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公开(公告)号：CN107757584A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710915830.0
申请日：2017-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: B60T8/17 , B60T8/172 , B60T8/1755
CPC classification number: B60T8/1705 , B60T8/172 , B60T8/1755
Abstract: 本发明公开了一种制动控制方法、双机重联机车制动系统及制动方法，其中，制动控制方法包括：步骤1：获取机车的车速参数，步骤2：利用步骤1的车速参数计算出滑模面的输入量e，步骤3：根据步骤2的输入量e，结合系统滑模控制原理和机车动力学原理计算出滑模控制的等效控制量Ueq，将步骤2的输入量e，结合系统滑模面的切换函数以及模糊控制器得到模糊控制量UF，根据步骤3的等效控制量Ueq和步骤4的模糊控制量UF计算出制动力矩Tb，通过制动力矩Tb实现制动控制。本发明采用上述方法将滑模控制和模糊控制相结合，克服系统模型不精确和扰动的影响同时消除抖动和逼近不确定系统，使得机车的滑移率保持在最佳滑移率附件，提高制动效果。
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公开(公告)号：CN107681743A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201711101356.4
申请日：2017-11-10
Applicant: 中南大学
IPC: H02J7/00
CPC classification number: H02J7/345 , H02J7/0014
Abstract: 本发明提供了一种基于重构的主动均压装置及方法，该装置包括：模拟量采集模块、控制模块、可重构超级电容组模块和电源转换模块。该方法包括：步骤S1：实时采集超级电容单体电压和可重构超级电容组端电压；步骤S2：根据超级电容单体电压和可重构超级电容组端电压，按照预设重构规则生成重构方案；步骤S3：根据重构方案，调整串联开关、并联开关和短路开关的通断来重构可重构超级电容组；步骤S4：当所有超级电容单体均完成充电时，停止充电。本发明相比于现有的主动均压控制不仅电路设计简单，而且均压效果很好。同时，通过短路开关、串联开关和并联开关的控制，可以在充电过程中对电容进行串并联转换，有效调整电容组的端电压。
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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：CN118673286A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410768914.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 中南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/2113 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于重载群组列车群组通信的列车运行预测方法、系统及电子设备，其方法包括：获取前方列车及同组列车的历史轨迹数据；基于所述历史轨迹数据，提取前方列车及同组列车的历史轨迹特征；基于前方列车的历史轨迹特征，构建基于扩展卡尔曼滤波的CTRA模型；基于前方列车及同组列车的历史轨迹特征，构建基于BiGRU的时空双层预测模型；将前方列车的长短时域轨迹预测结果，通过交互式多模式卡尔曼滤波算法进行加权融合后，获得前方列车的未来位置和运行速度。本发明实现前方列车长短时域的综合位置和速度预测，能够快速、实时地对前方列车进行状态预测，增强了自动驾驶列车对非视距列车的感知，减少了列车驾驶过程中的不确定性。
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公开(公告)号：CN118281988A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410370142.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种重载群组列车供电设备的协同控制方法，包括：获取各供电设备的供电数据信息，估计荷电状态值，确定局部状态观测信息；基于协同比例因子的状态编码器对局部状态观测信息进行特征提取得到局部状态特征信息，输入对应的装置级控制器中得到动作间的映射；采用限幅双指数平滑安全策略进行平滑得到最终控制指令进而输出至对应供电设备、装置级控制器实现交互，将装置级控制器的稳压和功率协同控制作为目标，建立动态协同比例因子误差函数与动态电压误差函数，并采用两阶段奖励函数得到奖励反馈；根据奖励反馈计算损失函数与梯度，反向优化更新装置级控制器参数。所述方法能够考虑控制指令安全性下的重载货运列车多供电设备协同控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116979184A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310683146.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: H01M10/633 , H01M10/615 , H01M10/657 , H01M10/625
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车的车‑车通信电台加热方法及加热装置，利用电感续流特性以及全桥逆变原理，使用电池自身能量产生脉冲电流用于电池的内部加热；使用脉冲宽度控制方式控制驱动半桥的通断，进而根据占空比控制加热电路的电流，加入PID控制器实现加热电流的控制。本发明提出方案不需要外部电源供应，直接利用被加热电池自身能量用于内部加热，并且并能够实现加热电流的自由调节，具有加热效率高，可灵活调节的优势，提高锂离子电池的低温抵抗能力。同时利用参数辨识方法，计算允许最大加热电流，在保证快速预热的同时避免过充过放的问题。
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公开(公告)号：CN116653645B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310920842.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法、系统及介质，其中方法包括：构建电池耦合模型，并测试得到电池耦合模型参数数据库；获取自组网电池中各电池组初始温度和开路电压，标定各电池组的初始荷电状态，预测充电过程中电池组状态的变化轨迹进而得到充电阶段数；将充电速度、寿命损耗作为优化目标，采用多目标优化算法求解最优充电电流序列；将求解结果施加给电池组，并监测充电过程中电池组的电池温度、荷电状态的变化，实时更新电池耦合模型参数；根据各电池组的荷电状态是否均达到目标荷电状态调整充电电流直至充电完成。实现充电高效快速均匀、减少电池组的寿命损耗。
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公开(公告)号：CN116882697A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310904552.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种面向重载列车群组的运载任务流能效调度方法及系统，方法包括：获取重载列车群组的运载任务流信息，基于有向无环图理论将运载任务流抽象为任务图；然后对任务图序列化以确定各运载子任务的优先级顺序；采用能耗预算优化策略，在不存在任务逾期的前提下，获得任务流及各子任务的能耗预算；按照各运载子任务的优先级顺序，依次确定各运载子任务在其能耗预算约束下的调度空间，即运载子任务开始执行时刻的取值区间；采用扁平化运载任务流调度策略，确定各运载子任务的实际开始执行时间和责任列车。本发明减少重载列车群组的运输能耗，并使得任务流并行执行趋于平稳，在提高重载列车任务流执行效率的同时，保证列车群组的安全稳定。
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公开(公告)号：CN116501027B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310784140.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式制动系统健康评估方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：对于充风电磁阀和排风电磁阀，基于其驱动电流曲线计算其健康评估指标，并输入至电磁阀健康评估模型以得到其健康状态；对于分布式制动系统中其他部件，根据失效率、可靠度、有效度和重要度计算其健康状态；对于三个压力控制模块，提取其阶段性特征和跟随性特征计算其健康状态指标；然后根据分布式制动系统当前状态下所处的制动功能模式建立包含部件‑模块‑系统三个层次的贝叶斯网络模型；根据各节点的后验概率和前述计算的部件节点的健康状态，基于贝叶斯网络模型计算得到分布式制动系统的健康状态。可以实现分布式制动系统健康状态的准确评估。
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公开(公告)号：CN116653645A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310920842.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法、系统及介质，其中方法包括：构建电池耦合模型，并测试得到电池耦合模型参数数据库；获取自组网电池中各电池组初始温度和开路电压，标定各电池组的初始荷电状态，预测充电过程中电池组状态的变化轨迹进而得到充电阶段数；将充电速度、寿命损耗作为优化目标，采用多目标优化算法求解最优充电电流序列；将求解结果施加给电池组，并监测充电过程中电池组的电池温度、荷电状态的变化，实时更新电池耦合模型参数；根据各电池组的荷电状态是否均达到目标荷电状态调整充电电流直至充电完成。实现充电高效快速均匀、减少电池组的寿命损耗。
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