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公开(公告)号：CN118041682A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410350300.6
申请日：2024-03-26
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运行控制网络的攻击检测方法、系统、终端及介质，其中方法包括：获取重载列车运行控制网络的本地模块传感器和相邻模块传感器的测量信息；对测量信息进行滑动窗口截取并进行归一化处理；基于归一化结果计算一致性特征参数和平稳性特征参数，并分别与各预设阈值进行比较，若一致性特征参数和/或平稳性特征参数大于对应的预设阈值，则表明重载列车运行控制网络处于异常状态；采用遗传算法分别求解异常状态下控制网络的一致性和平稳性特征参数之间的相关系数进而进行加权，构建控制网络综合攻击检测指标，当检测指标大于所设定的阈值时进行攻击标记。所述方法解决了攻击与异常变化混淆问题，实现快速攻击检测。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN112721906B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110135681.2
申请日：2021-02-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锂电池功率估计的混合储能控制系统及其能量管理方法，其中能量管理方法为：采集锂电池组的开路电压、电流和SOC；根据锂电池组的开路电压、电流，对锂电池组进行参数辨识，估计当前锂电池组的最大充放电功率；将当前锂电池组的最大充放电功率作为自适应控制的上限和下限，进而采用自适应下垂控制策略对锂电池组的分配功率进行限制；根据混合储能系统的总需求功率和锂电池组的分配功率，对超级电容组进行功率分配；生成锂电池组和超级电容组各自DC/DC模块的控制信号，以各自输出功率为各自的分配功率，综合为电动汽车提供总需求功率。本发明可以保护锂电池组受到尖峰充放电功率的影响，提高锂电池组的使用寿命。
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公开(公告)号：CN111372216B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010128924.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联汽车的资源调度方法、系统及存储介质，其中方法包括：实时获取每个路边单元覆盖范围内的车辆数，并实时计算每个路边单元的最低资源需求；将所有路边单元中的资源通过虚拟化技术构成虚拟化资源池；基于纳什议价博弈理论及每个路边单元的最低资源需求建立路边单元之间的资源分配模型，并通过求解得到每个路边单元从虚拟化资源池中获得的最优资源量；依据每个路边单元的最优资源量为每个路边单元进行资源分配。实时获取每个RSU覆盖范围内的车辆数，进而计算每个RSU的最低资源需求量，然后通过纳什议价博弈理论得到每个RSU的最优资源量，从而实现RSU之间资源的按需分配，可以避免RSU出现资源受限和资源浪费的现象。
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公开(公告)号：CN108154262B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201711377998.7
申请日：2017-12-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形式化方法的物流运输无人车多任务规划方法，包括以下步骤：1)将无人车运行时所处的实际环境抽象成无人车可以识别的抽象迁移系统模型；2)将无人车需要完成的多个任务描述成一个形式化公式；3)将描述物流运输无人车任务的形式化公式转换成形式化自动机，然后将形式化自动机映射到抽象迁移系统模型中，生成可行策略域；4)用最优策略搜索算法，在所述可行策略域中搜索出最优任务执行策略映；5)将最优任务执行策略映射回抽象迁移系统，得到无人车在抽象迁移系统的最优路径。本发明通过对无人车的多个任务的完成顺序和路径进行规划和安排，使其完成所有任务的代价最小，从而为无人车提供完成多任务的最优策略。
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公开(公告)号：CN113281655A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110549408.4
申请日：2021-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种低温环境下动力电池内部加热预测控制方法及装置，其方法为：测量系统将实时采集的动力电池表面温度、端电压、电流信息输入至控制系统；控制系统采用无迹卡尔曼滤波方法实时估计电池在当前状态下的核心温度，访问实验数据库获得相应的电热耦合模型参数，并通过基于模型的预测方法计算预测时域中电池的核心温度，求解考虑多种加热性能的多目标优化问题，输出控制时域中第一个脉冲加热电流作为PID控制的参考电流，实现超级电容和动力电池之间双向脉冲电流加热。重复以上过程直至动力电池的核心温度达到目标。本发明缩短动力电池的加热时间，降低加热过程中电池的能量及寿命损耗，有效提高电动汽车在低温环境下的续航里程。
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