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公开(公告)号：CN107219775A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710502885.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种重载机车多级空转故障检测方法，其包括以下步骤：首先，根据不同空转现象，对空转故障进行等级划分；然后，通过分析轮轨面粘着特性曲线，根据机车运行工作状态，采用轮对角加速度、牵引力矩导数、粘着系数导数的组合方法对机车空转故障进行检测与分类。本发明采用粘着系数导数作为判据，对空转的发生具有预判功能；对机车轮对空转进行多级故障检测，旨在指导机车粘着系统对牵引转矩的多级调节；避免了使用机车车体速度信号，大大提高了算法的可靠性。而且该算法结构简单，易于实现，并且通过仿真验证了该检测方法的有效性。
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公开(公告)号：CN106976462A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710316657.2
申请日：2017-05-08
Applicant: 湖南工业大学
IPC: B61C15/14
CPC classification number: B61C15/14
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称障碍李亚普洛夫函数的重载机车防滑控制方法，其对重载机车牵引电机转矩进行控制。所述方法包括级包括粘着系数滑模观测器、非对称障碍李亚普洛夫防滑控制器；所述非对称障碍李亚普洛夫防滑控制器，包括蠕滑状态判别单元、非对称障碍李亚普洛夫函数选择单元、牵引电机转矩给定值计算单元实现重载机车牵引电机转矩给定值的计算；本发明提供的基于非对称障碍李亚普洛夫函数的重载机车防滑控制方法，能在各种复杂轨面变化条件下，实现重载机车的精确防滑控制。且通过基于滑模观测器的粘着系数滑模观测器的设计，实现对粘着系数的精确测量，进一步提升了重载机车防滑控制系统的灵敏度和稳定性。
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公开(公告)号：CN106478942A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610870560.1
申请日：2016-09-30
Applicant: 湖南工业大学
CPC classification number: C08G69/44 , C08K3/346 , C08K2201/011
Abstract: 本发明提供一种由己内酰胺、环形对苯二甲酸丁二醇酯、纳米蒙脱土和催化剂体系进行阴离子聚合，通过滚塑成型加工方法制备得到高阻隔性能滚塑尼龙制品的制备技术。其包括以下步骤：首先将己内酰胺、环形对苯二甲酸丁二醇酯、纳米蒙脱土和催化剂体系在110~120℃条件下进行抽真空除水，再升温至150~160℃；然后注入模具温度为200~220℃的滚塑成型机模腔内部，进行阴离子聚合反应，经模具旋转、冷却即可制备得到滚塑尼龙制品。该方法制备的滚塑尼龙制品具有尺寸稳定性佳、厚度控制更加均匀、成品率高和对油类溶剂阻隔性能优异等优点，在汽车油箱、化学品储藏和运输容器、工程管道和体育用品领域有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106026829A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610325562.2
申请日：2016-05-17
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P21/22
CPC classification number: H02P2205/01
Abstract: 本发明提供了一种失磁故障容错控制系统及方法，该系统包括失磁故障检测模块，根据永磁同步电机的角度信息、d轴和q轴电压及反馈电流实时检测永磁同步电机的磁链信号；容错控制模块，根据磁链信号和预定算法生成补偿电流来对永磁同步电机的气隙磁通进行微调，以使得在永磁同步电机发生失磁故障时进行容错控制。本发明可以解决永磁同步电机的失磁故障。
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公开(公告)号：CN105245133A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510711973.0
申请日：2015-10-28
