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龍圖騰網獲悉武漢鐵路職業技術學院申請的專利一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114723157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210430513.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法是由文豪;白有林;毛珺蕓;肖曼;黃瑞;王德洪;康靜怡;劉旭輝;鄧聲洪設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法在說明書摘要公布了：一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法。首先實時連續的計算道岔功率曲線特征點的均方根值得到動作負荷特征序列，作為預測輸入；然后設計多描述互補預測機制，并對基預測器進行參數尋優，建立多描述互補預測的機器學習模型進行短期動作負荷特征多步單點范圍預測，構成預測特征矩陣；以預測特征矩陣元素為樣本，基于自適應核密度估計方法計算預測時段道岔動作負荷特征的概率密度函數和整體取值置信區間，并結合歷史負荷特征取值置信區間計算預測時段的動作超負荷度作為預警指標；最后比較超負荷度和預警閾值的大小關系判斷后續是否可能發生故障并推斷故障發生時間，同時根據用戶需求對預警閾值進行有偏好尋優來平衡預警成功率和虛警率。

本發明授權一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法在權利要求書中公布了：1.一種實時的地鐵道岔超負荷動作故障精確預警方法，其特征在于，包括： S100.獲取第i次道岔超負荷動作時累計的連續的道岔功率曲線，計算得到實時動作負荷特征序列{R}； S200.利用多描述互補預測機，對實時動作負荷特征序列{R}進行多步取值范圍預測，構造后續短期內動作負荷特征預測樣本矩陣G； S200中，預測得到后續時間段動作負荷特征預測樣本矩陣G的方法為：將特征序列{R}分別進行奇偶采樣，分別得到兩組子序列，利用基預測器對原始序列預測得到{ri|i＝1,2,...,2l}，再利用基預測器對兩組子序列預測得到{r′i|i＝1,2,...,l}，{r″i|i＝1,2,...,l}，給定權值序列{k1,k2,...,k2l}，最終預測序列{rf}每步單點預測值可由r和r′、r″交織加權得到；接著對預測每一步的權值ki都學習尋優得到n個變化的取值用于構造最優補償權值矩陣最終利用將原長度為2l的預測序列{rf}擴變為n×2l的動作負荷特征預測樣本矩陣G； 用于將預測序列{rf}擴變為動作負荷特征預測樣本矩陣G的的求取方式為： 其中，Q為覆蓋的學習樣本個數，lossKn×2l為預測特征在Kn×2l下的損失函數； lossKn×2l計算方法為：以加權得到的預測序列{rf}為輸入，用已知序列樣本集對每一步單點預測值都訓練學習一組變化步長為b的權值序列{ki,ki+b,...,ki+n-1b}，得到補償權值矩陣Kn×2l用于構造每步均變化取值的預測特征序列，形成預測樣本矩陣，期望在小范圍內包絡或盡量接近真實值；即：給定權值域B，加權后單點預測值為r、單點實值為V，構造預測特征在Kn×2l下的損失函數： 式中基于KL散度修改得到，FT和FP分別為真實序列和預測特征在同一樣本取值區間分布Ω覆蓋下的離散概率分布，λ為條件參數； S300.以后續時間段動作負荷特征預測樣本矩陣G為樣本，基于自適應核密度估計法，計算得到預測時段負荷特征的概率密度函數和整體取值置信區間； 計算得到預測時段負荷特征的概率密度函數和整體取值置信區間的方法為： 將預測樣本矩陣元素記為{gi}，元素個數2nl＝M，一維核密度估計函數形式如下： 式中，為核函數，以下選取高斯核表征；h表示帶寬，用根據樣本位置自適應確定的可變值hi代替；因此可得自適應高斯核密度估計函數： 其中hi用漸進積分均方誤差法獲得最優解： 式中表示由樣本標準差σ主導的最優固定窗寬；ω為參數； 進一步可得到預測空間在給定置信水平P下的整體取值置信區間[c1,c2]： S400.計算預測時段道岔動作超負荷度S，并作為預警評估指標； 計算預測時段道岔動作超負荷度S的方法為： 采集大量歷史動作負荷特征樣本，采用S300計算其在同一置信水平下的取值置信區間[z1,z2]，作為動作負荷特征經驗水平的表征； 結合預測樣本矩陣的概率密度函數和取值置信區間，預測時段的動作超負荷度S由下式定義計算： S越接近1說明預測水平整體超過歷史經驗水平上限的概率越大、超標量越多，道岔短期內因超負荷動作引起故障的可能性就越大； S500.利用超負荷故障和非故障數據進行有偏好尋優，確定預警閾值t，根據預警閾值t和預測時段道岔動作超負荷度S，進行預警判斷； S600.根據當前行車間隔和預警判斷結果推斷故障發生時間。

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