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公开(公告)号：CN107230263B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710398245.8
申请日：2017-05-31
Applicant: 中车信息技术有限公司 , 清华大学 , 中车青岛四方车辆研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种WTB总线数据帧记录仪及记录方法，其中WTB数据帧记录仪板卡和上位机通过PC104总线互相连接；WTB数据帧记录仪板卡与WTB总线通过数据通信网线连接，监听并接收WTB总线上的数据；上位机发送指令并获得WTB数据帧记录仪板卡中根据指令所传输的数据帧后，按照设定的规则将该数据帧记录到数据文件中。通过本发明，能够记录机车车辆运行中WTB总线网络上传输的数据，便于开发维护人员获取列车运行情况的相关数据对网络进行分析与判断，特别是对于自主研发的WTB网卡设备，本发明将对WTB网卡设备的研发、测试、调试和分析带来很大的好处。
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公开(公告)号：CN106647279B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710025820.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊规则的机车智能操纵优化计算方法，具体包括以下步骤：步骤1、进行机车驾驶操纵的优化策略设计并生成优化策略库；步骤2、优化策略中的关键参数提取；步骤3、优化策略参数寻优，通过离线大规模搜索的方式对策略参数进行优化搜索，整个寻优的目标为在机车的运行时间不超过计划时间3分钟的基础上，选择油耗低的优化参数；步骤4、策略参数模糊推理系统设计及实现；步骤5、匹配策略并执行。通过对策略参数进行搜索，进一步提高了策略的优化效果。
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公开(公告)号：CN106802553B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710025977.2
申请日：2017-01-13
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的铁路机车运行操控系统混合任务调度方法，该方法是一种离线学习过程。方法首先采集机车运行操控系统实际运行或仿真实验中的混合任务集数据，形成混合任务集合并对混合任务集合中的每个任务进行规则化标记。然后将规则化标记后的任务集合作为强化学习系统的输入，构成强化学习环境。强化学习系统应用强化学习算法，考察机车运行操控系统的调度目标进行迭代学习过程，生成对应混合任务集合的 对应关系表，并将该 关系表保存在数据库中。从数据库中挑选出现频率最高的规则作为当前状态的最优规则，形成最终的 对应关系表。机车操控系统运行中可根据 对应关系表，指导生成混合任务的实时调度序列，实现任务调度。
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公开(公告)号：CN109769014A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811565056.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种混合临界系统的服务等级转换方法及装置，其中转换方法包括如下步骤：步骤一、按照系统服务的功能需求，将系统服务划分为多个服务板块；步骤二、根据多个所述服务板块的重要程度，确定多个所述服务板块的优先等级；步骤三、根据每个所述服务板块对环境状况的容忍极限，确定多个所述服务板块之间的转换条件；步骤四、根据多个所述服务板块的优先等级、多个所述服务板块之间的转换条件以及当前系统服务所处的环境条件，对系统服务当前的服务板块进行自动转换。本发明在严酷环境下，关闭部分重要性较低的服务板块，保障关键模块的正常运行，在系统级别增强设备对环境的适应性。
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公开(公告)号：CN109743264A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811565560.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/863
Abstract: 本发明公开一种调度表压缩、数据转发方法及装置；该调度表压缩方法包括：获取待压缩的调度表；该调度表包括多条表项，各表项包括：序号、实时数据流标识；确定各个实时数据流标识对应的表项中的序号最小表项，并删除各个实时数据流标识对应的表项中、除序号最小表项之外的其他表项。采用本发明提供的方案，极大地减少了存储资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107399333B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201710605650.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: B61C17/00
Abstract: 本发明公开了一种面向列车自动驾驶的列车精准停车方法，其特征在于具体包括以下步骤：步骤1、从列车的记录设备上获取列车数据及列车运行的线路信息，并作相应的数据预处理工作；步骤2、利用步骤1中得到标准数据集，实时循环获取线路环境信息，根据获得的信息判断列车是否处于停车触发区域，决定是否触发基于线性二次型最优的精确停车控制算法；步骤3、当步骤2中判断需要开始执行停车策略后，执行基于线性二次型最优的精确停车控制算法，得到使列车精准停车的列车操纵档位。本发明通过列车数据和运行线路数据进行列车的运行状态进行记录与处理，判断列车是否应该开始执行基于线性二次型最优的精确停车控制算法，达到列车精准停车的目的。
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公开(公告)号：CN108333959A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810192684.8
申请日：2018-03-09
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于CNN的机车智能操纵方法。其步骤为:采集有丰富驾驶经验的司机的历史驾车数据和机车运行监控日志；对采集到的数据进行特征提取，得到训练数据集和测试数据集；然后调整CNN模型参数，使用训练数据进行模型训练，迭代此步骤直至模型收敛；将训练好的CNN模型用于机车运行档位的预测；基于预测档位对测试数据集进行仿真测试，将司机实际驾驶的情况和CNN模型预测出的速度和档位曲线做对比。本发明提出的数据预处理方法、模型设计和训练方法能够充分利用数据信息，达到较好的机车档位预测效果。
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公开(公告)号：CN107399333A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710605650.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: B61C17/00
CPC classification number: B61C17/00
Abstract: 本发明公开了一种面向列车自动驾驶的列车精准停车方法，其特征在于具体包括以下步骤：步骤1、从列车的记录设备上获取列车数据及列车运行的线路信息，并作相应的数据预处理工作；步骤2、利用步骤1中得到标准数据集，实时循环获取线路环境信息，根据获得的信息判断列车是否处于停车触发区域，决定是否触发基于线性二次型最优的精确停车控制算法；步骤3、当步骤2中判断需要开始执行停车策略后，执行基于线性二次型最优的精确停车控制算法，得到使列车精准停车的列车操纵档位。本发明通过列车数据和运行线路数据进行列车的运行状态进行记录与处理，判断列车是否应该开始执行基于线性二次型最优的精确停车控制算法，达到列车精准停车的目的。
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公开(公告)号：CN107231280A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710479446.0
申请日：2017-06-22
Applicant: 中车信息技术有限公司 , 清华大学
CPC classification number: H04L1/22 , H04L12/40176 , H04L2012/40293
Abstract: 本发明的实施例公开了一种MVB网卡的线路冗余切换的方法及装置，该方法根据信任线传输的有效帧的校验信息、或者根据通过所述信任线测量到的传输有效帧的时间间隔、或者根据通过所述信任线和观察线测量到的传输有效帧的时间间隔来判断当前的信任线是否受扰，并在判定信任线受扰后，及时切换LAT的值。采用本实施例提供的这种切换方法能够保证网卡及时摒弃由受扰的线路传输的数据，接收切换之后的新的信任线的数据，从提高了产品之间相互配合的及时性，保证了由网卡传输的数据的准确性。
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公开(公告)号：CN107194612A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710467955.1
申请日：2017-06-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的列车运行调度方法及系统，其首先收集真实场景中一个车站的所有可调度列车及其时刻表信息以及所有可调度安排的司机信息，构成原始信息；将收集的原始信息进行规则化处理；利用规则化处理后的数据信息建立列车深度强化学习模型；利用深度强化学习模型进行离线训练和学习，得到训练好的列车深度强化学习模型；基于深度强化学习的列车运行调度系统利用训练好的深度强化学习模型进行列车运行调度。本发明不仅能够使得调度更加智能化，而且技术处理过程简单，灵活度高，寻优的效率高。
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