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公开(公告)号：CN116279690A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310295405.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: B61L27/10 , B61L23/22 , G06F30/15 , G06F30/20 , H04L41/12 , H04L67/12 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种虚拟耦合高速列车群协同运行控制方法，具体为：针对同一线路上多列高速列车，分别建立各列车的纵向动力学模型；建立基于邻接通信方式的多列车通信拓扑结构；根据列车当前运行状态、前一列列车的最新运行状态和各列车的制动特性参数，实时计算虚拟耦合列车协同运行时应保持的最小安全追踪间隔；采用非线性状态依赖函数将具有运行状态约束的列车动力学模型转换为无状态约束的新的列车动力学模型；基于反步法、动态面技术、辅助动态系统方法和自适应方法，设计多列车抗饱和的分布式协同控制器。本发明能进一步压缩列车追踪间隔，实现具有不同初始状态的高速列车群协同运行控制，在保证列车运行安全的同时极大地提升了铁路运力。
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公开(公告)号：CN115828641B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310090041.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及设备布局技术领域，具体涉及一种基于MOEAD算法的水平圆柱体内设备布局方法，包括基于待布局空间和设备间约束条件建立目标空间，得到初始化可行域及边界和多目标优化数学模型；对多目标优化问题进行分解，得到权重向量和每个所述权重向量的邻居，并初始化目标点；利用目标算法基于所述初始化可行域及边界、所述多目标优化数学模型、所述权重向量、所述邻居和所述目标点对设备布局进行迭代优化，直至迭代次数达到预设值，得到最优解集，解决了现有的启发式算法对设备的布局效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN116118817A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211672396.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自抗扰控制的高速列车主动防风控制方法，包括以下步骤：首先建立高速列车二阶非线性动力学模型，结合动力学模型设计ADRC控制器，然后设计扩张状态观测器ESO，利用状态误差和控制输入对系统状态和扩张状态进行实时估计；再根据产生的误差信号，利用fal(.)函数设计非线性反馈控制律u0，再结合观测状态z3对u0进行补偿，使被控对象化为积分器串联型，并进一步得到实际控制量；再利用改进GA对ADRC控制器参数整定；将设计的GA‑ADRC控制器信息载入ATO车载设备，根据真实的列车信息，完成列车自动运行控制。将列车的实时运行数据保存上传，对仿真环境中的GA‑ADRC控制策略进行进一步的优化，使之更加适应于真实列车运行环境。
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公开(公告)号：CN113469966B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110710838.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，包括如下步骤：采集列车螺栓部件的图像；对采集的图像进行色域空间变换；对图像中红色像素区域进行提取；对提取后的图像进行图像闭运算处理；对每一块红色区域求取其最小外接矩形，绘制矩形用来代表防松线的形状、位置和大小；对得到的防松线矩形进行分组归类确定属于同一螺栓的防松线，对同一螺栓有两条防松线矩形的，则通过判断两个矩形的角度差值与阈值，来判断螺栓是否松动；根据判断结果在原图中标识出结果。本方法利用图像处理算法基于螺栓图像对防松线进行提取、识别，从而进行螺栓松动的检测。对于列车质检员来说，可以有效的减轻繁重的质检工作和提升质检效率、准确率。
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公开(公告)号：CN113362302B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110620998.5
申请日：2021-06-03
