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公开(公告)号：CN117818706B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311504011.9
申请日：2023-11-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: B61L27/00 , B61L27/04 , B61L25/02 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种中低速磁浮列车速度预测方法、系统、设备及介质，涉及磁浮列车运行控制技术领域。所述方法包括：获取磁浮列车的实际运行数据；对所述实际运行数据进行单位统一化和受力计算，得到当前时刻下所述磁浮列车的速度和受力；利用所述速度、所述受力和改进的PSO方法，对LSTM模型的隐含层节点个数和学习率进行参数寻优，并根据优化参数后的LSTM模型进行磁浮列车速度预测。本发明能够基于数据驱动构建模型，实现对磁浮列车的精准控制。
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公开(公告)号：CN116331271B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310425756.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种重载列车的辅助智能驾驶控制方法、系统及产品，涉及铁路列车牵引运行控制领域，该方法包括：获取驾驶操作信息、运行数据信息以及列车运行防护曲线；将所述运行数据信息以及反馈数据输入至节能驾驶模型，将手柄级位指令以及列车运行防护曲线输入辅助驾驶专家系统，生成列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式；基于列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式，根据反馈数据调整牵引/电制动力输出值；根据牵引/电制动力输出值生成辅助智能操纵指令，辅助驾驶重载列车。本发明能够辅助智能驾驶。
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公开(公告)号：CN113130014B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110440712.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支神经网络的稀土萃取模拟方法及系统，方法包括：获取稀土原始数据集并进行预处理，得到处理后的数据集；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；根据训练集构建多分支神经网络模型；构建多分支神经网络模型的各个分支对应的独立损失优化函数；对各个分支对应的独立损失优化函数进行训练，当各个分支的独立损失优化函数均收敛到设定阈值时，停止训练，获得训练后的多分支神经网络模型；利用测试集对所述训练后的多分支神经网络模型进行模拟，当模拟精度达到设定精度时，停止模拟，获得最终的多分支神经网络模型；利用最终的多分支神经网络模型进行稀土萃取模拟。本发明提高了稀土萃取模拟的预测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN116331271A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310425756.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种重载列车的辅助智能驾驶控制方法、系统及产品，涉及铁路列车牵引运行控制领域，该方法包括：获取驾驶操作信息、运行数据信息以及列车运行防护曲线；将所述运行数据信息以及反馈数据输入至节能驾驶模型，将手柄级位指令以及列车运行防护曲线输入辅助驾驶专家系统，生成列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式；基于列车操纵运行曲线以及列车运行驾驶工况控制模式，根据反馈数据调整牵引/电制动力输出值；根据牵引/电制动力输出值生成辅助智能操纵指令，辅助驾驶重载列车。本发明能够辅助智能驾驶。
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公开(公告)号：CN113361150A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110916064.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种城市列车运行多目标优化方法及系统，首先获取列车实际线路中的限速信息、坡道信息及曲线半径信息，再针对以上线路特征信息将区间进行非等分区划分，然后结合列车基本车辆数据构建列车纵向动力学模型；再通过动力学模型计算出列车运行能耗、区间运行时间、实际停车位置、加速度变化率，建立列车运行多目标优化模型；然后采用多目标差分进化算法求解多目标优化模型获得各个运行区间的Pareto最优解集；最后根据城市列车运行性能指标评价原则，获取能综合考虑各个目标的最优解并生成列车运行速度曲线。本发明方法与其他方法相比，该方法收敛速度快，不易陷入局部最优解，能快速准确地搜索到最优的工况转换位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113126501B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110440337.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种稀土萃取过程预测控制方法及系统，方法包括：以稀土萃取过程中的萃取剂、料液和酸液流量为输入，以水相和有机相中的浓度为状态，以难萃和易萃稀土元素组分含量为输出，构建稀土萃取空间模型；将稀土萃取输出空间模型进行离散化处理，获得状态空间增量模型；基于状态空间增量模型构建预测控制输出模型；基于预测控制输出模型构建优化描述问题；对优化描述问题进行求解，获得最优解；基于最优解确定控制量，控制稀土萃取过程。本发明采用模型预测控制MPC方法对状态空间增量模型进行处理，因MPC对模型要求低，适用于多变量对象，所以能够提高稀土萃取过程的生产效率和准确性，还能够克服资源消耗大、产品质量不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN114743060A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210388912.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种稀土元素组分含量预测方法和系统，属于稀土元素分析技术领域，包括以下步骤：构建历史数据库；历史数据库中包括若干条不同工况下的历史稀土溶液图像颜色特征和对应的历史稀土元素组分含量；获取目标稀土溶液图像颜色特征；从历史数据库中选取与目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；采用最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型，以学习集中的历史稀土溶液图像颜色特征作为模型的输入，以对应的历史稀土元素组分含量为模型的目标输出；将目标稀土溶液图像颜色特征输入元素组分含量预测模型中，得到目标稀土元素组分含量。
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公开(公告)号：CN113130014A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110440712.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支神经网络的稀土萃取模拟方法及系统，方法包括：获取稀土原始数据集并进行预处理，得到处理后的数据集；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；根据训练集构建多分支神经网络模型；构建多分支神经网络模型的各个分支对应的独立损失优化函数；对各个分支对应的独立损失优化函数进行训练，当各个分支的独立损失优化函数均收敛到设定阈值时，停止训练，获得训练后的多分支神经网络模型；利用测试集对所述训练后的多分支神经网络模型进行模拟，当模拟精度达到设定精度时，停止模拟，获得最终的多分支神经网络模型；利用最终的多分支神经网络模型进行稀土萃取模拟。本发明提高了稀土萃取模拟的预测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN113126501A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110440337.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种稀土萃取过程预测控制方法及系统，方法包括：以稀土萃取过程中的萃取剂、料液和酸液流量为输入，以水相和有机相中的浓度为状态，以难萃和易萃稀土元素组分含量为输出，构建稀土萃取空间模型；将稀土萃取输出空间模型进行离散化处理，获得状态空间增量模型；基于状态空间增量模型构建预测控制输出模型；基于预测控制输出模型构建优化描述问题；对优化描述问题进行求解，获得最优解；基于最优解确定控制量，控制稀土萃取过程。本发明采用模型预测控制MPC方法对状态空间增量模型进行处理，因MPC对模型要求低，适用于多变量对象，所以能够提高稀土萃取过程的生产效率和准确性，还能够克服资源消耗大、产品质量不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN112486024A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202110035264.0
申请日：2021-01-12
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法及系统。该方法包括利用高速列车的多质点模型确定所述高速列车的实际状态量；利用所述高速列车的参考模型确定所述高速列车的目标状态量；根据所述实际状态量和所述目标状态量确定跟踪误差；根据所述跟踪误差确定自适应率；根据所述自适应率确定自适应控制器；根据所述自适应控制器控制所述高速列车。本发明实现了高速列车的高精度跟踪控制。
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