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公开(公告)号：CN106314190A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610853989.X
申请日：2016-09-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: B60L11/18
Abstract: 本发明公开了一种智能直流充电桩，包括本体、充电模块、通信模块、图像处理模块和控制模块，其中充电模块设置在本体上，充电模块包括充电输入接口装置、功率变换器、充电输出接口装置和充电枪，充电枪与电动汽车充电接口相连；通信模块设置在本体上，用于与电动汽车BMS系统、后台数据库通信，接受用户APP预约充电；图像处理模块，设置在本体上，用于采集识别电动汽车牌照信息，匹配用户身份；控制模块设置在本体上，且控制模块分别与充电模块、通信模块、图像采集模块相连，控制模块根据通信模块与图像采集模块的用户匹配信息，控制充电模块智能调节充电功率与速度。本发明实现了充电桩智能数字化充电管理，满足用户便捷操作的需求。
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公开(公告)号：CN106160541A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610585375.8
申请日：2016-07-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02M7/487 , H02M7/5387 , H02M1/14
CPC classification number: H02M7/487 , H02M1/14 , H02M7/5387 , H02M2001/0038
Abstract: 本发明公开了一种基于开关状态优化的中点电压纹波抑制系统及方法。该系统包括三电平逆变器和数字处理控制模块，其中数字处理控制模块包括顺次连接的采样单元、闭环控制单元和空间矢量脉宽调制单元；所述空间矢量脉宽调制单元的输出端通过驱动电路接入三电平逆变器每相桥臂各个开关管。该方法为：在每个开关周期内，采样单元分别采集三电平逆变器的直流母线电压信号、三电平逆变器输出的三相电压信号和三相电流信号；采集到的信号经闭环控制单元处理得到三相基波调制信号；三相基波调制信号经空间矢量脉宽调制单元处理得到脉宽调制控制信号，该信号经驱动电路控制三电平逆变器每相开关管的工作状态。本发明能够抑制三电平逆变器直流母线中点电压纹波、优化三电平逆变器的输出波形质量。
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公开(公告)号：CN104881527A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510242340.X
申请日：2015-05-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通列车ATO速度命令优化方法，包括以下步骤：建立供ATO速度命令优化的数据模块；建立ATO速度命令组合评价模块，评价当前ATO速度命令组合的优劣性；建立基于多目标遗传算法NSGA-II的ATO速度命令节能优化方法，确定节能ATO速度命令，最终得到区间节能ATO速度命令集。本发明方法可以得到地铁线路所有运行区间的最优ATO速度命令集，大大缩短优化时间，既可以进行离线优化，也可以进行在线优化，降低了地铁牵引能耗，为我国城市轨道交通系统每年节约大量电能。
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公开(公告)号：CN103997243A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410231685.0
申请日：2014-05-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02M7/487
Abstract: 本发明公开了一种双端反激高频隔离式三电平逆变器，主要涉及电力电子技术领域，该变换器在传统反激逆变器的基础上，引入二极管钳位的思路，并考虑输入滤波电容均压的问题而提出；该三电平逆变器包括：输入直流电源、输入滤波电容、双端反激三电平变换单元、高频隔离变压器、周波变换器、输出滤波器和交流负载；本发明双端反激高频隔离式三电平逆变器的优点是：采用了多电平技术，减小了主功率开关管电压应力；输出只需电容滤波，减小了滤波器体积；输入直流电压和输出交流负载高频电气隔离；输出功率密度高，频谱特性好。
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公开(公告)号：CN102360401B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110311427.X
