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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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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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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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118673648A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310258353.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/40 , G06Q10/0631 , G06F111/04
Abstract: 本公开涉及一种基于深度强化学习的重载铁路优化调度方法和装置，获取包括至少一个列车的列车集合，以及至少一个铁路轨道股道段的股道段集合。确定预设的作业类型集合以及调度约束条件，通过马尔科夫决策过程基于股道段集合、作业类型集合和调度约束条件生成用于确定铁路调度方案的序贯决策问题，并基于强化学习方法解决序贯决策问题得到铁路调度方案，其中包括每个列车的调度策略。本公开通过确定列车集合、股道段集合、作业集合以及约束条件的方式建立仿真环境，并根据马尔科夫决策过程基于仿真环境将铁路调度方案生成问题转化为序贯决策问题，并根据深度强化学习方法自动有效的生成铁路调度方案，提高了生成方案的效率以及效果。
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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：CN119493679A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311047841.3
申请日：2023-08-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种基于因果分析的故障溯源方法及装置、电子设备，包括：获取待处理数据集，其中，待处理数据集包括目标系统发生目标故障时，目标系统中与目标故障对应的多个相关变量，以及每个相关变量在预设时间内的数据序列；对待处理数据集进行因果分析，在多个相关变量中确定与目标故障具有因果关系的因变量；基于贝叶斯网络模型，确定每个因变量对应的干预概率，其中，每个因变量对应的干预概率用于表示该因变量是故障原因的概率值；根据每个因变量对应的干预概率，确定目标故障对应的故障原因。通过本公开实施例可以消除混杂因子和中介变量的影响，提高故障溯源结果的准确性，并避免噪声导致故障溯源结果不稳定。
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公开(公告)号：CN100390531C
公开(公告)日：2008-05-28
申请号：CN200410048038.2
申请日：2004-06-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01N22/02
Abstract: 基于微波技术的输气管道泄漏检测定位方法与系统属于输气管道泄漏、裂纹故障状态的检测技术领域。其特征在于，它是往管道中发射TE01和TM01模式的微波，并分别检测TE01和TM01微波的模式、反射波功率或散射波功率，以及反射系数模和相角值，当检测到的任何一个值超过相应的超限阈值时，说明管道中有缺陷存在，则启动微波源向管道中发射调制微波，同时检测调制微波发射至收到反射时的时间差，然后根据时间差计算出管道中的缺陷位置。本发明采用三种检测模式同时进行检测，避免了小裂纹、小裂缝、毛刺等漏检的情况，使缺陷的检测更加准确。
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公开(公告)号：CN1584562A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN200410048038.2
申请日：2004-06-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01N22/02
Abstract: 基于微波技术的输气管道泄漏检测定位方法与系统属于输气管道泄漏、裂纹故障状态的检测技术领域。其特征在于，它是往管道中发射TE01和TM01模式的微波，并分别检测TE01和TM01微波的模式、反射波功率或散射波功率，以及反射系数模和相角值，当检测到的任何一个值超过相应的超限阈值时，说明管道中有缺陷存在，则启动微波源向管道中发射调制微波，同时检测调制微波发射至收到反射时的时间差，然后根据时间差计算出管道中的缺陷位置。本发明采用三种检测模式同时进行检测，避免了小裂纹、小裂缝、毛刺等漏检的情况，使缺陷的检测更加准确。
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