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公开(公告)号：CN112208506B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202011011009.4
申请日：2020-09-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明涉及铁路货车制动检测技术领域，涉及一种用于铁路货车空气制动装置的智能故障检测方法，包括以下步骤：一、获取正常与各部件不同伤损程度工况下给传感器的气压测量数据构成训练数据集；二、将传感器采集到的累积压力测量数据划分为单次不同的制动状态数据，不同的制动状态包括制动、保压和缓解；三、根据累积差分函数判断制动状态，并进行数据特征提取；四、搭建随机森林，输入提取到的数据特征进行模型参数训练。本发明能较佳地检测铁路货车空气制动装置的故障类型与伤损程度。
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公开(公告)号：CN112208506A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011011009.4
申请日：2020-09-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明涉及铁路货车制动检测技术领域，涉及一种用于铁路货车空气制动装置的智能故障检测方法，包括以下步骤：一、获取正常与各部件不同伤损程度工况下给传感器的气压测量数据构成训练数据集；二、将传感器采集到的累积压力测量数据划分为单次不同的制动状态数据，不同的制动状态包括制动、保压和缓解；三、根据累积差分函数判断制动状态，并进行数据特征提取；四、搭建随机森林，输入提取到的数据特征进行模型参数训练。本发明能较佳地检测铁路货车空气制动装置的故障类型与伤损程度。
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公开(公告)号：CN115203816A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210540361.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种考虑列车牵引传动系统效率的列车节能优化操纵方法，包括：S1：获取线路待优化区段数据，包括列车信息、机车信息、线路数据、线路限速和时刻表数据；S2：针对待优化线路范围进行不考虑列车传动系统效率的操纵优化，获得列车优化运行曲线；S3：判断优化曲线中是否存在其他平缓坡道；如果存在进入S5，如果不存在则优化过程结束；S4：根据替换调整过程，计算需要调整的运行时间；S5：将其他平缓坡道上的部分牵引工况替换；S6：判断整体运行时间是否满足约束；如果满足则优化过程结束，如果不满足则返回S4。本发明技术考虑传动效率后的节能操纵优化模型更真实的描述列车运行的实际情况，同时能耗计算也更真实可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112329520A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011011024.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及轴承故障识别技术领域，涉及一种基于生成对抗学习的货车轴承故障识别方法，包括：1、建立轮对振动试验台，设计并制作不同故障类别的滚动轴承，进行测试，获取振动信号；2、数据处理；3、建立一维信号的卷积神经网络模型，将源域数据输入到模型中进行参数预训练；4、通过生成对抗网络模型进行训练；5、利用训练后的生成对抗网络模型合成大量目标域数据，利用合成的数据对卷积神经网络进行二次训练；6、使用所述卷积神经网络对未知数据进行测试。本发明能够利用生成对抗网络模型解决了训练数据量不足的问题，能够结合深度学习方法对各类故障类型的数据进行分类。
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公开(公告)号：CN117152955A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311109169.6
申请日：2023-08-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种列车线路交汇处快速耦合方法，通过综合考虑列车速度等级、咽喉区延迟开放、列车特性等复杂约束条件，以快速耦合、高速度耦合为优化目标，以耦合约束条件为终端约束，以此对前列车、后列车速度曲线进行规划，并在列车快速耦合时，充分考虑咽喉区可能出现延迟开放的情况，从而实现列车安全、快速耦合。
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公开(公告)号：CN112329520B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202011011024.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G01M7/02 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及轴承故障识别技术领域，涉及一种基于生成对抗学习的货车轴承故障识别方法，包括：1、建立轮对振动试验台，设计并制作不同故障类别的滚动轴承，进行测试，获取振动信号；2、数据处理；3、建立一维信号的卷积神经网络模型，将源域数据输入到模型中进行参数预训练；4、通过生成对抗网络模型进行训练；5、利用训练后的生成对抗网络模型合成大量目标域数据，利用合成的数据对卷积神经网络进行二次训练；6、使用所述卷积神经网络对未知数据进行测试。本发明能够利用生成对抗网络模型解决了训练数据量不足的问题，能够结合深度学习方法对各类故障类型的数据进行分类。
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公开(公告)号：CN114275012B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210207080.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及列车控制技术领域，尤其涉及一种列车控制级位的自适应调控方法；本发明通过列车理想模型建立用于模型预测控制计算的预测模型，能够估计出列车运行时的基本阻力系数，而在列车运行过程中，基本阻力系数会随着列车运行环境、风速等变化，而本发明通过模型预测控制和模型参考自适应控制各自的优点，因此可以抵抗不同程度的干扰。并且发明基于列车理想模型建立所述预测模型；将相对距离制动模式作为约束加入到模型预测控制中，达到了缩短列车间的安全距离，提高列车运行密度的目的。
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公开(公告)号：CN114275012A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210207080.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及列车控制技术领域，尤其涉及一种列车控制级位的自适应调控方法；本发明通过列车理想模型建立用于模型预测控制计算的预测模型，能够估计出列车运行时的基本阻力系数，而在列车运行过程中，基本阻力系数会随着列车运行环境、风速等变化，而本发明通过模型预测控制和模型参考自适应控制各自的优点，因此可以抵抗不同程度的干扰。并且发明基于列车理想模型建立所述预测模型；将相对距离制动模式作为约束加入到模型预测控制中，达到了缩短列车间的安全距离，提高列车运行密度的目的。
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