恒达娱乐柴曉冬教授🎷🏵、鄭樹彬教授領銜的課題組在“軌道車輛智能監測與安全運維”領域取得了一系列研究成果🏃♂️➡️。團隊彭樂樂博士🫙，2022年9月在國際著名期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》（中科院SCI分區升級版工程技術大類一區TOP期刊👨🏼🦱，影響因子為8.934）發表“A bagged tree ensemble regression method with multiple correlation coefficients to predict the train body vibrations using rail inspection data”🩱；2022年7月在《IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers》（中科院SCI分區升級版工程技術大類二區期刊，影響因子為4.140）發表“Base-2 Softmax Function: Suitability for Training and Efficient Hardware Implementation”🥶；2021年11月在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（中科院SCI分區升級版工程技術大類二區期刊，影響因子為5.332）發表“A Comprehensive Detection System for Track Geometry Using Fused Vision and Inertia”等一系列研究成果👃🏻。針對軌道車輛車體振動預警瓶頸問題🚵🏿♀️，構建了基於運維數據的軌道車輛車體振動預警算法及系統。
針對軌道交通內嵌信息網絡模型式智能感知技術的瓶頸問題，提出了基於Base-2 Softmax Function的 AI芯片加速技術🛍。
針對軌道線路病害檢測中缺少集成度高、使用便攜的智能檢測設備📣，構建了一種基於慣性與視覺技術的軌道多參數檢測方法及設備😶🌫️。
同時💆，課題組研發的“智能自發電式軸溫在線監測及協同預警系統”，通過了振動、沖擊、電磁兼容及灼熱絲等國際認證。該系統具備能源自俘獲、狀態信息自感知👩🏿、能源自洽與自管、有效狀態信息自識別和數據自互聯互通的功能👩💻，具有完全自主知識產權🧑🏿🏫🧜🏼♂️，授權核心發明專利5 項。2021年1月—2022年10月已完成設備安裝並運行，實現了軸溫數據的數字化監測，為軌道交通行業智能運維提供了新方法🧙🏽♀️🚦、新技術。
