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一种基于TADS的车轮轮辋缺陷探测系统 

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申请/专利权人:北京航天神舟智能装备科技股份有限公司;北京航天康拓信息技术有限公司

摘要:本发明公开了一种基于TADS的车轮轮辋缺陷探测系统,属于铁路安全监控领域;具体包括:轨边声音采集模块、车轮测速定位模块、控制和保护模块、数据处理故障识别模块以及故障联网报警系统;轨边声音采集模块对火车轴承区域,以及火车车轮与轨道接触区域的声音进行采集,依次经过信号调理和解调后送至数据处理故障识别模块;车轮测速定位模块获取车轮位置信号,调理后传送至数据处理故障识别模块,同时控制阵列保护机构的启停动作。数据处理故障识别模块结合深度学习后的故障模型进行故障模式分析和识别,最终形成车辆故障信息报文,发送至故障联网报警系统。本发明提高了轴承故障声音、车轮故障声音的信噪比和有效性。

主权项:1.一种基于TADS的车轮轮辋缺陷探测系统,其特征在于,包括:轨边声音采集模块、车轮测速定位模块、控制和保护模块、数据处理故障识别模块和故障联网报警系统;所述轨边声音采集模块对火车轴承区域,以及火车车轮与轨道接触区域的声音进行采集,依次经过信号调理和解调后送至数据处理故障识别模块;所述车轮测速定位模块通过车轮位置传感器获取车轮位置信号,经过信号调理和逻辑分析,控制阵列保护机构的启停动作;同时,车轮位置信号经过调理后的结果发送给数据处理故障识别模块;所述数据处理故障识别模块对采集的轴承及车轮声音信号,进行故障模式分析和识别;对接收的车轮位置信号进行车速测量和位置定位,结合深度学习后的故障模型进行故障模式分析和识别,最终形成车辆故障信息报文,发送至故障联网报警系统;所述深度学习的故障模型结构如下:由卷积层和池化层组成CNN部分,包括2个卷积层与1个池化层;2层卷积层提取信号特征后通过池化层进行下采样,减少权重参数,然后将提取出来的特征依次输入到GRU单元进行充分学习,筛选对结果有用的信息;最后连接一个输出层,实现故障类型和故障程度识别。

全文数据:

权利要求:

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