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多轴协同控制系统及控制方法，属于控制技术领域，以使得各印刷辊电机按照优化的运动轨迹同步运动，平稳、同步地调整偏差。该多轴协同控制系统包括：上位机，用于给定参考信号；下位机，用于根据上位机给定的参考信号，产生目标信号；调节单元，用于根据各印刷辊电机的相互作用的关系、相互作用的权重以及预先设定的运算法则生成同步协调向量，同步协调向量的元素为与印刷辊电机一一对应的微调信号；运算器，用于接收目标信号和微调信号，根据微调信号，对目标信号进行处理，产生跟踪信号；多个包括印刷辊电机在内的印刷单元，用于接收运算器输出的跟踪信号，并将运算器输出的跟踪信号同步作用于各印刷辊电机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119496424A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311033236.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机无模型超螺旋快速终端滑模控制方法及系统，所采用无模型超螺旋快速终端滑模控制方法与传统的PI控制器和无模型控制器相比，能减少控制器对系统模型的依赖，有效提高参数摄动导致系统性能下降的问题，更加适用于永磁同步电机这类非线性时变系统，同时采用扩展超螺旋滑模扰动观测器估算新型超局部模型的未知部分，增强本发明方法的鲁棒性；有效提高了永磁同步电机系统的抗干扰能力；本发明的控制方法具有控制精度高及响应速度快，能够有效抑制参数摄动产生的电流谐波和转矩脉动，进而改善永磁同步电机控制系统在复杂工况下的控制性能。
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公开(公告)号：CN119474705A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411335369.8
申请日：2024-09-24
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种基于振动小样本数据的列车牵引电机‑齿轮箱耦合噪声预测方法及系统，其步骤包括：根据平方相干‑回归系数联合分析耦合噪声与振动信号之间的高相关性；通过前馈神经网络建立振动信号与耦合噪声之间的映射关系；基于树结构的贝叶斯优化算法找寻最优的隐含层层数、节点数和学习率配置，提取振动数据和耦合噪声数据映射关系；注意力机制计算特征数据的权重，构建贝叶斯‑注意力‑前馈神经网络模型，并通过迭代进行强化、更新，输出预测结果。本发明通过构建贝叶斯‑注意力‑前馈神经网络耦合噪声预测模型，通过少量振动信号精准预测耦合噪声，解决了小样本数据的列车牵引电机‑齿轮箱耦合噪声预测稳定性较差、准确率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113780230B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111107244.6
申请日：2021-09-22
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于不变时空注意融合网络的不平衡故障诊断方法，包括以下步骤：S1、建立不平衡数据故障检测框架；S2、采集数据集并对数据进行预处理S3、将处理好的类别平衡的振动、电流数据分别输入到参数不同卷积自编码器并进行预训练；S4、将类别不平衡的振动、电流依次输入预训练CAE、卷积注意模块、长短记忆网络以获取不变时空注意特征；S5、将两个模态的不变时空注意特征拼接后输入推断网络以进行推断表示；S6、结合网格搜索寻优算法，以基于焦损失函数的联合损失训练网络，以获取最优的不变时空注意融合网络。本发明通过设计了一种不变时空注意融合网络，能够在有效地捕捉各模态时空特征注意特征的同时，解决样本类别不平衡情况下的故障诊断问题。
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公开(公告)号：CN117493793A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311358075.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进脉冲可分离卷积增强Transformer encoder的剩余寿命预测方法，改进脉冲可分离卷积模块将时间序列信号转换为脉冲信号，来捕获不同传感器数据间的相互关系，减少了编码过程中的信息损失，利用替代梯度法，对网络进行改进，并且加入ECA注意力机制来对脉冲特征图进行重新标定，突出有用的脉冲特征。然后，基于有效特征的基础上采用多头自注意力机制方式对故障特征在全生命周期长时间跨度上每个时间步的依赖关系进行综合把控。最后经过改进的Transformer encoder算法和MLP线性层得到最终的RUL结果。本发明解决多传感器的多通道数据存在耦合关系难以建模，以及传统神经网络在处理钢轨伤损长时间序列建模中难以捕获时间序列中的长期依赖关系问题。
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公开(公告)号：CN111353515B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN201811573532.9
申请日：2018-12-21
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法，利用SVM算法对列车踏面纵向振动数据进行粗分类，判定踏面是否发生损伤，若发生损伤则利用Tensorflow搭建改进的深度学习算法对轮对踏面图像进行特征提取，将提取的特征输入softmax分类器细分踏面损伤程度，为后续列车运行控制提供依据。本发明设计的方法有效的降低了列车运行时因踏面损伤造成的不良后果，所采用的的深度学习算法
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