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公开(公告)号：CN109615121B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201811423659.2
申请日：2018-11-27
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F30/20
摘要： 本发明公开的基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法：首先，通过传感器采集车轴温度与影响车轴温度变化的因素，并对采集到的实时数据进行数据预处理；其次，利用互信息和皮尔逊相关系数得到车轴温度与其他影响车轴温度变化的因素的相关性，筛选出与车轴温度变化相关性大的因素以及相关性小的因素；然后，利用支持向量回归机选择用于车轴温度预测模型的核函数，建立车轴温度预测模型；最后，将待测数据代入建立的车轴温度预测模型中，得到车轴温度的预测值。本发明公开的方法能够分析出对车轴温度变化影响显著的因素，可以为轴温报警器工作提供理论支持，同时保障列车的安全运行。
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公开(公告)号：CN110110423B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910353983.X
申请日：2019-04-29
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种橡胶减振器的选型方法，包括，通过实验和计算采集不同实验条件下不同实验参数的实验指标值，并将数据分为训练样本和测试样本，然后利用最小二乘向量机算法构建选型模型，再通过测试样本对模型进行检验，通过经验证的模型，计算指定实验条件下的实验指标值，最后根据指定的实验条件和实验指标值选择模型。本发明通过构建模型，为橡胶减振器的性能分析与设计优化提供了决策支持，避免针对不同实验参数必须经过实验或者经验来选择减振器，提升了研发效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN112103946B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010843305.4
申请日：2020-08-20
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法，首先设计电池储能系统模型；然后对微电网用户的日负荷数据、光伏发电数据、分时电价数据进行预处理，进而得到储能容量、功率及投资成本参数约束；建立储能优化配置模型：以储能装置投资最低、收益最大为目标函数建立储能优化配置模型，考虑可再生资源发电、功率平衡、可充放电次数在内的约束条件；利用粒子群算法求解储能优化配置模型；最后对特征指标进行评价，计算储能优化参数，得到最终的微电网储能优化配置方法。本发明解决了现有技术中存在的微电网储能系统的优化配置无法兼顾储能配置及运行优化、负荷影响的问题。
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公开(公告)号：CN109946096B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811415303.4
申请日：2018-11-26
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开的基于模型空间的高速列车风管故障诊断方法，使用BP神经网络学习了风管压力数据变化曲线；在时序空间中分别使用傅里叶基、高斯基、多项式基、正弦基等拟合函数逼近了风管压力变化曲线；在模型空间中将时序空间的风管压力数据转换为模型元素，利用元素在空间中的拓扑关系进行故障诊断。本发明公开的方法能够反映出高速列车风管的安全状态，为车辆的异常发现，现场的故障分析、排除，故障前特征判定与预警提供理论支持。
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公开(公告)号：CN109946096A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811415303.4
申请日：2018-11-26
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开的基于模型空间的高速列车风管故障诊断方法，使用BP神经网络学习了风管压力数据变化曲线；在时序空间中分别使用傅里叶基、高斯基、多项式基、正弦基等拟合函数逼近了风管压力变化曲线；在模型空间中将时序空间的风管压力数据转换为模型元素，利用元素在空间中的拓扑关系进行故障诊断。本发明公开的方法能够反映出高速列车风管的安全状态，为车辆的异常发现，现场的故障分析、排除，故障前特征判定与预警提供理论支持。
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公开(公告)号：CN112103946A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010843305.4
申请日：2020-08-20
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法，首先设计电池储能系统模型；然后对微电网用户的日负荷数据、光伏发电数据、分时电价数据进行预处理，进而得到储能容量、功率及投资成本参数约束；建立储能优化配置模型：以储能装置投资最低、收益最大为目标函数建立储能优化配置模型，考虑可再生资源发电、功率平衡、可充放电次数在内的约束条件；利用粒子群算法求解储能优化配置模型；最后对特征指标进行评价，计算储能优化参数，得到最终的微电网储能优化配置方法。本发明解决了现有技术中存在的微电网储能系统的优化配置无法兼顾储能配置及运行优化、负荷影响的问题。
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公开(公告)号：CN109615121A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811423659.2
申请日：2018-11-27
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开的基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法：首先，通过传感器采集车轴温度与影响车轴温度变化的因素，并对采集到的实时数据进行数据预处理；其次，利用互信息和皮尔逊相关系数得到车轴温度与其他影响车轴温度变化的因素的相关性，筛选出与车轴温度变化相关性大的因素以及相关性小的因素；然后，利用支持向量回归机选择用于车轴温度预测模型的核函数，建立车轴温度预测模型；最后，将待测数据代入建立的车轴温度预测模型中，得到车轴温度的预测值。本发明公开的方法能够分析出对车轴温度变化影响显著的因素，可以为轴温报警器工作提供理论支持，同时保障列车的安全运行。
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公开(公告)号：CN106226097B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610822136.X
申请日：2016-09-14
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G01M17/08
摘要： 本发明公开的基于隐马尔可夫模型的高速列车风管安全状态诊断方法，以高速列车风管压力监测数据为基础，首先通过临近插值、smooth平滑处理，然后利用高速列车风管压力监测数据对隐马尔可夫模型进行训练并训练出若干故障模型，然后将监测数据带入故障模型求取似然概率，最后通过对比似然概率找出当前系统所处的安全状态。本发明基于隐马尔可夫模型的高速列车风管安全状态诊断方法能有效的反映出高速列车风管的隐状态，进而可以反映出高速列车风管的安全状态，为车辆的异常发现，现场的故障分析、排除，故障前特征判定与预警提供理论支持。
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公开(公告)号：CN110110423A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910353983.X
申请日：2019-04-29
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种橡胶减振器的选型方法，包括，通过实验和计算采集不同实验条件下不同实验参数的实验指标值，并将数据分为训练样本和测试样本，然后利用最小二乘向量机算法构建选型模型，再通过测试样本对模型进行检验，通过经验证的模型，计算指定实验条件下的实验指标值，最后根据指定的实验条件和实验指标值选择模型。本发明通过构建模型，为橡胶减振器的性能分析与设计优化提供了决策支持，避免针对不同实验参数必须经过实验或者经验来选择减振器，提升了研发效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN106372450A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610982171.8
申请日：2016-11-09
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G16Z99/00
摘要： 本发明公开了一种基于逐步回归分析的高速列车车轴温度预测方法，对从高速列车采集车轴温度以及影响车轴温度变化的因素的数据进行插值处理和标准化变换，建立相关系数矩阵R(0)；通过逐步回归分析，筛选出对车轴温度变化影响显著的因素；利用这些因素以及标准化回归方程，建立轴温预测方程；最后将筛选后得到的相关因素的数据代入轴温预测方程，得到车轴温度的预测值。本发明的预测方法能够准确预测出车轴温度的变化趋势，为车轴的运行和维护提供一定的理论基础。
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