铁路系统的在线检测系统讲座
铁路系统的在线检测系统讲座
主讲人：倪一清（香港理工大学）
主题：铁路系统的在线监测、振动与噪声控制：地铁、市域轨道、高铁、磁悬浮列车
一、磁悬浮检测系统
基于云平台的磁浮健康检测系统除了能够实时对磁浮列车的各个系统进行健康评估，同时还是根据健康评估的反馈结果进行半自动化的调度控制。
香港理工大学还和西南交通大学联合搭建了磁浮磁力耦合振动智能试验平台，同时也与中车展开了密切的合作。
针对车载的数量巨大的传感器还开展了将转向架的振动能量转换为电能进行传感器供电的能量采集吸收装置。
参考文献：“A low-frequency broadband and tri-hybrid energy harvester with septuple-stable nonlinearity-enhanced mechanical frequency up-conversion mechanism for powering portable electronics”
该装置还在中车株洲公司进行了转向架的滚振测试采集数据优化设计并获得了认可。
二、状态监测算法研究
其中主要研究的关注点聚焦于三个点：
- 传统的贝叶斯推理；
- 迁移学习（同样会较多的基于贝叶斯推理）；
- 嵌入物理信息的神经网络（PINN）
下面有很多倪老师的最新研究成果，诸如：
1.贝叶斯推理的研究：
2.迁移学习相关的研究
3.PINN嵌入物理信息的神经网络
这一块主要针对的是铁路上状态监测的两个痛点，首先传统的深度学习模型需要大量的训练数据，而铁路工业环境下这一点需求是不可能满足的，异常的故障数据很难获得大量高质量的标签数据。同时还要面临第二点诟病，就是物理解释性差，传统的深度学习的方法不能够像基于物理动力学模态理论的哪些方法对系统的物理状态进行物理参数层面的解释，很多行业专家对此表示质疑。
而PINN就是将物理的本构方程和结构参数微分方程关系式嵌入到神经网络的损失函数（目标函数）中去，来实现上述问题的解决，同时还可以实现逆向推理的过程，这个需要测量实际情况下的一些物理参数数据。
参考文献：A hybrid sequential sampling strategy for sparse polynomial chaos expansion based on compressive sampling and Bayesian experimental design
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