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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估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：CN116049686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211612181.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估方法是由刘树鑫;戴杰;聂靖杰;邹嫣然;秦王杨设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及铁路继电器状态评估领域，特别是涉及基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估方法。其能够可视化表征继电器的运行状态，为继电器状态评估工作提供理论依据，为设备的检修决策提供理论基础，使铁路列车的运行更加安全可靠。包括：1提取多种特征参数进行分析；2进行数据去噪及趋势增强处理；3进行定量分析；4进行退化距离表征；5进行退化距离表征；6为后续分析提供距离样本集；7进行聚类分析；8进行反馈验证。9构建改进Elman神经网络预测模型。10利用和声搜索算法优化改进Elman模型的相关参数。11构建改进HS‑Elman神经网络进行继电器的状态评估预测。

本发明授权基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估方法在权利要求书中公布了：1.基于距离度量的铁路直流继电器运行状态评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 1通过继电器电寿命试验，提取多种特征参数：吸合时间、释放时间、接触电阻、弹跳时间、超程时间、燃弧能量进行分析； 2采用奇异谱分析SSA对初始特征参数进行数据去噪及趋势增强处理； 3采用斯皮尔曼秩相关系数SRCC对数据增强效果进行定量分析，并验证参数选择的合理性； 4采用余弦相似度距离从特征空间角度方向进行退化距离表征； 5采用马氏距离从特征空间数值方向进行退化距离表征； 6结合角度与数值两个方面，实现从多维空间到三维空间的退化可视化状态表征，并为后续分析提供距离样本集； 7采用改进K-means聚类算法对空间表征的距离样本进行聚类分析； 8结合空间表征曲线各阶段的平均幅值与标准差对状态区间划分结果进行反馈验证； 9构建改进Elman神经网络预测模型； 10利用和声搜索HS算法优化改进Elman模型的相关参数； 11构建改进HS-Elman神经网络进行继电器的状态评估预测； 步骤9中构建改进Elman神经网络预测模型包括： 改进后的Elman网络增加了输出反馈环节，从而将输出层的信息反馈给承接层，使得承接层不仅可以记忆隐含层当前k时刻以及过去k-1，k-2，…，k-n时刻的信息，还可以记忆输出层当前k时刻与过去某些时刻的信息； 设Elman网络输入层、隐含层和输出层节点数分别为M，L，N，承接层节点数与隐含层节点数相等，改进Elman神经网络模型为： 式中：xik为k时刻输入层节点i的输入；yqk为k时刻输出层结点q的输出；分别为k时刻隐含层节点j的输入和输出；分别为k时刻承接层节点z的输入和输出；为输入层节点i到隐含层节点j的连接权值；为隐含层节点j到输出层节点q的连接权值；为承接层节点z到隐含层节点j的连接权值；f*为隐含层神经元的传递函数，取Sigmoid函数； 设Yqk为k时刻网络的期望输出，则在[0,T]时间段内，网络的目标函数即逼近误差函数为： 对于Elman神经网络连接权值修正量的Δω的计算，采用梯度下降原理： 式中：η为学习率； 综上，得到改进Elman神经网络算法如下： 对于权值分别采用链式求导规则进行计算： 式中：η1，η2，η3，η4分别是的学习步长。

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