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公开(公告)号：CN103697330A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310653586.7
申请日：2013-12-06
Applicant: 中南大学
IPC: F17D5/02
Abstract: 本发明公开了一种列车超长管路泄露监测方法，对列车空气管路信号中存在的各种干扰和噪声进行滤波处理；对滤波后的列车管路压力进行小波分解，根据小波分解的系数重构滤波后的列车管路压力，得到去除干扰信号后的列车管路压力的高频部分；将高频部分中相邻的高频部分数据相乘，得到新的高频数据；搜索新的高频数据的模极值点，从而确定各时刻空气压力信号的奇异点出现的位置，并记录该位置，定位列车管路泄露点。本发明对整个列车管路状态进行监测，对管路状态信号进行实时捕捉，监测精度高，准确判断泄漏发生的时刻点，同时能高效准确地定位泄露点，为列车安全运行提供了保障。
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公开(公告)号：CN103683413A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310653629.1
申请日：2013-12-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法，控制装置包括与电源连接的变压器，所述变压器连接有两个并联的BUCK支路，所述两个BUCK支路接入城轨车辆的一个超级电容组；所述BUCK支路包括与所述变压器连接的整流桥模块、滤波电容模块、续流二极管支路；所述整流器模块与所述滤波电容模块之间接有开关器件；两个BUCK支路的续流二极管支路一端通过各通过一个储能电感接入城轨车辆的一个超级电容组；整流桥模块接入控制模块，所述控制模块控制所述开关器件的开断；所述控制模块与储能电感输出端连接。本发明的充电控制装置结构简单，控制可靠；本发明的方法使得超级电容充电电流控制稳定，纹波系数小，降低了充电故障。
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公开(公告)号：CN117618433B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311312663.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 中南大学湘雅三医院
IPC: A61K31/506 , A61P25/28 , A61P25/16 , A61P25/14 , A61P25/00 , A61P9/00 , A61P7/04 , A61P7/02 , A61P19/08 , A61P19/02 , A61P19/04 , A61P27/02 , A61P17/00 , A61P13/12 , A61P7/00 , A61P11/00 , A61P1/00 , A61P1/16 , A61P3/00 , A61P21/00 , A61P1/18 , A61P39/02 , A61P39/06 , A61P1/02
Abstract: 本发明涉及赛度替尼在制备治疗和/或预防神经退行性疾病的药物、细胞保护药物中的应用。赛度替尼显著降低神经细胞损伤和显著改善阿尔茨海默病小鼠的学习记忆能力、认知功能，减少神经细胞死亡，具有神经细胞保护作用。
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公开(公告)号：CN119918705A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311423814.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F16/2458 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种适用于炼钢厂的煤气/氧气耗量预测方法、系统及介质，其中方法包括：包括：获取炼钢厂的煤气/氧气耗量以及与之高相关的影响指标的历史序列数据；利用获取的历史序列数据对基于注意力机制的改进Elman神经网络进行训练，得到煤气/氧气耗量预测模型；获取煤气/氧气耗量以及与之高相关的影响指标的实时监测序列数据，并输入到煤气/氧气耗量预测模型，得到煤气/氧气耗量未来时刻的预测值。本发明同时将煤气/氧气耗量以及与之高相关的影响指标数据作为模型输入，同时引入注意力机制对各类输入采用不同的关注度，从而可以进一步提高煤气/氧气耗量预测精度，实现准确、快速的实时煤气或氧气耗量预测。
