Real-Time Detection of Railroad Ballast Integrity Using SmartGrid and CNN-Based Learning Algorithms postprint

Author: Meitao Zou ¹ Kun Zeng ¹ Qi Li ¹
Institute:

1. School of civil Engineering ,Tongji University, Shanghai 200092
Submit Time:2025-07-29 19:11:11

Abstract: 铁路无砟轨道是保持轨道稳定和延长使用寿命的关键。然而，由于沉降、蔓延和结垢等原因，无砟轨道的有效性可能会受到影响，从而影响列车的安全运行。为了应对这一挑战，本研究开发了智能检测设备 "SmartGrid"，并提出了一种基于检测数据的机器学习方法来监测设备的波形，从而实现智能无砟轨道完整性检测。在机器学习中，实验数据被分为测试组和验证组，并被放入CNN算法中进行学习和分类。数据实验结果表明，SmartGrid 可较为精准的区分轨道道闸是否结垢，可运用于工程中大范围检测轨道道闸完整性。

SmartGrid 轨道道砟 CNN 检测设备

Subject: Mine Engineering Technology >> Mine Geology
Contribution： Meeting Submitted
Cite as: ChinaXiv:202508.00146 (or this version ChinaXiv:202508.00146V1)
DOI:10.12074/202508.00146
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202508.00146
Recommended references： 邹美涛,曾昆,李麒.基于 CNN 的学习算法利用“SmartGrid”实现实时检测铁路道砟完整性.中国科学院科技论文预发布平台.[DOI:10.12074/202508.00146] (Click&Copy)

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ChinaXiv:202508.00146V1

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