基于特征量的轨道交通枢纽自动扶梯动态风险分析方法

    公开(公告)号:CN109948914A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910164413.6

    申请日:2019-03-05

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征量的轨道交通枢纽自动扶梯动态风险分析方法,包括:S1.构建故障传播链步骤:S2.构建风险传播链步骤:S3.计算风险传播链的故障概率步骤:S4.计算故障后果值步骤:S5.计算风险后果值步骤。本发明的有益效果在于,针对区域轨道交通枢纽内自动扶梯的动态风险传播问题,基于特征量的分析方法,选择电压不平衡度作为特征量,通过对自动扶梯电气故障风险源以及某一故障风险链条风险传播过程的信息采集和计算处理,构建了自动扶梯的故障率随风险源特征量变化的关系模型,通过对交通枢纽内客流指标如安全性、高效性的计算,得到自动扶梯故障的后果风险值。

    一种基于贝叶斯网的高铁接触网动态风险分析方法

    公开(公告)号:CN109948204A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910165009.0

    申请日:2019-03-05

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网的高铁接触网动态风险分析方法,该方法建立了高铁接触网绝缘子闪络的风险传播链模型,并对此风险链模型进行特征量-动态概率的动态数学建模,将其放在贝叶斯网络中进行计算,获得风险发生概率;运用客流密集度指数来确定时间、空间两个维度下风险动态严重程度,以基本时间粒度和车站作为获得实时监测数据的基本单元,以风险传播路径与传播过程作为客流密集度指数推算的原则,推算得到在列车延误不同时间所造成风险后果的严重程度;并将动态概率与严重程度相结合,根据风险评估矩阵即可得出风险链的动态风险水平。

    基于模糊推理的地铁供电系统动态风险分析评估方法

    公开(公告)号:CN109784782A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910164383.9

    申请日:2019-03-05

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于模糊推理的地铁供电系统动态风险分析评估方法,至少包括:S1、依据目标列车所在轨道位置的供电区段,确定目标直流变电所的直流馈出电缆和回流电缆;S2、建立地铁供电系统的直流电缆击穿的风险传播链条,并确定所述风险传播链条中直流馈出电缆的关键特征量;S3、以获取的直流馈出电缆的关键特征量数值为数值向量,通过模糊推理方法进行模糊集合计算,获得对应数值向量的隶属度函数图;S4、根据各个数值向量的所述隶属度函数图推理得到直流电缆击穿的可能性观测图。该方法能够合理评估系统风险水平,阻断风险传播链条的传播演化,从而尽可能避免重大事故的发生。

    无MAC地址的总线家庭有线控制网络的即插即用方法

    公开(公告)号:CN101266490A

    公开(公告)日:2008-09-17

    申请号:CN200810103050.7

    申请日:2008-03-31

    Abstract: 无MAC地址的总线家庭有线控制网络的即插即用方法属于总线式家庭有线控制网络的应用领域,其特征在于对确认要即插即用的家庭有线控制网络总线上的所有家庭智能化电子产品按启动者身份进行分类,在与用户有交互的设备上设置用户命令模块,在家用自动检测装置上设置传感命令模块,在执行器上设置执行模块,再统一设定每类设备的功能描述编号及与网关通讯的主组地址及子组地址。在描述编号中,用配置信息字节描述模块类别、每类模块的设备号及优先级,用通讯类型字节描述通讯对象状态及各类模块间功能的关联,用系统编号字节供网关识别下载。本发明实现了不依赖MAC地址的即插即用方法,避免了MAC地址空间的消耗以及MAC地址冲突,极大的简化了总线控制网络的配置,易于推广。

    一种用于家庭安防的无线低功耗远程监控摄像装置

    公开(公告)号:CN101247515A

    公开(公告)日:2008-08-20

    申请号:CN200810102074.0

    申请日:2008-03-17

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 用于家庭安防的无线低功耗远程监控摄像装置属于家庭安防系统领域,其特征在于,含有:数字图像传感器、图像编码芯片、控制单片机、无线通讯模块、电源模块,以及家庭网关,控制单片机经总线与所述数字图像传感器、图像编码芯片及无线通讯模块相连,该单片机在休眠状态下,通过总线向各部件发出休眠指令并关闭外部晶振,保留看门狗功能块;该功能块每隔设定周期,判断家庭网关是否通过无线通讯模块发出启动命令,在接收该启动命令后立即通过总线同志数字图像传感器拍摄图像,经压缩后,送往该单片机,再经无线通讯模块向家庭网关发出。本发明具有低功耗、可远程监控的优点。

