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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种物理-数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别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：CN119378093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411308542.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种物理-数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别方法及系统是由李昀;周瑜;石灿;程军;李峰;许红彬;杜彦良;任伟新设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理-数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种物理‑数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别方法及系统，属于轨道交通减振降噪和安全运维领域，通过车辆‑轨道耦合动力学模型获取仿真数据，并利用光纤光栅加速度传感器阵列系统收集实测数据。对这些数据进行预处理，建立带有标签的数据集。特征提取方面，结合数据驱动和物理驱动的方法，从时域、频域、振动传递系数和小波包能量谱等角度提取数据的隐式和显示特征。这些特征经过融合后，用于训练基于注意力机制的钢簧损伤识别模型。该方法和系统有效整合了物理和数据驱动方法，提高了钢簧损伤检测的准确性和效率，适用于复杂的工程环境。

本发明授权一种物理-数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物理-数据双驱动轨道钢簧损伤检测识别方法，包括以下步骤： S1：通过车辆轨道耦合动力学模型获取仿真数据，通过光纤光栅加速度传感器阵列系统获取实测数据； S2：对仿真数据和实测数据进行处理，建立带有标签的数据集； S3：依据数据集对仿真数据、实测数据分别进行数据驱动方面和物理驱动方面的特征提取； 所述数据驱动方面采用Conv-1d卷积神经网络从数据层面挖掘信息提取隐式特征矩阵； 所述物理驱动方面通过振动信号的波形、频谱、振动加速度传递系数、小波包能量谱构建显示特征向量； S4:将显示特征向量与隐式特征矩阵融合； S5:基于注意力机制搭建钢簧损伤识别模型，利用融合后的特征进行训练； S6:利用模型对新的浮置板轨道钢簧数据进行识别； 所述仿真数据的获取步骤包括： 构建仿真大数据集，基于车辆-轨道耦合动力学理论，利用MATLAB搭建车辆-轨道三维空间耦合动力学模型，通过钢簧刚度折减系数模拟钢簧损伤情况； 设置损伤状态、损伤位置、轨道线路工况、振动响应提取点和采样设置，分别对应钢簧支承刚度折减的百分比、损伤钢簧在浮置板上的相对位置、车速、车辆荷载、浮置板和基础同一位置处的振动加速度响应、采样频率和采样时间； 在多种工况下运行车辆-轨道耦合动力学模型，得到多组差异化的仿真原始数据，每组仿真原始数据包含一条浮置板振动加速度数据和一条基础振动加速度数据； 所述搭建钢簧损伤识别模型的具体步骤包括； 使用Z-score方法对融合特征矩阵进行标准化处理； 构建并拼接CLS向量至融合特征矩阵，形成输入矩阵； 应用自注意力机制处理层，通过多次Self-Attention计算提取特征； 利用全连接层及softmax层对CLS头向量进行处理，输出钢簧的损伤状态及位置。

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