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龙图腾网恭喜中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利一种多机协同轨道服役性能监测方法、装置及电子设备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：CN119142384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411605567.1，技术领域涉及：B61K9/08；该发明授权一种多机协同轨道服役性能监测方法、装置及电子设备是由雷崇;邱绍峰;孙敬伟;耿明;光振雄;何杰;邵靖男;陈荣顺;李成洋;罗小华;李晓聃;程思宇;曹国志;何林设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机协同轨道服役性能监测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种多机协同轨道服役性能监测方法、装置及电子设备，其中，该多机协同轨道服役性能监测方法包括：获取当前轨道的轨道检测结果以及轨道健康信息；所述轨道检测结果由预先部署的至少两种机器人集群采集；基于所述轨道检测结果和所述轨道健康信息，识别所述当前轨道的故障类型，并预测所述当前轨道的未来病害及损伤；调用预先设定的性能判定方法，基于所述当前轨道的故障类型和未来病害及损伤，确定所述当前轨道的服役性能，得到服役性能监测结果。通过本发明，对当前轨道的服役性能的评估监测结果更加具有代表性，精确程度更高，解决了现有的相关技术中存在的监测评估不全面的问题。

本发明授权一种多机协同轨道服役性能监测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多机协同轨道服役性能监测方法，其特征在于，包括：获取当前轨道的轨道检测结果以及轨道健康信息；所述轨道检测结果由预先部署的至少两种机器人集群采集；基于所述轨道检测结果和所述轨道健康信息，识别所述当前轨道的故障类型，并预测所述当前轨道的未来病害及损伤；调用预先设定的性能判定方法，基于所述当前轨道的故障类型和未来病害及损伤，确定所述当前轨道的服役性能，得到服役性能监测结果；所述机器人集群包括综合检测机器人和专项检测机器人；所述综合检测机器人用于对所述当前轨道进行几何形位检测、表面及内部损伤检测和焊缝伤损检测；所述专项检测机器人用于对所述当前轨道进行扣件检测和道岔结构限界检测；综合检测机器人包括以下子系统：轨道几何形位检测系统、钢轨表面及内部损伤检测系统、焊缝伤损检测系统；专项检测机器人包括以下子系统：扣件检测系统和道岔结构限界检测系统；获取所述当前轨道的轨道健康信息，包括：集成预设的监测手段，对所述当前轨道进行监测，得到所述当前轨道的轨道健康信息；所述监测手段包括轨道电路监测、牵引回流监测、光纤监测、应力监测和钢轨电信号载波监测；识别当前轨道的几何形位检测、钢轨表面及内部损伤检测、焊缝伤损检测数据中的异常值时，采用基于统计的方法，具体如下：确定所述轨道检测结果的均值和标准差；基于所述轨道检测结果的均值和标准差，判断所述当前轨道是否存在轨道故障，并确定所述轨道故障的故障类型；识别扣件检测和道岔结构限界的测量数据中的异常值时，采用基于深度学习的方法，具体如下：调用预训练后的深度学习模型，将所述当前轨道的轨道检测结果作为输入，对所述当前轨道进行监测，判断所述当前轨道是否存在轨道故障，并确定所述轨道故障的故障类型，深度学习模型融合了注意力机制；具体方法如下：采用卷积神经网络结合注意力机制进行特征提取和分类，识别当前轨道是否存在故障，确定故障类型，具体公式如下： 其中，是分类函数，W1和W2表示权重矩阵，b1和b2是偏置项，Attention是注意力机制函数，x表示输入数据；在使用深度学习模型进行检测时，首先收集扣件检测和道岔结构限界的轨道检测结果，然后对收集的数据进行清洗，去除噪声，并且对数据进行标准化和归一化处理；再输入训练后的卷积神经网络，得到对当前轨道的故障识别结果；基于所述轨道检测结果和所述轨道健康信息，预测所述当前轨道的未来病害及损伤，包括：调用趋势预测模型，基于所述当前轨道的轨道健康信息，预测所述当前轨道的未来病害及损伤；所述趋势预测模型为自回归积分移动平均模型；所述当前轨道的轨道健康信息包括平稳时间序列信息和非平稳时间序列信息；基于所述当前轨道的轨道健康信息，预测所述当前轨道的未来病害及损伤之前，包括：对所述非平稳时间序列信息进行差分处理，将所述非平稳时间序列信息转化为平稳时间序列信息，具体公式如下： 其中，是移动平均多项式，是自回归多项式，表示在时间点t的观测值，B表示滞后算子，表示白噪声序列，d表示差分处理的次数；所述性能判定方法包括阈值设定、评分系统判定、预警机制判定中的至少一种。

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