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公开(公告)号：CN111688760B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010581971.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置，所述方法包括：所述列车通过坡度路段时，将列车的行驶位置x与最优驾驶工况切换点Xswitch比较后切换为最优驾驶工况，所述最优驾驶工况切换点Xswitch的公式表示为本发明提供的通过陡坡路段的列车快速节能优化方法计算量小，满足列车实时性要求，可以在列车速度曲线规划系统中直接应用。
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公开(公告)号：CN114044032B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111304092.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种列车节能驾驶曲线动态优化方法和系统，本发明结合电动列车模型，依托庞氏极值原理，结合列车最优驾驶“最大牵引‑牵引巡航‑惰行‑制动巡航‑最大制动”工况集合，构建基于时空分解的高维图网络，以离散化的“时‑空‑能”状态点作为节点，使用多维复杂资源描述节点间连接弧，将单列车最优控制问题抽象为带时间窗口约束的最短路径旅行问题。本发明公开的方法计算量小，符合系统实时计算要求，可以直接应用于列车节能驾驶曲线优化系统，以解决当前列车自动驾驶系统运算速度与存储能力有限，复杂算法往往难以满足其运算的实时性需求的问题。
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公开(公告)号：CN114044032A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111304092.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种列车节能驾驶曲线动态优化方法和系统，本发明结合电动列车模型，依托庞氏极值原理，结合列车最优驾驶“最大牵引‑牵引巡航‑惰行‑制动巡航‑最大制动”工况集合，构建基于时空分解的高维图网络，以离散化的“时‑空‑能”状态点作为节点，使用多维复杂资源描述节点间连接弧，将单列车最优控制问题抽象为带时间窗口约束的最短路径旅行问题。本发明公开的方法计算量小，符合系统实时计算要求，可以直接应用于列车节能驾驶曲线优化系统，以解决当前列车自动驾驶系统运算速度与存储能力有限，复杂算法往往难以满足其运算的实时性需求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110728771A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910960474.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶系统加速度快速在线估计方法及装置，所述方法包括其根据时间窗[(k-2w)T，kT]内的速度数据，采用最小二乘法进行速度曲线拟合来实现加速度的快速估计，所述时间窗[(k-2w)T，kT]内的速度数据记为从历史时刻(k-2w)T到当前kT的历史数据v((k-2w)T)，v((k-2w+1)T)，…，v((k-1)T)，v(kT)；根据速度曲线拟合误差的标准差与已知噪声标准差σξ间的关系以及实时计算的加速度a0(t)的相对估计偏差来动态调整所述时间窗[(k-2w)T，kT]的时间窗口的长度。通过最小二乘法的数据矩阵在滑动时间窗内可以实现加速度的快速估计，在ATO平台上采用定点数计算基本不会带来舍入误差累计，舍入误差也可接受。根据曲线拟合的标准差与已知噪声标准差间的关系以及实时计算的加速度的相对估计偏差来动态调整时间窗的长度从而实现低延时高准确度的加速度估计。
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公开(公告)号：CN112001273A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010783358.1
申请日：2020-08-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种将卷积自编码器和逻辑回归相结合的故障诊断方法，所述故障诊断方法包括如下步骤：将一维时域数据转换成二维图像数据；利用深度卷积自动编码器DCAE自动从所述二维图像数据中提取二维图像特征数据；将所述二维图像特征数据输入逻辑回归LR进行道岔故障诊断。本发明的有益效果在于，该方法通过自动提取特征，克服了传统数据驱动诊断方法中手工提取特征和依赖于大量专家知识和先验知识的缺点。该方法对实际高速铁路道岔现场实测数据的精度可达99.52％。本发明还涉及一种将卷积自编码器和逻辑回归相结合的故障诊断系统。
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公开(公告)号：CN111688760A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010581971.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置，所述方法包括：所述列车通过坡度路段时，将列车的行驶位置x与最优驾驶工况切换点Xswitch比较后切换为最优驾驶工况，所述最优驾驶工况切换点Xswitch的公式表示为本发明提供的通过陡坡路段的列车快速节能优化方法计算量小，满足列车实时性要求，可以在列车速度曲线规划系统中直接应用。
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公开(公告)号：CN113341171A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110609338.7
申请日：2021-06-01
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种具有低延迟特性的列车测速降噪滤波方法及装置，所述降噪滤波方法包括以下步骤：采用最小二乘法完成列车行驶距离曲线拟合，得到基于最小二乘法的最小二乘速度估计值；利用卡尔曼滤波对所述最小二乘速度估计值进行滤波。本发明首先采用最小二乘法求解得到列车的行驶速度和加速度，然后通过对最小二乘法求得的估计速度进行卡尔曼滤波，来进一步降低速度估计的噪声和延迟；采用最小二乘法与卡尔曼滤波结合的方法估计列车速度，可以有效降低速度估计中的噪声，同时尽可能减小速度估计延迟，使得列车速度的估计值尽量靠近真实速度值。
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公开(公告)号：CN110728771B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910960474.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶系统加速度快速在线估计方法及装置，所述方法包括其根据时间窗[(k‑2w)T，kT]内的速度数据，采用最小二乘法进行速度曲线拟合来实现加速度的快速估计，所述时间窗[(k‑2w)T，kT]内的速度数据记为从历史时刻(k‑2w)T到当前kT的历史数据v((k‑2w)T)，v((k‑2w+1)T)，…，v((k‑1)T)，v(kT)；根据速度曲线拟合误差的标准差与已知噪声标准差σξ间的关系以及实时计算的加速度a0(t)的相对估计偏差来动态调整所述时间窗[(k‑2w)T，kT]的时间窗口的长度。通过最小二乘法的数据矩阵在滑动时间窗内可以实现加速度的快速估计，在ATO平台上采用定点数计算基本不会带来舍入误差累计，舍入误差也可接受。根据曲线拟合的标准差与已知噪声标准差间的关系以及实时计算的加速度的相对估计偏差来动态调整时间窗的长度从而实现低延时高准确度的加速度估计。
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