公开(公告)号：CN118395160A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410329089.X

申请日：2024-03-21

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 王忠美 ,  吴海波 ,  刘建华 ,  何静 ,  张昌凡 ,  杨卫峰 ,  贾林 ,  聂芃轩

IPC: G06F18/2135 ,  G01M13/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和TCN‑Attention的剥离伤损退化趋势预测方法，本发明所述方法先从钢轨剥离伤损振动信号中提取时域、频域特征，利用PCA对高维特征集进行降维，然后利用时序样本间特征的差异性，连续获取样本间的欧式距离，从而构建成钢轨剥离伤损退化指标，最后利用TCN‑Attention模型预测钢轨剥离伤损退化趋势，解决了现有钢轨剥离伤损退化趋势预测研究中退化指标特征单一，预测模型存在长期依赖的问题。

公开(公告)号：CN119784250A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411916812.0

申请日：2024-12-24

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 何静 ,  狄傲 ,  刘建华 ,  张昌凡 ,  王忠美 ,  贾林

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于CEEMDAN‑CNN‑LSTM的重载列车长大上坡工况轨道质量指数预测方法，将采集的上坡TQI数据视为时间序列数据，利用深度学习模型充分利用重载铁路长大上坡TQI的采集数据来预测长大上坡的TQI信息；基于CEEMDAN将非线性TQI数据分解为较为简单的时序数据；混合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对上坡工况历史风速时序数据进行训练学习，提取历史TQI值与未来TQI值间的关系，再对模型性能进行验证。本发明提高了对重载列车长大上坡工况轨道质量指数的预测精度。

公开(公告)号：CN119418230A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411430671.1

申请日：2024-10-14

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 翁艳彬 ,  谢佩欣 ,  于惠钧 ,  陈侠虎 ,  贾林 ,  向辉

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于改进RT‑DETR网络的铁路信号机动态调整实时检测方法，涉及计算机视觉技术领域，包括如下步骤：1、无人机采集铁路信号机数据集并预处理；2、构建铁路信号机检测模型，以RT‑DETR网络为基础网络，RT‑DETR网络包括ResNet50主干网络和Efficient Hybrid Encode高效混合编码器，将主干网络ResNet50中的部分3×3卷积替换成DQSAT(DQSATtention)动态采样点的可变形动态量化采样注意机制；将高效混合编码器中的上采样算子替换为动态分组上采样器DyGSample；采用基于RIoU的边界框回归损失函数LRDIoU进行边界框回归调整；3、选择最优权重对原始航拍信号机图像数据集进行预测，将待检测的信号机数据集作为输入输出检测结果；4、应用完成训练的铁路信号机检测模型，并进行消融实验分析；5、对检测结果进行评价指标的对比、损失函数可视化分析；作为超快速、高实时和高精度的轻量级信号机检测模型，改进的实时动态调整RT‑DETR模型在铁路信号机提取中的优越性能和有效性。

公开(公告)号：CN117150910A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311128915.6

申请日：2023-09-04

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 何静 ,  钟琪 ,  张昌凡 ,  刘建华 ,  贾林 ,  杨卫峰 ,  贺佳

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及铁路运输技术领域，公开了一种基于车辆动力学响应的数据驱动轮轨力反演方法，包括以下步骤：运用动力学软件建立车辆与线路刚柔耦合多体动力学模型；利用动力学模型仿真小曲率、平直线、长大上下坡等典型场景不同工况下的实车数据；对数据进行预处理和特征选择；提取有效特征作为样本的输入，轮轨力则作为该样本的标签，构造多时间步输入与单时间步输出的样本集；利用样本集数据建立轮轨力反演模型。本发明不仅能够有效的降低特征维度，去除冗余特征，而且还能增强对数据特征的提取能力，并且提出多种指标对模型性能进行评估，性能指标包括模型反演精度、模型在不同运行工况下的应用性能以及在不同信噪比输入数据下的抗干扰性能。

公开(公告)号：CN115272915A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210784107.4

申请日：2022-07-05

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 刘建华 ,  刘佳豪 ,  张昌凡 ,  李哲姝 ,  何静 ,  黄刚 ,  王忠美 ,  贾林

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的列车轮对踏面损伤识别模型及方法，所述模型包括数据收集和预处理模块、特征提取模块和脊柱网络神经模块，利用MobileNet轻量级网络快速提取轮对踏面故障数据特征，然后利用具有逐步输入的脊柱神经网络深度网络作为网络的全连接层函数，实现轮对踏面故障的决策。本发明通过Spinal‑Net的局部推断策略对特征图进行局部的输入，使得网络具有渐进推断的能力，能有效的避免干扰信息的影响，加快了网络的收敛速度，减少网络识别偏差。

公开(公告)号：CN203562983U

公开(公告)日：2014-04-23

申请号：CN201320728150.5

申请日：2013-11-18

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 肖园园 ,  张昌凡 ,  何静 ,  贾林 ,  颜敏 ,  吴涵 ,  储后广 ,  张淼滢

IPC: H02P5/00

Abstract: 本实用新型公开了一种多电机同步控制系统，包括上位机（1）、总轴（2）和若干个包括伺服电机（6）的伺服单元，每个伺服单元还包括：检测器（3），所述检测器（3）接收总轴（2）输送的信号和伺服电机（6）的反馈信号并进行处理；控制器（4），接收检测器（3）输送的信号；伺服放大器（5），对控制器（4）输送的信号进行放大后输出给伺服电机（6）；抗扰调节器（7），调整对伺服电机（6）的输入信号；和观测器（8），观测伺服电机（6）的运行状况并反馈给总轴（2）和本伺服单元内的控制器（4）。该多电机同步控制系统能更好地克服扰动从而提高多电机的同步性能。

公开(公告)号：CN203562986U

公开(公告)日：2014-04-23

申请号：CN201320668678.8

申请日：2013-10-28

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 贾林 ,  张昌凡 ,  何静 ,  肖园园 ,  储后广 ,  吴涵

IPC: H02P23/14 ,  H02P27/06 ,  H02P6/08

Abstract: 本实用新型公开了一种印刷机滑模伺服控制系统，包括：上位机控制器，与上位机经通讯总线连接，发送控制信号给逆变器；逆变器，用于电压变换，所述逆变器与控制器电连接；伺服单元，包括伺服电机和编码器，所述伺服电机与逆变器电连接，接收逆变器的信号并用于驱动印刷机；所述伺服电机与所述编码器连接，所述编码器与所述控制器电连接，编码器检测伺服电机的速度信号，将速度信号进行转换后发送给控制器，控制器接收转速信号并用于滑模控制；和检测单元，所述检测单元与所述控制器电连接，检测单元用于检测伺服电机的电流信号并将信号发送给控制器进行处理。该控制系统即便受到非线性扰动仍能具有良好的性能。