一种多质点高速列车全阶段轨迹迭代学习控制方法

    公开(公告)号:CN119749646A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411783942.1

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明涉及列车控制技术领域,具体涉及一种多质点高速列车全阶段轨迹迭代学习控制方法;包括如下步骤:基于高速列车的多质点模型对其动态行为进行描述,建立列车的动力学模型;基于动力学模型和控制目标,引入迭代学习控制策略;定义迭代过程中列车速度的跟踪误差;对跟踪误差的动态行为进行分析,获取动态行为数据,完成高速列车在不同运行阶段的精确轨迹跟踪控制,通过上述方式,实现提高高速列车在复杂运行环境中轨迹跟踪精度和控制稳定性。

    一种基于模糊控制和BP神经网络的盾构机姿态控制方法

    公开(公告)号:CN118759845A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410889778.6

    申请日:2024-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊控制和BP神经网络的盾构机姿态控制方法,包括以下步骤:步骤1:获取盾构机的位置和方位的绝对坐标系,选取盾构机姿态的描述参数;步骤2:获取盾构机运行过程中与隧道设计轴线之间的位置、角度偏差和偏差变化率;步骤3:构建盾构机控制模型,确定初始参数;根据盾构机控制模型得到上下区油压差;步骤4:分别构建水平模糊控制器和垂直模糊控制器,以偏差和偏差变化率作为输入,以油压差为输出分别对盾构机的水平姿态和垂直姿态进行控制;本发明通过改进的BP神经网络来调整模糊控制器的参数,利用实际掘进数据对控制器进行优化,有效减少了对操作员经验的依赖。

    一种不等螺旋角立铣刀三维实体建模方法

    公开(公告)号:CN118468486A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410644552.X

    申请日:2024-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种不等螺旋角立铣刀三维实体建模方法,包括以下步骤:S1、建立不等螺旋角立铣刀截面曲线模型;S2、将S1中生成的不等螺旋角立铣刀截面曲线导入SOLIDWORKS中,生成齿间角相等面截面曲线;S3、通过齿间角相等面截面曲线的顶点建立螺旋刃线特征;S4、将S1中的不等螺旋角立铣刀截面曲线导入SOLIDWORKS中,生成不等齿间角截面曲线,根据精度需要生成不同数量的截面曲线;S5、选择【放样凸台】特征命令,轮廓选取依次选择立铣刀的所有截面曲线,引导线选取四条不同螺距的螺旋刃线,形成不等螺旋角立铣刀的螺旋侧刃;S6、布尔运算阵列出端齿和退刀槽特征,赋予铣刀材质,生成不等螺旋角立铣刀三维实体模型。

    一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法

    公开(公告)号:CN115130760B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202210779711.8

    申请日:2022-07-04

    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。

    一种串联锂电池组的SOP估计方法
    87.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117930044A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410078503.4

    申请日:2024-01-19

    Abstract: 本发明公开了一种串联锂电池组的SOP估计方法,包括以下步骤:步骤1:获取电池组内各单体的电流电压数据,对单体电池模型进行参数辨识;步骤2:选择开路电压最高、开路电压最低和欧姆内阻最大的单体电池作为特征电池;步骤3:对步骤2得到的特征电池的SOC进行估计,得到电池容量的估计值;步骤4:根据步骤2得到的特征电池的SOC估计值,基于多参数联合约束进行电池组的SOP估计得到SOP的估计值;本发明选择具有代表性的电池对电池组的SOP进行估计,能在降低算法时间复杂度的同时保证估计精度;根据开路电压选择具有代表性的特征电池,仿真结果证实具有可行性和鲁棒性。

    一种基于深度学习的螺栓6D姿态估计方法

    公开(公告)号:CN117788577A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311775364.2

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓6D姿态估计方法,包括:在现实世界场景中采集包含螺栓的图像;对于每个采集到的图像,标注螺栓的姿态信息;通过改进的Pose CNN特征提取网络提取目标特征;对得到的特征图进行语义分割;定位螺栓目标的二维中心;通过定位的螺栓中心估计三维平移量;利用霍夫投票层进行3D旋转回归;通过损失函数计算网络损失,进行反向传播并更新网络参数;输出螺栓目标的旋转矩阵与平移矩阵,完成螺栓6D姿态估计。本发明提高了螺栓6D姿态估计的准确性,同时实现了对称体姿态的准确估计,解决了螺栓目标中心被遮挡的问题,提高了模型在处理复杂场景的螺栓目标时的鲁棒性,对机器视觉在螺栓姿态估计的应用提供了一种新方法。

    一种基于车车通信的虚拟编组全状态切换控制系统及方法

    公开(公告)号:CN116654054A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310399822.0

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于车车通信的虚拟编组全状态切换控制系统及方法,控制方法,包括以下步骤:以两列车为例,第一列车为前车,第二列车为后车;多列车控制方法与两列车相同;根据列车运行情况、通信状态,所处位置进行状态切换;状态包括编队运行状态、独立运行状态、意外解编状态和完全解编状态;本发明考虑列车从发车到编组再到停车的全过程,考虑列车在车站、区间运行及制动的情况,全面详细的覆盖可能会遇到的跟踪情况,保证列车的运行安全,提高运输效率;不需要增加过多的设备,只需要增加车车通信,极大程度的提高了设备兼容性,减少了时间和经济成本的消耗。

    一种虚拟耦合高速列车群协同运行控制方法

    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

    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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