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公开(公告)号：CN106864445B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201710117703.6
申请日：2017-03-01
Applicant: 中南大学
IPC: B60T15/02
Abstract: 本发明公开了一种新型分布式网络控制制动机电子制动阀。本装置包括：控制模块，电源转换模块，PWM输出模块，模拟量采集模块，信号输入模块，CAN网络控制芯片，CAN收发器，SPI通信芯片，RS485电平转换模块，隔离模块，滤波模块，制动闸，角度传感器等。本发明的新型分布式网络控制制动机电子制动阀，采用高速率高精度绝对式编码器作为角度传感器采集制动闸信息，采用滑动平均滤波算法进行信号处理，采用冗余CAN网络传输制动指令，采用低计算量的显示模型预测控制(EMPC)算法控制制动缸压力，具有传输精度高，抗干扰性能强，在线计算量小，安装调试方便等特点。
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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：CN106131902A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610505876.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04W36/0016 , H04L67/12 , H04W36/0061 , H04W36/18
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速客运专线的宽带移动智能通信网络的实现方法，将无线接入基站设备MIPv6‑AP(Mobile IPv6‑Access Point)，沿高速客运专线布置。负责与安装在列车上的无线收发路由设备之间的双向通信，同时MIPv6‑AP通过光纤等有线设备与Internet或其他专有网络建立连接。将移动无线路由设备MIPv6‑MR(Mobile IPv6‑Mobile Router)安装于客运列车车头和车尾位置，负责车内用户数据的中继转发以及列车发生切换时的数据处理工作。此高速列车上的无线路由设备之间可以建立隧道连接，进行协同路由。同时分别设计了车内移动路由器和沿线基站设备的切换机制和路由机制，保障列车网络的QoS(Quality of Service)服务。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN119046876A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411135000.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 中南大学
IPC: G06F18/25 , H02J7/34 , H02J7/00 , G06F18/214 , G06N3/0985 , G06N3/047 , G06F17/16 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种重载列车储能系统自适应能量管理方法及系统，方法包括：获取在线负载功率数据并进行数据分析，获得功率转移概率矩阵；根据功率转移概率矩阵，以詹森‑香农散度作为在线学习的触发机制；再根据重载列车储能系统构型，设定状态集和输出：利用动态规划方法，得到最优控制策略，将最优控制策略作为有标签数据构建在线学习训练数据集；采用随机梯度下降方法，基于在线学习训练数据集，对智能体动作网络进行训练；对更新前后的网络参数进行加权融合，以使智能体动作网络参数更新，获得优化智能体动作网络；基于优化智能体动作网络进行在线能量管理；本发明能提高智能体网络的泛化能力，并能适应负载的变化给出最优的功率分配方案。
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公开(公告)号：CN114282484B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111597347.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/006 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进天牛须算法的异构三维片上网络的布图优化方法、装置、设备及介质，方法包括：(1)网络层划分：将片上网络所有任务映射到不同的IP核，并根据所有IP核的功能和种类，将所有IP核划分到异构三维片上网络的不同网络层；(2)布图方案优化：采用二叉树编码方式对每个网络层的IP核进行布图编码，并采用天牛须算法求解每个网络层上IP核的最优布图方案；其中，求解最优布图方案所采用的目标函数，其变量包括布图方案的芯片面积、通信链路和温度。本发明综合考虑芯片面积、链路长度和温度因素，提高异构三维片上网络的综合性能。
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公开(公告)号：CN114740386B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210226982.0
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计的方法和装置。其中方法主要包括：使用锂离子电池的二阶等效电路模型，计算开路电压和荷电状态之间的函数关系，并采用带遗忘因子的递推最小二乘进行电路模型参数的辨识；根据实验平台采集的数据，采用相关向量机进行电池剩余使用寿命的预测，并将电池的剩余使用寿命量化为关于电池实际容量的基准函数关系式；然后建立工作温度和充放电倍率关于电池实际容量的补偿函数关系式，通过补偿函数关系式对基准函数关系式的校正，得到最终的电池实际可用容量。最后通过电路模型建立的状态空间方程，采用粒子滤波的方法实现电池荷电状态的估计。本发明基于电池的健康状态，能够在不同老化程度下实现荷电状态的准确估计。
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公开(公告)号：CN116304873A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310281296.8
申请日：2023-03-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/24 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法及系统。所述方法包括：搭建均衡风缸控制系统试验台，利用离线测试数据集对机车的在线运行数据进行补充，基于信息散度筛选离线测试数据作为源域，将源域数据和实际运行的目标域数据进行混合，作为电磁阀故障诊断方法的输入；根据制动机压力输出曲线的周期特性，分阶段提取压力特征值，并通过证据理论得到更高重要度的故障诊断特征；以训练数据和对应的故障类型分别作为输入和输出数据，对诊断模型进行训练得到故障分类器模型；将待测电磁阀压力时间序列的特征输入故障分类器中，获得最终的电磁阀故障诊断结果。本发明能够有效地提高电磁阀的故障诊断准确度。
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