CCBII制动机的EPCU后备转换装置

    公开(公告)号:CN102910157B

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201210370942.X

    申请日:2012-09-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种CCBII制动机的EPCU后备转换装置。该装置包括:电源转换模块、信号控制采集模块、信号控制输出模块、总线扩展、控制模块、LON网络模块、FTT-10A LON收发器、双口RAM、MVB通讯芯片、MVB网络数据收发器、故障指示存储模块。本发明的CCBII制动机的EPCU后备转换装置,提供一种由EPCU部分故障(如故障代码014、017、025等)导致补机的解决方案,确保本务机车制动命令的正常执行,维持机车正常运行。

    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。

    一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计方法

    公开(公告)号:CN114740386B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202210226982.0

    申请日:2022-03-08

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计的方法和装置。其中方法主要包括:使用锂离子电池的二阶等效电路模型,计算开路电压和荷电状态之间的函数关系,并采用带遗忘因子的递推最小二乘进行电路模型参数的辨识;根据实验平台采集的数据,采用相关向量机进行电池剩余使用寿命的预测,并将电池的剩余使用寿命量化为关于电池实际容量的基准函数关系式;然后建立工作温度和充放电倍率关于电池实际容量的补偿函数关系式,通过补偿函数关系式对基准函数关系式的校正,得到最终的电池实际可用容量。最后通过电路模型建立的状态空间方程,采用粒子滤波的方法实现电池荷电状态的估计。本发明基于电池的健康状态,能够在不同老化程度下实现荷电状态的准确估计。

    一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统及方法

    公开(公告)号:CN114919559B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202210782812.0

    申请日:2022-07-05

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统及方法,所述预测系统采用模块化架构,包含数据采集模块、数据预处理模块、制动系统数字孪生模块、剩余使用寿命预测模块、维护决策建议模块、数据可视化模块。本发明的制动系统数字孪生模块能准确反映制动系统的实际物理特性,用于设备的多维度动态建模,并交互更新系统的模型;剩余使用寿命预测模块预测制动系统剩余使用寿命;维护决策建议模块根据剩余使用寿命预测做出维护决策建议;数据可视化模块进行可视化操作,便于实现制动系统全生命周期管理。本发明有效结合了数字孪生的全生命周期管理的功能,提高剩余使用寿命预测准确度,提升制动系统的可靠性。

    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。

    一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统及方法

    公开(公告)号:CN114919559A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210782812.0

    申请日:2022-07-05

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统及方法,所述预测系统采用模块化架构,包含数据采集模块、数据预处理模块、制动系统数字孪生模块、剩余使用寿命预测模块、维护决策建议模块、数据可视化模块。本发明的制动系统数字孪生模块能准确反映制动系统的实际物理特性,用于设备的多维度动态建模,并交互更新系统的模型;剩余使用寿命预测模块预测制动系统剩余使用寿命;维护决策建议模块根据剩余使用寿命预测做出维护决策建议;数据可视化模块进行可视化操作,便于实现制动系统全生命周期管理。本发明有效结合了数字孪生的全生命周期管理的功能,提高剩余使用寿命预测准确度,提升制动系统的可靠性。

    一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计方法

    公开(公告)号:CN114740386A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210226982.0

    申请日:2022-03-08

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计的方法和装置。其中方法主要包括:使用锂离子电池的二阶等效电路模型,计算开路电压和荷电状态之间的函数关系,并采用带遗忘因子的递推最小二乘进行电路模型参数的辨识;根据实验平台采集的数据,采用相关向量机进行电池剩余使用寿命的预测,并将电池的剩余使用寿命量化为关于电池实际容量的基准函数关系式;然后建立工作温度和充放电倍率关于电池实际容量的补偿函数关系式,通过补偿函数关系式对基准函数关系式的校正,得到最终的电池实际可用容量。最后通过电路模型建立的状态空间方程,采用粒子滤波的方法实现电池荷电状态的估计。本发明基于电池的健康状态,能够在不同老化程度下实现荷电状态的准确估计。

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