    一种家庭无线控制网络即插即用方法

    公开(公告)号:CN101247304A

    公开(公告)日:2008-08-20

    申请号:CN200810102374.9

    申请日:2008-03-21

    Abstract: 一种家庭无线控制网络用即插即用方法,属于家庭无线控制网络领域,其特征在于,不需要事先为家庭网络中的各个家电设备设定唯一的MAC地址,可以利用各个家电设备上的无线通讯装置中的单片机主控电路的晶振器件的频率误差,或者同时利用上述晶振频率误差和家庭无线网络中的网关的定时功能,来提供用于区分各家电设备身份的信息,从而构成了一个以家庭网关为服务器端,以各家电设备为网络节点的客户端的家庭无线控制网络,其中的各个网络节点均能在地址自动分配的过程中自动产生其唯一的身份标识,以此避免家庭无线控制网络中网关对地址的重复分配,从而实现即插即用。本发明具有可靠性高,适用面广,即插即用,无需MAC地址,且成本低的优点。

    基于脉冲传递的继电器防误动装置

    公开(公告)号:CN1917319A

    公开(公告)日:2007-02-21

    申请号:CN200610112769.8

    申请日:2006-09-01

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明属于电力系统防继电器保护装置误动作的技术领域,其特征在于:微机型继电保护装置内的CPU的各PWM脉冲输出端依次通过串接的脉冲传递电路、驱动电路、光电隔离电路后与各继电器相连,其中,指定一条光电隔离电路的输出端与继电器电路中的开关三极管的基极相连,去接通各继电器的电源,其余各条光电隔离支路中的光电三极管的正输出端与相应的各个反并在各继电器线圈上的二极管正极相连,而所述各光电二极管的各负输出端共地,各继电器线圈的另一端共同连接到所述开关三极管的集电极。本发明具有成本低、可靠性高的优点。

    列车调度与客流引导协同优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119721515A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202311193873.4

    申请日:2023-09-15

    Abstract: 本公开涉及一种列车调度与客流引导协同优化方法及装置,方法包括获取在预设时间段内路网的第一客流信息,路网包括多个线路,线路上设有多个车站,第一客流信息指示由出发站乘至目的站的乘客人数,出发站和目的站分别为路网中的任意一个车站;将第一客流信息输入至优化模型中进行列车调度与客流引导协同优化,得到优化结果,优化模型通过基于最小化供电能耗且最小化乘客等待时间的优化目标训练确定,优化结果指示优化后的路网中各线路上的列车调度信息和客流引导信息。根据本公开实施例提供的列车调度与客流引导协同优化方法及装置能够有效减小牵引供电系统能耗并缩短乘客平均等待时间,从而提升城市轨道交通的能效并提高服务质量。

    因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN119442104A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411546090.4

    申请日:2024-10-31

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开涉及异常检测技术领域,尤其涉及一种因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质。所述方法包括:根据系统监测变量,确定系统监测变量之间的因果关系,系统监测变量包括监测到的与系统的健康状态相关的多个监测变量;根据系统监测变量和因果关系,通过预设的神经网络模型确定部件级退化状态表征,部件级退化状态表征用于指示系统的多个部件各自的健康状态;根据部件级退化状态表征,生成符合因果关系的反事实数据,反事实数据用于异常检测模型的数据增强,异常检测模型用于对系统进行异常检测。本公开实施例通过因果驱动的反事实数据进行异常检测模型的数据增强,提高了异常检测模型的泛化能力和稳定性。

    一种基于强化学习的列车运行调整方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN119117052A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411404990.5

    申请日:2024-10-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于强化学习的列车运行调整方法、装置和电子设备,其中,该方法包括:获取第一列车计划运行方案;建立状态集和动作集;状态集包括各趟列车在各车站的晚点值;动作集包括各趟列车在各车站的停靠时长和在各运行区间的行驶速度;根据各趟列车在各车站的晚点值、各趟列车在各车站的停靠时长和第一计划停靠时长、各趟列车在各运行区间的运行时长和第一计划运行时长配置目标回报函数;根据状态集、动作集和目标回报函数训练强化学习模型;利用训练好的强化学习模型得到第二列车计划运行方案;本申请的方法可以对同一列车运行线路上列车群的运行方案进行整体调整,减少列车整体晚点时间,并可以避免对列车群的运行方案进行大规模调整。

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