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公开(公告)号：CN114487890B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210094201.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法。其步骤为：获取锂电池实验数据集；根据容量计算电池实际的健康状态，提取若干个能够表征电池健康状态的老化特征并对特征数据进行标准化处理；初始化相关参数并建立改进的长短期记忆神经网络模型，确定网络中需要优化的参数；对改进的长短期记忆神经网络估计模型进行训练；将训练得到的最优参数值作为长短期记忆神经网络模型中对应的值来进行锂离子电池健康状态的估计。本发明能够有效提高锂离子电池健康状态的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118899822A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410943543.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种直流微电网的控制方法及电子设备，方法包括采集每个电池储能单元双向变换器的输出电流、输出电压和电感电流；通过电压电流双闭环电路和下垂控制作为一次控制，实现基本功率分配；二次控制时，基于相邻电池储能单元的双向变换器之间的通信，获取邻居双向变换器的输出电流信息和下垂系数，结合协同一致性获取功率分配的偏差值，获得功率分配修正项；基于相邻电池储能单元的双向变换器之间的通信，获取邻居双向变换器的输出电压信息，输入到模型预测控制器中，根据预测模型和成本函数获得电压恢复控制量，获得电压修正项；将功率分配修正项和电压修正项均添加到一次控制的参考电压上；本发明能够实现功率精确分配和母线电压恢复。
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公开(公告)号：CN114771520B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210331495.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W30/09
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的电动汽车经济性自适应巡航控制方法及系统，所述方法包括：建立跟驰系统的马尔科夫模型；根据强化学习中Actor‑Critic算法，设计自适应巡航控制器；根据自适应巡航控制器的速度控制信号，根据逆动力学模型转化为加速/减速踏板卡开度，控制车辆安全跟随前车。本发明能够实现安全、舒适、平稳的跟随前车，避免碰撞行为发生，自适应能力较好。与只考虑驾驶安全的控制策略相比，在相同驾驶周期内，电池荷电状态有所提高。
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公开(公告)号：CN114572053B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210212931.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的电动汽车能量管理方法及系统，其方法包括：构建三种工况模式下基于神经网络的能量管理模型；采集实时的行驶工况速度数据，通过滑动窗口提取工况段特征，并进行主成分分析；将特征参数输入模糊逻辑，得到工况识别结果；根据工况识别结果，选择分类结果所对应的基于神经网络的能量管理模型；将超级电容和锂电池的电流电压以及速度信息特征输入到训练好的神经网络模型中，得到超级电容的参考电流，实现实时能量管理。本发明根据工况实时调整能量管理策略，充分利用了超级电容的优点，有效延长了锂电池的寿命。
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公开(公告)号：CN118405032A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410878421.8
申请日：2024-07-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种重载列车实时负载调度的稳压控制方法及装置，其中方法包括：S1、计算自主型负载的可调度性，并将可调度性添加到自主型负载的属性中；S2、实时检测每一时刻的待执行的自主型负载，并维护待执行负载队列；S3、更新当前总功率需求，总功率需求包括自主型负载的功率和事件触发型负载的功率；实时将更新后的总功率传输给控制系统的前馈补偿器，作为前馈输入补偿；S4、按照待执行负载队列中自主型负载优先级的大小，为自主型负载搜索最佳执行时间，并将获得的最佳执行时间传输给负载决策系统执行；S5、当有事件触发型负载触发时，重复步骤S2~S4；本发明能够基于实时负载进行调度达到有效控制母线电压保持稳定的目的。
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公开(公告)号：CN118107628A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410458442.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种动态强化学习使能的重载列车群组协同控制方法、系统、终端及介质，其中方法：获取重载列车群组中列车的实时运行信息；根据列车的实时速度与参考速度的偏差、前后车速度偏差以及前后车距离，设计列车群组协同控制律；针对列车群组各列车分别建立强化学习模型，用于动态调整对应列车控制律中速度偏差项和距离偏差项的权重，使得系统能够在训练中学习并适应不同的运行环境，且奖励函数考虑速度协同和安全距离的控制目标，并引入罚函数来处理偏离期望状态及安全边界的情况；迭代训练各深度确定策略梯度模型，获得对应列车的控制律并作用于列车的牵引力制动系统，使得列车群组在高速运行中能够智能协同控制，兼顾运行效率和安全性。
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