-
公开(公告)号：CN120030444A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510183391.3
申请日：2025-02-19
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/048 , B61L27/53
Abstract: 本发明公开了一种轨道电路的故障诊断模型的训练方法、故障诊断方法、装置、设备和介质，包括：根据目标轨道电路对应的系统结构图，构建电路故障树；根据电路故障树确定目标轨道电路包括的潜在故障类型，及各潜在故障类型在电路故障树中的重要度信息；根据重要度信息从潜在故障类型中确定高风险故障类型，并当目标轨道电路出现高风险故障事件时采集目标轨道电路中各电气设备的实时工作参数；根据实时工作参数构建模型训练数据，并采用模型训练数据对待训练模型进行训练生成故障诊断模型。本发明利用训练完成的故障诊断模型对轨道电路中的高风险故障类型进行自动诊断，无需依靠人工方式进行诊断，提高了轨道电路故障诊断的准确性以及及时性。
-
公开(公告)号：CN116912581B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310880187.8
申请日：2023-07-18
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种稀土萃取分离过程中镨/钕元素组分含量预测方法及系统，涉及稀土组分含量预测领域，方法包括：对多幅稀土元素溶液图像进行图像处理得到HSV颜色空间特征、YUV颜色空间特征和纹理特征；对上述特征及现场萃取级数进行特征选择得到混合特征；采用多个数学模型分别在HSV颜色空间特征数据集、HSV颜色空间特征+YUV颜色空间特征数据集和混合特征数据集上进行数据集对比确定最佳数据集；以最佳数据集为输入，以镨/钕元素的组分含量为输出，对基于多残差注意力块的一维卷积软测量模型的网络结构参数进行优化，得到最优模型，并采用最优模型进行稀土组分含量预测。本发明具有成本低、精确度高、泛化能力强等特点。
-
公开(公告)号：CN118710557B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411203742.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种利用图像结构和纹理信息引导的图像修复方法及系统，方法包括：构建具备图像结构和纹理信息交互能力的图像修复模型；对损坏图像样本进行预处理，得到掩码图像样本和边缘结构图像样本；将损坏图像样本、掩码图像样本和边缘结构图像样本输入至图像修复模型中，训练并生成图像修复模型的权重信息，得到目标图像修复模型；获取的待修复损坏图像，对待修复损坏图像进行预处理，得到掩码图像和边缘结构图像，并分别将待修复损坏图像、掩码图像和边缘结构图像输入至目标图像修复模型中，目标图像修复模型输出得到修复图像。同步地对结构导向的纹理合成与纹理指导的结构修复进行耦合建模，进而更准确地探索图像特征。
-
公开(公告)号：CN118885887A
公开(公告)日：2024-11-01
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。
-
公开(公告)号：CN118790313A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411262155.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于盾构法的水平运输机车自动驾驶系统及方法，涉及隧道施工技术领域，该系统中在防撞梁处设有第一定位标签、第一激光雷达和第一深度相机；在出渣口区域处设有第二定位标签、第二激光雷达和第二深度相机；在龙门吊处设有第三定位标签和龙门吊摄像头；在车钩连接处设有第四定位标签和第三深度相机；车载工控机处理上述各组件测量的数据，由列车自动运行模块控制水平运输机车减速或停车，完成管片、砂浆的运输以及渣土的装载和卸载。本申请上述方案实现了水平运输机车的智能化工作，可以减少人为因素导致的事故风险，能够替代人力执行重复劳动和高风险工作，减少对人力资源的依赖，降低人力成本，提高工作效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118409508B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410874665.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种重载列车运行时滑模自抗扰控制方法、装置、介质及产品，涉及重载列车控制技术领域。方法包括：获取被控重载列车中主控机车的目标位移微分信号；获取主控机车的当前位移、当前速度和集总扰动；根据列车线路信息、目标位移微分信号、当前位移、当前速度和集总扰动确定主控机车的控制信号；基于所述控制信号控制主控机车，并利用locotrol系统控制从控机车和可控列尾。本发明能够提高重载列车运行过程中滑模自抗扰控制器的控制精度，同时减少采集重载列车实时位移和速度等所需的传感器数量，降低系统的设计成本，进而提高系统的可靠性。
-
公开(公告)号：CN117850215A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410263861.2
申请日：2024-03-08
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开的高速动车组无模型自适应滑模控制方法、系统及电子设备，涉及一般的控制与调节技术领域。本发明首先利用无模型自适应控制理论，将高速列车复杂模型转化为全格式动态线性化模型，其次利用线性化模型设计离散滑模控制器，选取离散积分滑模面消除滑模面到达阶段的抖振，切换控制选取斜率变化较小的双曲正切函数使得切换更加平缓。进一步利用无模型自适应控制理论中的伪梯度概念设计离散扩张状态观测器对列车运行过程中的不确定项进行估计，实现对离散滑模控制器的实时补偿，进而进而在降低时间控制成本的同时，实现速度跟踪的精准控制。
-
-
公开(公告)号：CN117076690A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311326626.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及数据分析领域，更具体的说，它涉及一种数据驱动的工艺流程组态方法及系统。一种数据驱动的工艺流程组态系统，包括：描述文本获取模块、实体提取模型管理模块、命名实体提取模块、工艺流程知识图谱管理模块、工艺流程三元组输出模块、工艺流程组态图构建模块、检测点信息映射模块和工艺流程组态图显示模块。本发明通过自动识别描述文本中的设备实体，并将设备实体与工艺流程知识图谱进行匹配，自动构建工艺流程组态图，同时将检测点信息映射至工艺流程组态图中的图元中，无需工作人员花费大量时间来梳理工艺流程组态图中图元、管线和数据之间的关系，在针对大型工艺流程的工艺流程组态图的设计时，能够提高工作效率。
-
公开(公告)号：CN114999581B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210659488.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统。本发明在基于多种稀土元素组分含量和多种过程变量生成参考序列和比较序列后，再对参考序列和比较序列进行预处理，以确定灰色关联度；接着，基于灰色关联度确定与参考序列相关度最高的比较序列，将这一比较序列作为过程变量构成原始数据矩阵；然后，基于获取的时滞序列、时基序列和原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵，以生成时效关联分析矩阵；最后，利用矩阵H∞范数定量描述时效关联分析矩阵的特性，以确定与最大的H∞范数对应的时滞序列为待求的多重时滞，基于这一多重时滞进行萃取分离稀土的控制，进而能够在填补稀土萃取分离领域中时滞辨识空白的同时，显著提高所萃取稀土的质量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
191
records
(took 0.034 seconds)
