一种基于稳定性约束RBF-ARX模型的系统建模方法

    公开(公告)号:CN108009362B

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN201711261032.7

    申请日:2017-12-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性约束RBF‑ARX模型的非线性系统建模方法,采用RBF‑ARX模型描述对象的非线性动态特性,并针对该类模型结构相对复杂且模型参数较多可能导致模型的稳定性与实际系统不一致的问题,设计一种带有稳定性约束的结构化非线性参数优化方法,以保证辨识的RBF‑ARX模型具有与实际系统一致的稳定性。与现有技术相比,本发明可在保证模型的一步预测精度的基础上提高模型的长期预测能力,对于基于数据驱动方法的建模与预测控制算法设计问题具有很高的实用价值。

    一种组合式顶管系统及施工方法

    公开(公告)号:CN111173520A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN202010151470.3

    申请日:2020-03-06

    Abstract: 本发明提供了一种组合式顶管系统。包括标准工具管、基脚工具管、转角工具管和对称工具管;所述标准工具管、基脚工具管和转角工具管上均设有定位导向装置,所述标准工具管、转角工具管和对称工具管上均设有与定位导向装置相匹配的凹槽,用以实现标准工具管、基脚工具管、转角工具管和对称工具管沿隧道边界轮廓线的拼接定位。本发明还提供了一种组合式顶管系统施工方法,包括根据隧道和工具管尺寸,确认四种工具管拼接方式;对隧道进行分块、分段顶管施工;顶推预制隧道管节替换工具管;开挖土体,绑扎钢筋笼,然后对隧道底部进行浇筑。本发明通过各工具管之间的定位拼接,可对隧道实施分块顶推施工,降低了大断面矩形隧道顶推施工的工作难度。

    一种基于稳定性约束RBF-ARX模型的非线性系统建模方法

    公开(公告)号:CN108009362A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201711261032.7

    申请日:2017-12-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性约束RBF-ARX模型的非线性系统建模方法,采用RBF-ARX模型描述对象的非线性动态特性,并针对该类模型结构相对复杂且模型参数较多可能导致模型的稳定性与实际系统不一致的问题,设计一种带有稳定性约束的结构化非线性参数优化方法,以保证辨识的RBF-ARX模型具有与实际系统一致的稳定性。与现有技术相比,本发明可在保证模型的一步预测精度的基础上提高模型的长期预测能力,对于基于数据驱动方法的建模与预测控制算法设计问题具有很高的实用价值。

    一种低温环境下动力电池内部加热预测控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113281655A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110549408.4

    申请日:2021-05-20

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种低温环境下动力电池内部加热预测控制方法及装置,其方法为:测量系统将实时采集的动力电池表面温度、端电压、电流信息输入至控制系统;控制系统采用无迹卡尔曼滤波方法实时估计电池在当前状态下的核心温度,访问实验数据库获得相应的电热耦合模型参数,并通过基于模型的预测方法计算预测时域中电池的核心温度,求解考虑多种加热性能的多目标优化问题,输出控制时域中第一个脉冲加热电流作为PID控制的参考电流,实现超级电容和动力电池之间双向脉冲电流加热。重复以上过程直至动力电池的核心温度达到目标。本发明缩短动力电池的加热时间,降低加热过程中电池的能量及寿命损耗,有效提高电动汽车在低温环境下的续航里程。

    一种基于RBF-ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法

    公开(公告)号:CN106021829A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610569906.4

    申请日:2016-07-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法,针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况,采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性,并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题,将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化,设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比,本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性,并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。对于基于计算机数值仿真分析的工程设计和优化问题具有很高的实用价值。

    一种能耗和舒适度联合优化的高速列车组协同控制方法及系统

    公开(公告)号:CN114580290B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202210230305.6

    申请日:2022-03-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种能耗和舒适度联合优化的高速列车组协同控制方法及系统,获取高速列车的实时运行信息;计算高速列车的实际速度与期望速度的速度偏差;考虑高速列车在运行过程中的能耗和乘坐舒适性均作为优化目标,基于高速列车的速度偏差及动力学关系,建立高速列车组多列车协同控制的多目标优化模型;通过带有精英保留策略的快速非支配排序算法求解多目标优化模型,得到每台高速列车的控制变量;将控制变量作用于动力装置,产生牵引力或制动力;将牵引力或制动力作用于高速列车,控制高速列车的速度变化;重复上述步骤,直至高速列车组以一致的状态运行。本发明不仅节约了列车运行过程中的能耗,而且优化了乘坐舒适性。

    一种在线实时优化多列车协同巡航控制方法及系统

    公开(公告)号:CN115649240B

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211702024.2

    申请日:2022-12-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种在线实时优化多列车协同巡航控制方法及系统,该方法包括:计算每列列车与其相邻列车之间的距离偏差和速度偏差;引入时变协同控制增益,构建最优协同控制律;以最小化距离和速度偏差为目标,通过布谷鸟搜索算法计算当前状态的最优协同控制增益;进而通过多次采样计算构建距离和速度偏差状态和最优控制增益相对应的样本数据集并用于训练神经网络,在多列车实际运行时通过神经网络实时在线获取最优协同控制增益。本发明所述方法通过设计时变协同控制增益,根据状态变化在线实时优化多列车协同控制律,促使列车间以最快速度稳定到一致状态,提升了多列车协同巡航的收敛速度,并减小了瞬时超调量,满足了列车安全高效运行的需求。

    一种能耗和舒适度联合优化的高速列车组协同控制方法及系统

    公开(公告)号:CN114580290A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210230305.6

    申请日:2022-03-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种能耗和舒适度联合优化的高速列车组协同控制方法及系统,获取高速列车的实时运行信息;计算高速列车的实际速度与期望速度的速度偏差;考虑高速列车在运行过程中的能耗和乘坐舒适性均作为优化目标,基于高速列车的速度偏差及动力学关系,建立高速列车组多列车协同控制的多目标优化模型;通过带有精英保留策略的快速非支配排序算法求解多目标优化模型,得到每台高速列车的控制变量;将控制变量作用于动力装置,产生牵引力或制动力;将牵引力或制动力作用于高速列车,控制高速列车的速度变化;重复上述步骤,直至高速列车组以一致的状态运行。本发明不仅节约了列车运行过程中的能耗,而且优化了乘坐舒适性。

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