示病害类型为m病害等级为n的第e个历史轨道不平顺病害点，
Figure BDA0002457615530000074
表示病害点
Figure BDA0002457615530000075
的扣分，所述扣分由病害等级、发现日期、检测方式确定，FDate(pe)表示轨道几何病害点pe的发现日期，FDate(cs)表示晃车病害cs的发现日期，Check(pe)表示检测方式，所述检测方式包括：轨检车检测及轨检仪检测。
具体的，公式中的Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，由落在该区域范围内最高扣分的轨道不平顺的病害类型确定。上述过程可直观理解为，基于一定计分方法(见公式2)，统计落在图3中的矩形区域范围内不同轨道不平顺病害点
Figure BDA0002457615530000076
的病害类型(即不同形状的点)对应的扣分，选择扣分最多的病害类型(即扣分最多点的形状)作为导致车体晃动的最可能原因。
公式(2)定义了不同轨道不平顺的病害类型的计分方法。比如，可简单统计图3中的矩形区域内不同轨道不平顺病害类型的病害点数量，即统计图3中的矩形区域内的不同形状点的个数。其中，
Figure BDA0002457615530000081
表示病害类型为m病害等级为n的轨道不平顺病害点。
Figure BDA0002457615530000082
表示病害点
Figure BDA0002457615530000083
的扣分，由病害等级、发现日期、检测方式确定。通常来说，病害等级m越严重，pe的发现日期FDate(pe)越接近cs的发现日期FDate(cs)，检测方式Check(pe)越可靠，则
Figure BDA0002457615530000084
值越大。检测方式包括，轨检车检测、轨检仪检测等。
本发明中的公式不限于加权求和、德尔菲法、AHP、模糊逻辑、专家***等计分方法。
公式(3)描述了最新一次的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束。晃车病害数据存在里程偏差，检测样本点的测量里程与该样本点的实际里程不同。因此，不应从单个里程点的角度，而应从里程范围的角度考虑约束。
公式(4)描述了最新一次的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束，重点分析距离当前C_DT时间间隔内的历史轨道不平顺病害数据。
本发明的实施例中，设最新一次的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束C_DD＝25m，时间约束C_DT＝30天。已采集了至少30天的历史轨道不平顺病害数据。若图3中矩形区域内轨道高低病害对应的扣分最高，则诊断出的最新一次检测的该晃车病害点是由轨道高低病害引起的。
最后基于诊断出的晃车病害原因，针对性指导轨道养护维修工作
通过本发明提出的方法得到导致最新一次晃车病害的原因，确定该晃车病害是由哪种轨道不平顺病害类型引起的。基于诊断出的晃车病害原因(即轨道不平顺病害类型)和该晃车病害的等级，管理者可按天精准地感知轨道不平顺状态，可更加针对性地安排轨道养护维修工作，提升轨道养护维修的工作效率。
本发明保护范围不限于线路质量检查仪，晃车仪、添乘仪、地铁运行服务检测装置等基于加速度传感器测量机车车辆的车体垂直加速度、水平加速度的仪器装置都适用。
图4为本发明实施例轨道故障诊断***结构示意图，如图4所示，所述***包括：历史轨道不平顺病害数据获取模块201、约束区域确定模块202、判断模块203以及不平顺病害类型确定模块204；
历史轨道不平顺病害数据获取模块201用于获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；
约束区域确定模块202用于获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；
判断模块203用于判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；
不平顺病害类型确定模块204用于确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种轨道故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括：
获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；
获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；
判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；
确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
2.根据权利要求1所述的轨道故障诊断方法，其特征在于，所述判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，具体采用以下公式：
ABS(Locate(cs)-Locate(pe))＜＝C_DD
FDate(cs)-FDate(pe)＜＝C_DT，其中，Locate(·)表示病害点的里程信息；ABS(·)表示返回变量绝对值；FDate(·)表示病害点的发现日期信息，cs表示晃车病害，pe表示轨道几何病害点，C_DD表示最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束阈值，C_DT表示最新一次线路质量检查仪检测的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束阈值。
3.根据权利要求1所述的轨道故障诊断方法，其特征在于，所述确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型具体采用以下公式：
Figure FDA0002457615520000011
Figure FDA0002457615520000012