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及列车故障检测技术领域，涉及一种基于图像识别的地铁列车电气箱盖的故障检测方法，包括：1、通过线扫相机获取电气箱盖部件的正负样本数据集；2、对数据集进行预处理，转换为伪彩色图；3、用正样本的数据集用于Nanodet的训练；4、通过裁剪得到分类正样本集；负样本上经过翻转，加入噪声进行数据增强，对负样本的数目进行扩充，定位后裁剪，得到分类负样本集；5、将分类负样本集与分类正样本集一起训练，最终得到故障检测模型；6、将待检测样本输入故障检测模型进行测试。本发明能够有效地检测出电气箱盖部件出现的故障，准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114880770B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202210465054.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , B61L27/60 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于参考深度强化学习的列车协同运行控制方法，具体为：建立列车协同运行仿真环境，设定列车安全距离等，计算两车估计的最短实时距离；设定奖励函数，建立输入降维的强化学习算法控制器；增加参考控制器，当列车满足参考控制策略条件时，使用参考控制信号取代强化学习控制信号，并将这部分数据用于优化强化学习控制策略；训练网络，直至网络全局奖励达到一个最优，且控制结果复合预期，认为网络的初步训练完成；在实车上加载参考控制策略以及强化学习控制策略，根据真实的列车信息，输出列车控制信号，完成列车协同运行控制。本发明加快了最优策略训练速度，保证了在实际运行过程中控制策略的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115222731A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211091685.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像到点云映射的列车紧固件异常检测方法，包括如下步骤：按拍摄顺序从服务器读取采集设备采集的紧固件二维图像与三维点云图像数据；基于改进的YOLOv4目标检测算法在二维图像中定位紧固件；基于区域生长算法分割紧固件，计算紧固件的几何中心及其旋转角度，得到待检测区域；基于RANSAC算法在点云中拟合平面，分别计算两个待检区中像素点距离拟合平面的平均距离；计算紧固件与拟合平面的几何空间开合角度；通过开合角度与阈值的大小关系进行列车紧固件异常检测。本发明提出的方法的检测结果与真实值相差不超过0.2mm，能够保证紧固件检测的准确性及列车的可靠、稳定运行、检测快速。
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公开(公告)号：CN115130760A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210779711.8
申请日：2022-07-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法，具体为：对待布设施和布局空间进行几何描述，通过限制生成区域使得设施不超出布局边界，当布局空间不封闭时，利用柱坐标变换得到封闭的搜索空间；通过向二维投影分解的方法对重叠约束进行了数学表述；对重力约束，对称约束，邻近约束进行数学表述以满足具体功能需求；利用改进型野马算法对布局进行优化，调整随机奔跑策略为有向跳跃策略；通过支配准则引导解的更新和优化方向。本发明调整算法策略加快了优化收敛速度，通过引入支配准则有效提高了单目标优化算法解决带约束的多目标布局优化问题的能力，在设施数目较多，布局要求多的情况下有效解决水平圆柱体内设施布局问题。
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公开(公告)号：CN115130255A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210531130.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 西南交通大学 , 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明涉及管道布局技术领域，具体地说，涉及一种基于协同优化的带分支管道布局方法，其包括以下步骤：一、改进自适应A*算法；二、改进协同优化策略；三、改进的自适应A*算法与协同进化遗传算法相结合，进行分支管道优化布局。本发明针对特定的布局环境，使用协同进化遗传算法进行带分支管道布局；本发明解决了冗余拐点问题，改进了自适应A*算法，进一步提升初始种群与子管道的质量，提升整体算法的优化效果与效率；提升了布局质量，能满足工程约束，加快了布局速度，降低了算法运算量，避免无效协同情况的发生。
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公开(公告)号：CN114880770A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210465054.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , B61L27/60 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于参考深度强化学习的列车协同运行控制方法，具体为：建立列车协同运行仿真环境，设定列车安全距离等，计算两车估计的最短实时距离；设定奖励函数，建立输入降维的强化学习算法控制器；增加参考控制器，当列车满足参考控制策略条件时，使用参考控制信号取代强化学习控制信号，并将这部分数据用于优化强化学习控制策略；训练网络，直至网络全局奖励达到一个最优，且控制结果复合预期，认为网络的初步训练完成；在实车上加载参考控制策略以及强化学习控制策略，根据真实的列车信息，输出列车控制信号，完成列车协同运行控制。本发明加快了最优策略训练速度，保证了在实际运行过程中控制策略的鲁棒性。
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