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龙图腾网获悉江苏集萃智能光电系统研究所有限公司申请的专利基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117781867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311804700.1，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法及系统是由李苏祺;黄磊;刘浩;陆晓隽;陶佳设计研发完成，并于2023-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法及系统，包括，获取列车车辆的实时检测状态数据及对应线路；根据列车车辆的实时检测状态数据，基于对应线路的训练好的误差校正模型，得到校正后的测量值；基于对应线路的列车车轮的训练好的在线预测模型，得到预测值；训练步骤如下：针对任一条线路，使用校正训练集对预构建的误差校正模型进行训练，得到训练好的误差校正模型；针对任一条线路上的列车的车轮，基于训练好的误差校正模型，使用预测训练集对预构建的在线预测模型进行训练，得到训练好的在线预测模型。提升了轮对尺寸测量的可靠性，特别是货车重载正线动态测量，使其在复杂恶劣环境下长期运行过程中保持较高的测量精度。

本发明授权基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轮轨关系的列车轮对尺寸测量校正预测方法，其特征是，包括如下步骤：获取列车车辆的实时检测状态数据及对应线路；根据所述实时检测状态数据，基于对应线路的训练好的误差校正模型，得到所述列车车辆的轮对尺寸的校正后的测量值；根据所述实时检测状态数据中的状态信息，基于对应线路的列车车轮的训练好的在线预测模型，得到所述列车车辆的每个车轮的尺寸的预测值；所述误差校正模型和在线预测模型的训练步骤如下：针对任一条线路，获取校正训练集，并预构建对应的误差校正模型；使用所述校正训练集对预构建的误差校正模型进行训练，得到训练好的误差校正模型；针对任一条线路上的列车的车轮，基于训练好的误差校正模型，获取预测训练集，并构建对应的在线预测模型；使用所述预测训练集对预构建的在线预测模型进行训练，得到训练好的在线预测模型；所述预测训练集的获取步骤如下：获取针对选定线路的列车车轮的多次的轮对检测设备测得的几何尺寸的测量值及对应的状态信息；基于训练好的误差校正模型，对每一次的测量值进行校正，得到校正后的测量值；根据校正后的测量值和对应的状态信息，得到一次的校正数据；所述校正数据的集合即为预测训练集；使用所述预测训练集对预构建的在线预测模型进行训练，包括如下步骤：根据预测训练集，对预构建的在线预测模型进行训练，得到训练后的在线预测模型；基于训练后的在线预测模型，对任一次的校正数据中的校正后的测量值进行预测，得到预测值；响应于所述预测值与对应的校正后的测量值的偏差大于预设的第三阈值时，则增加该次对应的校正数据作为训练数据的权重，进而得到更新权重后的预测训练集；根据更新权重后的预测训练集，对训练后的在线预测模型进行优化训练，得到训练好的在线预测模型；所述在线预测模型的训练步骤如下：针对任一次校正数据，将校正数据中的状态信息输入在线预测模型，得到车轮尺寸的预测值；以该次校正数据中的校正后的测量值作为预测值的真值；根据所述预测值及对应的真值，对在线预测模型进行训练；其中，所述在线预测模型的表达式如下： 式中，py表示车轮尺寸的预测值；cn表示车号；wn表示轮号；Fcn,wn*表示针对选定线路的列车车轮的在线预测模型；dy表示车辆轮对的行驶里程数；表示测量的时间点距系统安装所在的线路最近一次清筛作业的时间间距；表示测量的时间点距系统安装所在的线路最近一次捣固作业的时间间距；表示测量的时间点距系统安装所在的线路最近一次钢轨打磨作业的时间间距。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏集萃智能光电系统研究所有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市昆山开发区夏东街689号10层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。