基本信息:
- 专利标题： 基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统
- 申请号：CN202510352624.8 申请日：2025-03-25
- 公开(公告)号：CN119862465A 公开(公告)日：2025-04-22
- 发明人： 柏文琦 , 肖克 , 向德
- 申请人： 湖南省计量检测研究院
- 申请人地址： 湖南省长沙市雨花区香樟路396号
- 专利权人： 湖南省计量检测研究院
- 当前专利权人： 湖南省计量检测研究院
- 当前专利权人地址： 湖南省长沙市雨花区香樟路396号
- 代理机构： 北京清控智云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
- 代理人： 管士涛
- 主分类号： G06F18/241
- IPC分类号： G06F18/241 ; G06F18/10 ; G01M17/08 ; G01H17/00 ; G01M7/02
摘要：
本发明涉及机车振动模式识别技术领域，一种基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统，包括：获取目标机车的实时振动加速度，根据感应倾斜角度及实时振动加速度计算实时偏差角度，判断实时偏差角度是否大于偏差阈值，若大于，则对实时振动加速度进行振动调节，得到目标振动加速度，若不大于，则将实时振动加速度作为目标振动加速度，通过历史振动数据集对原始振动识别模型进行机器学习，得到目标振动识别模型，根据目标振动加速度，利用目标振动识别模型对目标机车进行机车振动模式识别。本发明可减少机车振动模式识别过程中的人力资源消耗，提高机车振动模式识别的准确性。