一种重载列车实时负载调度的稳压控制方法及装置

    公开(公告)号:CN118405032A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410878421.8

    申请日:2024-07-02

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种重载列车实时负载调度的稳压控制方法及装置,其中方法包括:S1、计算自主型负载的可调度性,并将可调度性添加到自主型负载的属性中;S2、实时检测每一时刻的待执行的自主型负载,并维护待执行负载队列;S3、更新当前总功率需求,总功率需求包括自主型负载的功率和事件触发型负载的功率;实时将更新后的总功率传输给控制系统的前馈补偿器,作为前馈输入补偿;S4、按照待执行负载队列中自主型负载优先级的大小,为自主型负载搜索最佳执行时间,并将获得的最佳执行时间传输给负载决策系统执行;S5、当有事件触发型负载触发时,重复步骤S2~S4;本发明能够基于实时负载进行调度达到有效控制母线电压保持稳定的目的。

    一种板桁加劲梁在扭矩荷载作用下的变形评估方法

    公开(公告)号:CN114878363B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210481259.7

    申请日:2022-05-05

    Abstract: 本发明公开了一种板桁加劲梁在扭矩荷载作用下的变形评估方法。将板桁加劲梁分为主桁、弦杆、上下层桥面系三部分,计算板桁加劲梁中各杆件的抗弯惯性矩,根据剪切变形相等或剪切应变能相等的原则将主桁和桥面系分别等效为连续薄板,将薄板通过弦杆连接在一起,形成空间连续的等效薄壁箱梁作为研究对象,计算箱梁各薄壁的广义剪切刚度,据此计算薄壁箱梁的自由扭转刚度和弦杆约束扭转刚度,形成考虑弦杆约束的扭转平衡微分方程,根据板桁加劲梁的约束条件得到微分方程的边界条件,根据板桁加劲梁上的扭矩加载情况确定微分方程的常数项,求解扭转平衡微分方程得到板桁加劲梁在扭矩荷载作用下的变形。本发明避免了复杂计算,可以较准确地评估变形。

    分布式制动系统健康评估方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116501027A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310784140.1

    申请日:2023-06-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种分布式制动系统健康评估方法、系统、设备及存储介质,其中方法包括:对于充风电磁阀和排风电磁阀,基于其驱动电流曲线计算其健康评估指标,并输入至电磁阀健康评估模型以得到其健康状态;对于分布式制动系统中其他部件,根据失效率、可靠度、有效度和重要度计算其健康状态;对于三个压力控制模块,提取其阶段性特征和跟随性特征计算其健康状态指标;然后根据分布式制动系统当前状态下所处的制动功能模式建立包含部件‑模块‑系统三个层次的贝叶斯网络模型;根据各节点的后验概率和前述计算的部件节点的健康状态,基于贝叶斯网络模型计算得到分布式制动系统的健康状态。可以实现分布式制动系统健康状态的准确评估。

    重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN116215324A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310518911.2

    申请日:2023-05-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质,其中方法包括:实时获取重载货运列车行驶过程中主牵引电机消耗的牵引功率、车载电池温度;若车载电池温度大于或等于阈值温度,则采用快速制冷策略获取电池制冷功率给定值;若车载电池温度小于阈值温度,且大于或等于目标温度,则采用慢速制冷策略获取电池制冷功率给定值;若车载电池温度小于目标温度,则采用电池保温策略获取电池制冷功率给定值;根据得到的电池制冷功率给定值,执行电池制冷。该方法能够基于实时车载电池温度、牵引功率确定电池热管理系统所需的电池制冷功率,进而抑制电池老化。

    一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN113259284B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202110520590.0

    申请日:2021-05-13

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统,该方法包括如下步骤,建立基于长短期记忆网络的信道盲均衡模型;采用Bagging算法对长短期记忆网络盲均衡模型进行优化;对得到的模型进行训练,得到最佳的参数设置;利用训练好的盲均衡模型对新数据进行均衡。在保证神经网络对非线性良好的拟合前提下,通过引入长短期记忆网络解决了神经网络盲均衡过程中参数寻优困难和易于陷入局部最优解的问题。此外,基于改进常模算法MCMA消除了信道对于传输信号在幅值和相位两个方面的影响,使得本发明技术方案更具适应性,适用的信道环境更广,能够提升神经网络类均衡器在时变信道的均衡性能。

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