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龙图腾网获悉北京东方维平轨道交通科技有限公司申请的专利一种钢轨打磨控制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：CN116024855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111243562.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种钢轨打磨控制方法是由魏春光;任州;王璐萌;王曦设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢轨打磨控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢轨打磨控制方法，其特征在于，包括以下两个阶段，开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨；稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨。本发明公开的钢轨打磨控制方法，能够自动调整打磨参数，具有打磨精度高、打磨效果好、打磨稳定性强等诸多优点。

本发明授权一种钢轨打磨控制方法在权利要求书中公布了：1.一种钢轨打磨控制方法，其特征在于，包括以下两个阶段： 开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨； 稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨， 所述打磨参数包括打磨角度和打磨压力， 所述校正通过校正矩阵实现，所述优化打磨参数表示为： M＝P×L 其中，P表示标准打磨参数，L表示校正矩阵，M表示优化打磨参数， 所述校正矩阵通过时空神经网络和BP神经网络获得，所述时空神经网络用于预测打磨后的波磨比，所述BP神经网络根据预测的波磨比获取校正矩阵， 所述时空神经网络包括特征嵌入模块、时空图模块和预测模块，所述时空神经网络的输入为历史波磨比，输出为预测波磨比， 所述预测的波磨比获取包括以下步骤： 将历史波磨比输入特征嵌入模块，获得图状态和图信号； 将图状态和图信号输入时空图模块，通过时空图模块对图状态和图信号进行更新， 将更新后的图状态和图信号输入预测模块，通过预测模块将更新后的图状态和图信号转化为波磨比输出，该输出的波磨比即为预测打磨后的波磨比， 在所述时空图模块中设置有两个线性层，分别为第一线性层和第二线性层，第一线性层对输入时空图模块的图状态进行线性变换获得Q向量，第二线性层对输入时空模块的图状态进行线性变换获得K向量，将Q向量和K向量相乘即可获得时间维度的注意力矩阵，通过该注意力矩阵实现输入数据的时间相关性融合，在所述时空图模块中设置有逐时间图卷积，输入时空图模块的图信号通过逐时间图卷积运算后获得V向量，该V向量包含了空间的相关性，将注意力矩阵与V向量相乘，获得时空相关矩阵， 在时空图模块中还具有第三线性层和第四线性层，通过第三线性层和第四线性层对时空相关矩阵进行特征的线性变换。

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