【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路轨道健康监测领域，特别是一种用于监测铁路轨道健康状况的方法和系统。
技术介绍
1、如今，铁路轨道剩余使用寿命的评估涉及多种技术和方法。在此过程中会使用多种数据源，如图像、激光扫描、超声波读数以及阻抗测量等电气数据。然后使用不同的方法对这些不同的数据集进行分析，包括依赖于分析数据模式的统计方法、遵循预定义准则或条件的基于规则的方法，以及使用算法从数据中学习并进行预测或分类的机器学习技术。这些不同技术和方法的整合形成了一个综合框架，用于评估和预测铁轨的剩余使用寿命，确保铁路基础设施的高效维护和安全。
2、要解决当前技术中从时间序列数据中为机器学习模型构建可靠的训练向量所面临的挑战，就必须解决时间错位和相位差的问题。这些差异通常产生于在不同旅程或实例中收集的数据，这对创建一致和准确的训练集构成了重大障碍。当来自不同来源或时刻的数据在时间上不同步或表现出相位差异时，将其合并为机器学习模型的内聚可靠的训练向量就变得非常具有挑战性。因此，这阻碍了模型从数据中有效学习和归纳模式的能力。
3、此外，标注数据的稀...
【技术保护点】
1.一种监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述接收来自数据源的输入数据的步骤S1还包括使用一个或多个传感器沿铁路轨道记录振动数据。
3.根据权利要求1所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述使用分析工具和至少一个神经网络处理输入数据的步骤S2包括：
4.根据权利要求3所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述使用分析工具和至少一个神经网络处理输入数据的步骤S2还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述接收来自数据源的输入数据的步骤s1还包括使用一个或多个传感器沿铁路轨道记录振动数据。
3.根据权利要求1所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述使用分析工具和至少一个神经网络处理输入数据的步骤s2包括：
4.根据权利要求3所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述使用分析工具和至少一个神经网络处理输入数据的步骤s2还包括：
5.根据权利要求4所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述“冲激性”功能数据包括已识别的缺陷点，而“非冲激性”功能数据包括正态分布的功能数据。
6.根据权利要求4所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述步骤s29输出的二维热图，用于分析多个预指定点及其相应功能数据之间相关性，且还包括：
7.根据权利要求6所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述健康状况指标包括：
8.根据权利要求1或7所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，所述以健康状况指标确定健康状况的步骤还包括：
9.根据权利要求8所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，还包括基于所述健康指数预测剩余使用寿命的步骤。
10.根据权利要求1、8或9中任一项所述的监测铁路轨道健康状况和剩余使用寿命的方法，其特征在于，还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡海波，陈德林，李丹，黄谦挺，陈志豪，
申请(专利权)人：产品可靠性暨系统安全研发中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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