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公开(公告)号：CN112193280A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011396657.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种重载列车强化学习控制方法及系统，涉及重载列车智能控制技术领域，包括获取当前时刻重载列车的运行状态信息；根据当前时刻重载列车的运行状态信息和重载列车虚拟控制器，获取下一时刻重载列车控制指令，并将下一时刻重载列车控制指令发送至重载列车控制单元以控制重载列车运行；重载列车虚拟控制器是根据重载列车运行状态数据和专家经验网络训练强化学习网络得到的；强化学习网络包括一个控制网络和两个评价网络；强化学习网络是根据SAC强化学习算法构建的。本发明能够使重载列车在运行过程中具有安全、稳定、高效的性质。
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公开(公告)号：CN111815618A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010708783.4
申请日：2020-07-22
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测方法及系统，所述监测方法，利用图像信息采集装置定时采集待监测的稀土溶液的时序图像；在混合颜色空间通过主成分分析方法对时序图像提取时序特征；判断时序图像的时序特征值是否位于混合颜色空间的期望区间，得到判断结果；若所述判断结果表示否，则在HSV颜色空间下，计算时序图像与样本数据集中样本图像的直方图相交距离，根据直方图相交距离较大的样本图像对应的组分含量确定所述时序图像对应的稀土元素组分含量；否则直接等待进行下一个采样时间点的时序图像的采集，无需在每次采集时均需要根据时序图像计算组分含量，减少了计算量和计算时间。
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公开(公告)号：CN111739168A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010610545.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种样本相似度抑制的大尺度三维人脸合成方法，包括：获取第一三维人脸模型集；构建大尺度三维人脸合成网络模型，对所述第一三维人脸模型集进行三维人脸模型的合成，得到合成三维人脸模型；构建样本相似度抑制网络模型，利用所述样本相似度抑制网络模型对所述合成三维人脸模型与获取的三维人脸模型集进行相似度检测，以输出得到相似度检验合格的合成三维人脸模型。本发明在设计三维人脸合成模型进行三维人脸模型合成的基础上，充分考虑到三维人脸模型合成技术所需兼顾的数据隐私性问题，通过设计一个相似度检验模型来抑制合成模型与真实采集人脸模型的相似度，使输出的三维人脸合成结果能够满足人脸数据私密性的特殊要求。
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公开(公告)号：CN111443718A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010331363.9
申请日：2020-04-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于预报误差法的高速列车状态反馈预测控制方法及系统。该方法包括：获取高速列车的速度预测模型 根据所述速度预测模型预测k时刻以及k+p时刻列车的预测速度；获取k时刻列车的实际速度输出值；根据k时刻列车的预测速度以及k时刻列车的实际速度输出值确定k时刻的速度预测误差；根据k时刻的速度预测误差，对k+p时刻列车的预测速度进行修正，得到修正后的列车预测速度；以修正后的列车预测速度为给定速度根据 计算k时刻列车的控制力uk，在k时刻到k+p时刻，基于所述控制力uk，向所述列车施加控制力。本发明适应性强、计算简便，且能够实现列车速度的高精度跟踪。
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公开(公告)号：CN108873691A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201711163561.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了高速列车广义预测调优控制方法，采集高速列车运行过程数据；利用数据驱动建模方法，将高速列车描述成多个动力单元组成并建立动力学模型；采用多变量输入输出的广义预测调优控制方法对高速列车进行速度跟踪控制；分别在频域和时域构造两个凸优化问题，确定性能指标函数中的加权矩阵调优参数的值，调优参数的值确定时考虑了保证闭环系统性能的稳定性。解决了大滞后问题，实现列车正点、安全、有效运行，保证了乘客安全，本发明方法简单实用，可实现高速列车自动驾驶控制。本发明适用于高速列车运行过程在线监测和自动控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103246200B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310133784.0
申请日：2013-04-17
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于分布式模型的动车组同步跟踪控制方法，针对动力分散式动车组由若干牵引/制动控制单元相互耦合组成的结构特点，所述方法基于动车组运行过程数据和牵引/制动特性曲线，利用数据驱动建模方法，建立动车组运行过程分布式模型，采用子空间方法辨识得到模型参数。本发明提出基于分布式状态空间模型的同步跟踪控制方法，得到各单元的准确控制量，使高速动车组各单元运行速度精确跟踪目标曲线，实现高速动车组运行过程中各单元高精度同步跟踪控制, 确保动车组正点、安全、有效运行。本发明简单实用，适用于高速动车组运行过程建模和同步跟踪控制。
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公开(公告)号：CN102981408B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201210524440.8
申请日：2012-12-10
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种动车组运行过程建模与自适应控制方法。所述方法针对动车组运行过程复杂、信息不完备、非线性特征明显的特性，采用数据驱动的建模方法，提出了T-S双线性模型辨识方法；依据动车组实际运行图、前方线路情况、限速条件，牵引力/制动力饱和非线性特性等约束条件建立动车组约束模型；根据上述模型设计即时学习模型预测控制算法来改善多目标优化控制性能指标。本发明为动车组乘务员进行优化操纵，保证安全正点运行，改善运行舒适性，降低能源消耗提供了一套可靠的依据。本发明适用于动车组运行状态在线辨识与多目标优化控制。
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公开(公告)号：CN103246200A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310133784.0
申请日：2013-04-17
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于分布式模型的动车组同步跟踪控制方法，针对动力分散式动车组由若干牵引/制动控制单元相互耦合组成的结构特点，所述方法基于动车组运行过程数据和牵引/制动特性曲线，利用数据驱动建模方法，建立动车组运行过程分布式模型，采用子空间方法辨识得到模型参数。本发明提出基于分布式状态空间模型的同步跟踪控制方法，得到各单元的准确控制量，使高速动车组各单元运行速度精确跟踪目标曲线，实现高速动车组运行过程中各单元高精度同步跟踪控制,确保动车组正点、安全、有效运行。本发明简单实用，适用于高速动车组运行过程建模和同步跟踪控制。
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公开(公告)号：CN102981408A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210524440.8
申请日：2012-12-10
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种动车组运行过程建模与自适应控制方法。所述方法针对动车组运行过程复杂、信息不完备、非线性特征明显的特性，采用数据驱动的建模方法，提出了T-S双线性模型辨识方法；依据动车组实际运行图、前方线路情况、限速条件，牵引力/制动力饱和非线性特性等约束条件建立动车组约束模型；根据上述模型设计即时学习模型预测控制算法来改善多目标优化控制性能指标。本发明为动车组乘务员进行优化操纵，保证安全正点运行，改善运行舒适性，降低能源消耗提供了一套可靠的依据。本发明适用于动车组运行状态在线辨识与多目标优化控制。
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公开(公告)号：CN119762977A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510252438.7
申请日：2025-03-05
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/98 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种混凝土道路裂缝识别方法及系统，方法包括：构建基于改进DeepLabv3+的混凝土道路裂缝识别模型；将所述混凝土道路裂缝数据集输入至所述混凝土道路裂缝识别模型中，基于结合边缘增强和几何适应性的复合损失函数对所述混凝土道路裂缝识别模型的模型参数进行优化，训练生成所述混凝土道路裂缝识别模型的权重，得到目标裂缝识别模型；将实时混凝土道路裂缝图像输入至所述目标裂缝识别模型中，所述目标裂缝识别模型输出得到初步识别结果，并通过伪检测剔除与漏检修复算法优化所述初步识别结果，得到最终识别结果。显著降低误检率和漏检率，保证最终识别结果的准确性和完整性。
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