申请日：2011-10-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及城市轨道交通运行调度方法，特别是一种基于遗传算法的城市轨道交通节能运行图设计方法。它包括：首先，建立可供节能运行图分析计算的数据模块；其次，分别计算该城市轨道交通系统不同客流时间段的参数；再次，计算不同时间段该城市轨道交通系统的节能运行数据；最后，利用不同时间段的节能运行数据组合绘制形成全天候的节能运行图。运用本发明的轨道交通系统几乎能将所有的制动能耗合理转移利用，可为我国城市轨道交通系统每年节电达亿度以上。本发明不仅适用于城市轨道交通系统，而且还适用于铁路交通系统等，均可取得显著的节能效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114202316B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111556696.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/109 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，具体为：建立基本数据模块；建立列车牵引能耗计算模块，包括神经网络能耗拟合模块与时间‑能耗曲线拟合模块；神经网络能耗拟合模块使用线路数据和列车速度数据作为输入量，使用实测的能耗数据作为期望输出量，经过学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数；时间‑能耗曲线拟合模块使用实测速度曲线和训练后的网络，对能耗进行拟合获得时间与能耗的关系曲线；列车区间运行时间优化模块采用深度强化学习算法，综合考虑列车全线能耗、乘客旅行体验和运营管理要求，设计目标函数，通过调整各个区间的运行时间，最大化该目标函数的值。本发明方法具有科学、精确、可靠的优点。
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公开(公告)号：CN118131599A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410263863.1
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种智能阀门电动执行机构的控制系统构建方法，属于阀门控制技术领域，该方法为：构建电流、转速、位置三闭环控制系统，采用滑模控制算法，用滑模控制器替代位置控制器和转速控制器，并引入分界层函数，使得控制器在边界层内外使用不同的控制策略。滑模控制解决系统中存在的不确定性问题，并抵抗外界扰动，提高电动执行机构的鲁棒性及动态响应，改善系统的动态特性及非线性特性，引入边界层对滑模控制器进行的优化设计，控制器在边界层内外使用不同的控制策略，降低了控制器的切换频率，实现对抖振现象的抑制。本发明简化了智能阀门电动执行机构的控制结构，提高了智能阀门电动执行机构的定位精度、控制灵敏度以及动态稳定性。
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公开(公告)号：CN118124641A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410252426.X
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: B61L27/16 , H02J13/00 , H04L67/12 , B61L27/60 , G06Q50/40 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06F30/27 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据的地铁综合监控系统，主要包括电气数据的采集和异构、神经网络客流预测、根据客流动态调整运行图以及城轨交通Web服务器的总体设计。地铁综合监控系统是基于微服务框架实现云平台部署，以数据为中心，统一管理、分析和异构，设计地铁运营所需的各种服务，包括UI交互界面、智能算法等，并将整个服务器部署在云平台上，实现降低成本、优化资源、数据共享。整个平台的总体架构贯穿了数据的采集接收和处理分析、智能算法设计、仿真模型构建和人机应用交互等各个方面。设计的地铁综合监控平台以数据流的形式，详细说明了每个部分的功能和联系使其具有扩展性、可靠性，具有重要实际应用意义。
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公开(公告)号：CN116633217A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310565398.2
申请日：2023-05-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于无速度传感器矢量控制的电动执行机构速度辨识方法，包括：建立电动执行机构的数学模型形式，确定待辨识参数阵θ；对电动执行机构数学模型进行Clark变换和Park变换；对转子磁链进行计算生成观测矩阵及其转置矩阵模型参考自适应方差计算；采用模糊控制算法计算增益矩阵；采用单神经元PID控制算法计算待辨识参数估计值；PWM结果输出目标函数值。本发明有效减少转矩脉动，可以使电动执行机构平滑地从低速转换到高速运行，电流纹波明显变少，提高了电动执行机构在负载转动变化等情况下的系统控制性能。
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公开(公告)号：CN112633597B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011629154.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法，该方法步骤如下：基于列车ATO驾驶策略和列车运行速度影响因素，建立列车运行影响因素评估体系，确定RBF神经网络的样本数据；基于影响因素重要度排序的结果，设计RBF神经网络的结构与参数，建立地铁列车ATO速度曲线综合预测的RBF神经网络模型；将样本数据进行归一化处理，确定训练样本与检验样本，分别输入到RBF神经网络模型中进行学习训练与准确性检验；利用训练好的RBF神经网络模型，进行地铁列车ATO速度曲线预测。本发明能够实现列车智能驾驶和综合节能降耗的目标，实时性好且简单易行。
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