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公开(公告)号：CN115656546A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211670146.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种中低速磁浮列车测速方法、系统及装置，涉及磁浮列车测速技术领域，方法包括：针对涡流脉冲数据组中的每一涡流脉冲，基于涡流脉冲、磁浮钢轨轨枕分布数据和磁浮列车涡流传感器分布数据，确定标记涡流传感器的位置；根据相邻两次涡流脉冲分别对应的标记涡流传感器的位置、相邻两次涡流脉冲分别对应的脉冲时刻，确定磁浮列车的第一速度值；根据两组涡流脉冲数据组中，脉冲时刻在前的涡流脉冲数据组对应的第一速度值，结合加速度传感数据，计算磁浮列车的第二速度值；基于雷达传感数据，计算磁浮列车的第三速度值；将第一速度值、第二速度值和第三速度值融合得到最终速度值。本发明同时实现定位和测速，且提高了测速精度。
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公开(公告)号：CN115656546B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211670146.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种中低速磁浮列车测速方法、系统及装置，涉及磁浮列车测速技术领域，方法包括：针对涡流脉冲数据组中的每一涡流脉冲，基于涡流脉冲、磁浮钢轨轨枕分布数据和磁浮列车涡流传感器分布数据，确定标记涡流传感器的位置；根据相邻两次涡流脉冲分别对应的标记涡流传感器的位置、相邻两次涡流脉冲分别对应的脉冲时刻，确定磁浮列车的第一速度值；根据两组涡流脉冲数据组中，脉冲时刻在前的涡流脉冲数据组对应的第一速度值，结合加速度传感数据，计算磁浮列车的第二速度值；基于雷达传感数据，计算磁浮列车的第三速度值；将第一速度值、第二速度值和第三速度值融合得到最终速度值。本发明同时实现定位和测速，且提高了测速精度。
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公开(公告)号：CN118885887B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411375974.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品，涉及电力机车的智能运行维修领域，该方法包括：获取数据集；数据集为中间直流电压数据；基于变分模态分解对所述数据集进行分解，得到多通道标准故障特征集；根据变分模态分解特性，确定配套通道加权层；所述配套通道加权层为PE‑Spearman秩相关系数；根据配套通道加权层，建立配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型；所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络；将多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型中，得到故障分类。本发明可准确、快速、稳定地识别故障特征。
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公开(公告)号：CN118393967B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410814624.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开一种重载列车运行过程的控制方法、装置、介质及产品，涉及自动控制技术领域。方法包括：构建同时考虑空气制动和钩缓装置约束的重载列车多质点动力学模型；根据重载列车多质点动力学模型，确定机车状态空间表达式；根据机车状态空间表达式，确定基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率；获取重载列车的实际位移和实际速度；以实际位移与期望位移的误差和实际速度与期望速度的误差为输入，应用基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率，得到重载列车的牵引力/制动力控制信号。本发明能够提升重载列车运行过程的控制精度及控制系统的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN118034064B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410417832.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种重载列车离散积分终端滑模控制方法、系统及设备，属于重载列车跟踪控制领域。该方法首先建立重载列车多输入多输出离散状态空间表达式，基于该离散状态空间表达式确定离散积分终端滑模面，然后结合非线性函数确定自适应双曲线趋近律，最后联合离散积分终端滑模面和自适应双曲线趋近律，确定重载列车离散积分终端滑模控制律，采用该重载列车离散积分终端滑模控制律控制重载列车在运行过程中跟踪行车曲线。本发明能够提升重载列车的控制精度和跟踪精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116331271B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310425756.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种重载列车的辅助智能驾驶控制方法、系统及产品，涉及铁路列车牵引运行控制领域，该方法包括：获取驾驶操作信息、运行数据信息以及列车运行防护曲线；将所述运行数据信息以及反馈数据输入至节能驾驶模型，将手柄级位指令以及列车运行防护曲线输入辅助驾驶专家系统，生成列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式；基于列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式，根据反馈数据调整牵引/电制动力输出值；根据牵引/电制动力输出值生成辅助智能操纵指令，辅助驾驶重载列车。本发明能够辅助智能驾驶。
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公开(公告)号：CN118034064A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410417832.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种重载列车离散积分终端滑模控制方法、系统及设备，属于重载列车跟踪控制领域。该方法首先建立重载列车多输入多输出离散状态空间表达式，基于该离散状态空间表达式确定离散积分终端滑模面，然后结合非线性函数确定自适应双曲线趋近律，最后联合离散积分终端滑模面和自适应双曲线趋近律，确定重载列车离散积分终端滑模控制律，采用该重载列车离散积分终端滑模控制律控制重载列车在运行过程中跟踪行车曲线。本发明能够提升重载列车的控制精度和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN114167733A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202210131165.7
申请日：2022-02-14
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种高速列车速度控制方法及系统，属于高速列车运行过程监测与自动控制技术领域，建立考虑了车钩和附加阻力的高速列车纵向动力学模型，根据高速列车动力分散的特点提出了一种最小参数自适应径向基函数神经网络控制方法，利用径向基函数神经网络控制器逼近所述理想反馈控制量，并采用神经网络最小参数自适应学习法将径向基函数神经网络权值最小参数自适应律代替神经网络权值的调整，提高了高速列车对于给定目标速度位移曲线的跟踪精度，使列车在处理复杂路况变化时同样具有较高的控制精度和较快的稳定速度，并具有一定的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN106707764A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710106658.4
申请日：2017-02-27
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多级切换的动车组制动过程RBF模型参考自适应控制方法，所述方法针对动车组制动过程的特点，利用动车组制动数据采用参数辨识的方法建立了一种多级可切换的动车组制动模型。同时，考虑到RBF神经网络强大的非线性处理能力与模型参考自适应控制的自适应能力，本发明在已建立好的制动模型基础上设计了基于RBF网络的模型参考自适应控制策略，由梯度下降原理与极小化误差指标函数，则可实时调节列车制动级位，最终实现高速动车组在无人操纵的情况下列车依旧能按照预先设定的目标速度制动曲线自动运行。大大提高了列车面临突发事件时的自处理能力。本发明适用于轨道交通自动化与运行优化控制。
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公开(公告)号：CN119511919A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510072372.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请公开了一种高速列车自动驾驶预测控制方法、装置、设备及介质，涉及列车自动驾驶领域，该方法包括：基于端边云协同下的分布式更新策略，对边缘侧、云侧数字孪生模型进行实时更新，得到边缘回传模型和云端回传模型；端侧数字孪生模型等效上一次更新的边缘回传模型；对端侧、边缘侧、云侧数字孪生模型的预测误差进行评估，在端侧数字孪生模型不是最优时，利用自校正机制，采用边缘侧数字孪生模型和云端回传模型对端侧数字孪生模型进行校正，根据下一时刻的列车预测速度确定目标高速列车预测时域的最优控制指令序列，以实现无延时下的高速列车无间断控制，本申请提升了高速列车的跟踪性能和乘坐舒适性。
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