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龙图腾网恭喜长沙安行机电设备有限公司申请的专利一种机车制动机检测性能判定方法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：CN119469817B 。

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：202510068773.1，技术领域涉及：G01M17/007；该发明授权一种机车制动机检测性能判定方法是由孔安仁;胡烨;杨紫文;彭远志;肖高明;李钎设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机车制动机检测性能判定方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种机车制动机检测性能判定方法，所述判定方法包括：利用机车上的车载设备实时采集制动机试验过程中产生的动态数据，所述动态数据包括风缸压力、管路压力、制动手柄位置信号及其他操作关联参数；对采集的动态数据进行预处理，结合历史试验数据构建试验标准曲线集，所述标准曲线集根据机车型号和制动机型号进行分类存储。本发明基于大量不同型号机车和制动机的试验数据，构建标准试验数据集，结合特征采样算法、最小二乘法拟合算法和多元线性回归模型，实现动态数据的特征提取与拟合分析，通过拟合曲线与标准试验曲线的对比，系统自动判定操作的规范性与完整性，规避人为分析的主观失误和遗漏。

本发明授权一种机车制动机检测性能判定方法在权利要求书中公布了：1.一种机车制动机检测性能判定方法，其特征在于，所述判定方法包括：利用机车上的车载设备实时采集制动机试验过程中产生的动态数据，所述动态数据包括风缸压力、管路压力、制动手柄位置信号及其他操作关联参数；对采集的动态数据进行预处理，结合历史试验数据构建试验标准曲线集，所述标准曲线集根据机车型号和制动机型号进行分类存储；利用特征采样技术与多段拟合算法生成采集数据的特征拟合曲线；将拟合曲线与所述标准曲线进行对比分析，判定制动机的工作压力变化是否符合操作规范，所述分析包括全局趋势状态分析与局部特征点变化分析；根据五步闸试验的操作规范，自动识别操作步骤的完整性及关键步骤的执行质量，具体包括对制动手柄推拉速度、推拉幅度和操作连贯性的判定；若识别出未完成或异常操作，标记对应的异常区段；在判定过程中，结合异常数据的动态特征与历史故障案例库，采用决策树模型对可能的故障原因进行推演，输出高概率的故障类型和定位信息；对不同机车制动机的检测需求，动态调整算法模型中的分析规则和参数阈值，以适应不同的操作环境、试验条件及区域规范；所述动态数据的采集包括通过IC卡记录装置采集制动机试验的关键参数，并通过手持设备对IC卡中的数据进行转储、查询及检索；手持设备可选择性地对IC卡数据进行复制、删除、修改或无线传输至地面分析主站；所述IC卡记录装置与手持设备通过专用硬件接口或无线通信方式完成数据交互，所述IC卡记录装置和手持设备适应多种制动机型号的数据采集需求，并支持基于不同铁路公司要求的参数设置和存储格式调整；所述动态数据的分析基于标准试验数据集和算法模型，所述标准试验数据集通过采集不同型号机车在正常试验条件下的压力变化数据生成；在动态数据分析中，预设的算法模型包括特征采样算法、最小二乘法拟合算法和多元线性回归算法，用于对采集数据进行特征提取、拟合分析和判定操作是否规范，包括以下步骤：（1）特征采样算法：从动态数据中提取压力变化的关键特征点，包括峰值、拐点以及斜率变化速率，采用滑动窗口法，通过以下公式计算特征采样窗口的特征值： ，其中，为特征采样窗口的特征值，为采集的压力点，为窗口内的均值，为窗口大小，将提取的特征值按照时间序列排序，并筛选出关键特征点，形成初步特征集合，作为拟合分析的输入数据；（2）最小二乘法拟合算法：基于采集数据的压力变化的峰值、拐点以及斜率变化速率，采用分段最小二乘法拟合压力变化趋势曲线，拟合误差平方和表示为： ，其中，表示采集数据点的压力值，表示对应的时间点，和分别为第段的拟合斜率和截距，为分段数量；通过最小化优化拟合参数和，拟合分析基于特征采样点生成连续的趋势曲线，并通过拟合误差对特征点的可信度进行校验，优化回归分析的输入数据；（3）多元线性回归算法：结合拟合曲线参数的斜率、截距、拟合误差以及特征采样点动态变量的手柄推拉速度、推拉幅度，构建多元线性回归模型，公式为： ，其中，表示压力变化趋势的预测值，，， ，分别为手柄推拉速度、推拉幅度及压力变化的局部特征值，为偏置项，，， ，为回归系数，为随机误差；回归分析综合拟合曲线的全局趋势信息与特征点的局部特性，对操作规范性进行判定，并结合回归残差分析标记不符合规范的异常区段。

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