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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國神華能源股份有限公司;北京全路通信信號(hào)研究設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120348331B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510848179.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B61L23/00；該發(fā)明授權(quán)軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王鵬;劉俊囡;宋宗瑩;譚樹林;王興中;王文斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及軌道交通智能安全監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過多源感知模塊采集原始軌道數(shù)據(jù)；利用雙邊濾波器和區(qū)域生長法對(duì)所述原始軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到包含語義標(biāo)簽的軌道數(shù)據(jù)；通過數(shù)據(jù)融合中樞對(duì)所述軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣；基于所述軌道數(shù)據(jù)，通過數(shù)字孿生決策平臺(tái)進(jìn)行熱力耦合仿真，得到仿真結(jié)果；基于所述時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣和所述仿真結(jié)果，通過自適應(yīng)控制模塊，生成優(yōu)化控制指令以及告警信息。通過本發(fā)明，解決了相關(guān)技術(shù)中感知體系碎片化、診斷決策智能化不足以及風(fēng)險(xiǎn)處置被動(dòng)化困境的問題。

本發(fā)明授權(quán)軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種軌道基礎(chǔ)設(shè)施安全保障方法，其特征在于，所述方法包括： 通過多源感知模塊采集原始軌道數(shù)據(jù)； 利用雙邊濾波器和區(qū)域生長法對(duì)所述原始軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到包含語義標(biāo)簽的軌道數(shù)據(jù)，所述語義標(biāo)簽包括軌道、扣件和道砟； 利用小波變換和卡爾曼濾波算法對(duì)所述軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和數(shù)據(jù)平滑，得到第一軌道數(shù)據(jù)；利用主成分分析法和t分布式隨機(jī)鄰居嵌入算法對(duì)所述第一軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，得到第二軌道數(shù)據(jù)；通過時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述第二軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵特征提取，得到特征軌道數(shù)據(jù)；基于所述特征軌道數(shù)據(jù)，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D；通過所述時(shí)空?qǐng)D對(duì)所述特征軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空?qǐng)D卷積操作，得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間序列特征；對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間序列特征進(jìn)行特征聚合，得到節(jié)點(diǎn)級(jí)特征向量；基于節(jié)點(diǎn)級(jí)特征向量，構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣； 基于所述軌道數(shù)據(jù)，通過數(shù)字孿生決策平臺(tái)進(jìn)行熱力耦合仿真，得到仿真結(jié)果，所述仿真結(jié)果包括軌道熱膨脹系數(shù)和當(dāng)前軌道應(yīng)力場(chǎng)分布數(shù)據(jù)； 獲取預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)的歷史軌道數(shù)據(jù)；基于所述歷史軌道數(shù)據(jù)和所述仿真結(jié)果，通過長序列預(yù)測(cè)模型，得到軌道形變預(yù)測(cè)值以及軌道形變預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間；當(dāng)所述軌道形變預(yù)測(cè)值不在所述置信區(qū)間內(nèi)時(shí)，通過自適應(yīng)控制模塊包含的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，對(duì)所述時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣和所述仿真結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化求解，得到優(yōu)化控制指令；基于所述軌道形變預(yù)測(cè)值查詢軌道形變值與形變等級(jí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，確定軌道形變等級(jí)，并基于所述軌道形變等級(jí)得到對(duì)應(yīng)的告警信息； 所述目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為： 式中，表示控制變量集合，表示總成本，表示控制變量集合對(duì)應(yīng)的最小總成本，表示模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化時(shí)域步長為時(shí)的縱向沖動(dòng)力，表示模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化時(shí)域步長為時(shí)的輪軌磨耗指數(shù)，表示模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化時(shí)域步長為時(shí)的能源消耗，、和表示權(quán)重系數(shù)，表示模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化時(shí)域步長。

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