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公开(公告)号：CN106525466B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610899907.5
申请日：2016-10-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法和系统，包括：建立传感器分辨率受到限制的情况下动车组制动系统关键部件的软测量模型，软测量模型中存在随机模型不确定性；根据动车组制动系统关键部件的状态方程、软测量模型、动车组制动系统关键部件的当前控制输入信号及传感器的当前测量输出信号确定动车组制动系统关键部件的滤波器模型；利用滤波器模型进行状态估计，并确定状态估计相关误差。因此，采用本发明可以不依赖模型不确定性结构，且在传感器分辨率受到限制的情况下，对动车组制动系统关键部件进行滤波，提高了动车组制动系统关键部件滤波的鲁棒性，有效保障了动车组制动系统关键部件运行状态在线监测的应用需求。
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公开(公告)号：CN106394539A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610896235.2
申请日：2016-10-14
Applicant: 清华大学
IPC: B60T17/22
CPC classification number: B60T17/228
Abstract: 本发明公开了一种方法和装置，包括：建立高速列车制动系统关键部件的离散时间状态空间模型；确定所述高速列车制动系统关键部件的当前控制输入数据和当前测量输出数据；根据所述高速列车制动系统关键部件的离散时间状态空间模型、当前控制输入数据以及当前测量输出数据，确定所述高速列车制动系统关键部件的状态估计器；利用所述状态估计器对所述高速列车制动系统关键部件进行状态估计，并确定状态估计相关误差。因此，采用本发明可以不依赖高速列车制动系统关键部件模型的精度，在存在随机模型不确定性的情况下仍能估计出高速列车制动系统关键部件的工作状态。
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公开(公告)号：CN104639398A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510032994.X
申请日：2015-01-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩测量数据检测系统故障的方法及系统，包括：接收被测系统控制输入信号和被测系统发送的压缩测量数据集；基于控制输入信号、压缩测量数据集和被测系统模型生成残差生成器；基于残差生成器生成残差信号序列，并基于残差信号序列判断被测系统是否发生故障。本发明无需使用解压装置，可直接利用被测系统传送的压缩测量数据进行故障检测，同时，本发明减少了压缩测量数据的传输带宽、降低了系统能耗、缩减了计算量，有效保障了故障检测的实时性、快速性等实际应用要求。
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