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公开(公告)号：CN116979184A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310683146.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: H01M10/633 , H01M10/615 , H01M10/657 , H01M10/625
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车的车‑车通信电台加热方法及加热装置，利用电感续流特性以及全桥逆变原理，使用电池自身能量产生脉冲电流用于电池的内部加热；使用脉冲宽度控制方式控制驱动半桥的通断，进而根据占空比控制加热电路的电流，加入PID控制器实现加热电流的控制。本发明提出方案不需要外部电源供应，直接利用被加热电池自身能量用于内部加热，并且并能够实现加热电流的自由调节，具有加热效率高，可灵活调节的优势，提高锂离子电池的低温抵抗能力。同时利用参数辨识方法，计算允许最大加热电流，在保证快速预热的同时避免过充过放的问题。
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公开(公告)号：CN117429396A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310684674.7
申请日：2023-06-09
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种重载组合列车协同通信一致性制动控制方法及装置。在列车制动过程中，制动控制器根据每个子节点的速度、加速度、位置信息等状态变量，结合执行器约束和车厢间相对位移严格约束，采用分布式模型预测控制方法设计协同制动控制器；通过设计列车一致性制动力控制方法，解决最小化车厢之间速度不一致性和相对位移差的性能指标。本发明减少列车刹车时的相对位移和车厢间的速度不一致性，降低了刹车过程中车钩力的大小，能有效的减少车厢结构损伤，并且提高列车行驶过程中的舒适性。
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公开(公告)号：CN119763190A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411858652.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置，其中方法包括：获取已知对应手势类型的手势图像数据集，对其中各手势图像进行预处理并按比例划分获得训练集；以Vision Transformer模型为基本架构建立DCViT模型；其中，在Vision Transformer模型的前端添加可变形卷积模块，用于对DCViT模型的输入图像进行特征提取，而后再将提取得到的特征图输入至Vision Transformer模型；使用训练集数据对所述DCViT模型进行训练，得到手势识别分类器；利用手势识别分类器对待识别的手势图像进行识别分类。本发明能够更准确、高效地对手势图像中的手势进行识别分类。
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公开(公告)号：CN114448071B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210121275.5
申请日：2022-02-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种超级电容储能系统的母线电压自适应调节方法及系统，该方法采用自适应控制策略调节母线电压和/或采用设定点调节策略调节母线电压；自适应控制策略是采用固定参数的电流内环以及自适应的电压外环的双环控制策略，电压外环的比例参数和积分参数随超级电容的端电压动态变化，且系统闭环带宽远离右半平面的零点：所述设定点调节策略为：当前母线电压的实际值与期望值的差值在误差允许范围内，不进行调整；不在误差允许范围内，根据当前的差值并利用超前补偿器计算预测误差，并利用所述预测误差确定调整量并进行调整。通过上述方法可以有效缓解输入电压突变或负载突变情况对输出电压造成的波动影响。
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公开(公告)号：CN114740385B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210212196.5
申请日：2022-03-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种自适应的锂离子电池荷电状态估计方法，其方法包括以下步骤：建立锂离子电池二阶RC等效电路模型，并离线辨识二阶RC等效电路模型的参数；拟合锂离子电池开路电压与荷电状态之间的相关性曲线；通过动态应力测试对模型的准确性进行验证；根据含遗忘因子的递归最小二乘法对模型参数进行在线辨识；使用自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法，确定锂离子电池荷电状态的估计值。本发明通过输出多个粒子的加权平均值，提高了荷电状态估计结果的稳定性和准确性；通过自适应扩展卡尔曼滤波算法对粒子重要性进行采样，在准确估计锂离子电池荷电状态的同时，提高了算法的运算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118859730B
公开(公告)日：2024-11-26
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：CN115973238B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310096246.2
申请日：2023-02-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速列车群分布式协同运行控制方法、系统、终端及介质，其中方法包括：获取高速列车群中列车的实时运行信息；根据列车的实时速度与参考速度的偏差，通过采用设定值自适应调节方法调整列车的参考速度；基于前后车的距离构建的人工势函数，获取前后列车安全距离的控制分量；根据协同控制目标，获取列车速度的控制分量；根据列车动力学模型，分析列车所受阻力，获取列车克服阻力的控制分量；对三个控制分量进行加权求和，得到每辆列车的控制变量。考虑了列车速度的协同、安全距离、列车速度的超调以及阻力的影响，保证了高速列车群的安全稳定和运行效率。
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公开(公告)号：CN116826254A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311040175.0
申请日：2023-08-17
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/633 , H01M10/635 , H01M10/637 , H01M10/625 , H01M10/615
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网低温下电池直流自加热方法、系统、介质及终端，其中方法包括S1获取电热老化耦合模型；对耦合模型进行测试，得到不同的温度、SOC下耦合模型的离线参数数据库；S2设定电池加热的目标温度；S3获取电池的当前温度、当前SOC，基于耦合模型的离线参数数据库确定电池当前的耦合模型的参数值；S4将电池自加热过程中的加热时间和电池容量损耗作为优化目标，采用多目标优化算法求解最优的电池自加热多阶段恒流电流序列；S5判断当前电池温度是否达到目标温度：若否，则返回S3；若是，则结束电池自加热。能够快速高效地进行内部加热电池，大幅提高了重载货运列车在低温环境下的续航能力。
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公开(公告)号：CN115649240A
公开(公告)日：2023-01-31
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：CN114497818A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210093850.5
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/615 , H01M10/651 , H01M10/63
Abstract: 本发明公开了一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法。包括以下步骤：实时采集锂离子电池的温度、端电压、充放电电流，将上述采集值作为控制系统的输入；控制系统根据电池温度、电流等参数，采用扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池的实时SoC；访问根据实验数据辨识出的锂离子电池电热耦合模型的参数数据库，获得实时的电池参数；采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，输出脉冲充放电电流幅值。本发明能显著缩短锂离子电池的加热时间，降低加热过程中锂离子电池的能量损耗，有效恢复低温环境下锂离子电池的性能，提高电动汽车在低温环境下的续航里程。
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