其中，E表示历史轨道不平顺病害点的总个数；N表示轨道不平顺病害等级的总级数，M表示轨道不平顺病害类型的总个数，Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，
Figure FDA0002457615520000013
表示病害类型为m病害等级为n的第e个历史轨道不平顺病害点，
Figure FDA0002457615520000014
表示病害点
Figure FDA0002457615520000015
的扣分，所述扣分由病害等级、发现日期、检测方式确定，FDate(pe)表示轨道几何病害点pe的发现日期，FDate(cs)表示晃车病害cs的发现日期，Check(pe)表示检测方式，所述检测方式包括：轨检车检测及轨检仪检测。
4.根据权利要求1所述的轨道故障诊断方法，其特征在于，所述C_DD＝25m。
5.根据权利要求1所述的轨道故障诊断方法，其特征在于，所述C_DT＝30天。
6.一种轨道故障诊断***，其特征在于，所述故障诊断***包括：
历史轨道不平顺病害数据获取模块，用于获取历史轨道不平顺病害数据；所述轨道不平顺病害数据包括：轨道高低、水平、三角抗以及轨向数据；
约束区域确定模块，用于获取最新一次晃车病害数据与历史轨道不平顺病害数据的时间约束及空间约束，得到约束区域；
判断模块，用于判断轨道几何病害点是否满足预先设定条件，若满足，则表示所述轨道几何病害点落在所述约束区域内，则所述轨道几何病害点是导致晃车病害点的可能原因；
不平顺病害类型确定模块，用于确定落在所述约束区域内的轨道几何病害点的不平顺病害类型。
7.根据权利要求6所述的轨道故障诊断***，其特征在于，所述判断模块，具体采用以下公式：
ABS(Locate(cs)-Locate(pe))＜＝C_DD
FDate(cs)-FDate(pe)＜＝C_DT，其中，Locate(·)表示病害点的里程信息；ABS(·)表示返回变量绝对值；FDate(·)表示病害点的发现日期信息，cs表示晃车病害，pe表示轨道几何病害点，C_DD表示最新一次线路质量检查仪检测的的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的距离约束阈值，C_DT表示最新一次线路质量检查仪检测的晃车病害点与历史轨道不平顺病害点间的时间约束阈值。
8.根据权利要求6所述的轨道故障诊断方法，其特征在于，所述不平顺病害类型确定模块具体采用以下公式：
Figure FDA0002457615520000031
Figure FDA0002457615520000032
其中，E表示历史轨道不平顺病害点的总个数；N表示轨道不平顺病害等级的总级数，M表示轨道不平顺病害类型的总个数，Type(cs)表示晃车病害cs对应的轨道不平顺病害类型，
Figure FDA0002457615520000033
表示病害类型为m病害等级为n的第e个历史轨道不平顺病害点，
Figure FDA0002457615520000034
表示病害点
Figure FDA0002457615520000035
的扣分，所述扣分由病害等级、发现日期、检测方式确定，FDate(pe)表示轨道几何病害点pe的发现日期，FDate(cs)表示晃车病害cs的发现日期，Check(pe)表示检测方式，所述检测方式包括：轨检车检测及轨检仪检测。
9.根据权利要求6所述的轨道故障诊断***，其特征在于，所述C_DD＝25m。
10.根据权利要求6所述的轨道故障诊断***，其特征在于，所述C_DT＝30天。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114475716A (zh) * 2022-01-24 2022-05-13 中国国家铁路集团有限公司 一种道岔工作状态检测方法、装置、设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2893900A1 (fr) * 2005-11-29 2007-06-01 Signal Dev Sarl Procede et dispositif de detection de defauts de circularite de roues de materiel ferroviaire et systeme comprenant un tel dispositif
CN107264569A (zh) * 2017-06-15 2017-10-20 山东交通职业学院 一种轨道质量状态评定方法及***
CN108009742A (zh) * 2017-12-15 2018-05-08 北京交通大学 一种确定铁路轨道健康状态的方法及***

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2893900A1 (fr) * 2005-11-29 2007-06-01 Signal Dev Sarl Procede et dispositif de detection de defauts de circularite de roues de materiel ferroviaire et systeme comprenant un tel dispositif
CN107264569A (zh) * 2017-06-15 2017-10-20 山东交通职业学院 一种轨道质量状态评定方法及***
CN108009742A (zh) * 2017-12-15 2018-05-08 北京交通大学 一种确定铁路轨道健康状态的方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
白磊: "铁路轨道健康管理网格化分析决策模型研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（博士）工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114475716A (zh) * 2022-01-24 2022-05-13 中国国家铁路集团有限公司 一种道岔工作状态检测方法、装置、设备和存储介质

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