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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
IPC: B60T8/17
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。
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公开(公告)号:CN118859730A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411342067.3
申请日:2024-09-25
Applicant: 中南大学 , 中国神华能源股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自适应感知的重载列车群组运行能量管理方法及控制装置,方法为:根据当前时刻的总线电压和总线参考电压,生成负载需求的总参考电流;根据当前时刻的锂电池和超级电容的电压,分别计算锂电池和超级电容的荷电状态;根据锂电池和超级电容的荷电状态以及总参考电流,通过基于TD3‑BC离线学习算法的智能体获取低通滤波器的截止频率;使用该截止频率的低通滤波器对总参考电流滤波,得到总参考电流的高频成分和低频成分,分别作为超级电容和锂电池的参考电流;根据锂电池和超级电容的参考电流,分别生成占空比,并基于占空比驱动控制对应的双向DC/DC转换器。本发明既能保护锂电池寿命又能提高重载列车动态响应能力。
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公开(公告)号:CN114282484B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202111597347.5
申请日:2021-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/006 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进天牛须算法的异构三维片上网络的布图优化方法、装置、设备及介质,方法包括:(1)网络层划分:将片上网络所有任务映射到不同的IP核,并根据所有IP核的功能和种类,将所有IP核划分到异构三维片上网络的不同网络层;(2)布图方案优化:采用二叉树编码方式对每个网络层的IP核进行布图编码,并采用天牛须算法求解每个网络层上IP核的最优布图方案;其中,求解最优布图方案所采用的目标函数,其变量包括布图方案的芯片面积、通信链路和温度。本发明综合考虑芯片面积、链路长度和温度因素,提高异构三维片上网络的综合性能。
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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
IPC: G06F30/27 , G06F119/06
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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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
IPC: G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
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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公开(公告)号:CN116304873A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310281296.8
申请日:2023-03-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/24 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法及系统。所述方法包括:搭建均衡风缸控制系统试验台,利用离线测试数据集对机车的在线运行数据进行补充,基于信息散度筛选离线测试数据作为源域,将源域数据和实际运行的目标域数据进行混合,作为电磁阀故障诊断方法的输入;根据制动机压力输出曲线的周期特性,分阶段提取压力特征值,并通过证据理论得到更高重要度的故障诊断特征;以训练数据和对应的故障类型分别作为输入和输出数据,对诊断模型进行训练得到故障分类器模型;将待测电磁阀压力时间序列的特征输入故障分类器中,获得最终的电磁阀故障诊断结果。本发明能够有效地提高电磁阀的故障诊断准确度。
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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。
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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。
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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。
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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
IPC: G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
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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