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公开(公告)号：CN120030444A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510183391.3
申请日：2025-02-19
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/048 , B61L27/53
Abstract: 本发明公开了一种轨道电路的故障诊断模型的训练方法、故障诊断方法、装置、设备和介质，包括：根据目标轨道电路对应的系统结构图，构建电路故障树；根据电路故障树确定目标轨道电路包括的潜在故障类型，及各潜在故障类型在电路故障树中的重要度信息；根据重要度信息从潜在故障类型中确定高风险故障类型，并当目标轨道电路出现高风险故障事件时采集目标轨道电路中各电气设备的实时工作参数；根据实时工作参数构建模型训练数据，并采用模型训练数据对待训练模型进行训练生成故障诊断模型。本发明利用训练完成的故障诊断模型对轨道电路中的高风险故障类型进行自动诊断，无需依靠人工方式进行诊断，提高了轨道电路故障诊断的准确性以及及时性。
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公开(公告)号：CN118011173A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410229866.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种列车IGBT寿命评估方法、装置、设备及介质，包括：对目标列车中的IGBT器件进行加速老化实验，获取IGBT器件在老化过程中对应的运行数据集；根据结温预测公式以及运行数据集，确定IGBT器件在不同工况下对应的结温，根据结温建立IGBT器件对应的寿命模型；根据寿命模型以及改进粒子滤波算法，建立IGBT器件对应的预测方程；根据预测方程以及IGBT器件的当前运行参数，预测IGBT器件的剩余使用寿命。本发明实施例的技术方案可以降低IGBT器件寿命预测方法的复杂性，提高预测方法的便捷性以及预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118036462B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410221969.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2431 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于高速列车的列车级位确定方法、装置、设备及介质。通过获取目标高速列车在目标时刻上的运动状态数据；将运动状态数据进行线性非线性识别处理，得到数据类型识别结果；若数据类型识别结果为线性运动状态数据，则获取与线性运动状态数据对应的线性高速列车速度和线性高速列车牵引力，并将其输入至预先训练好的线性静态模型中，确定出列车级位；若数据类型识别结果为非线性运动状态数据，则获取与非线性运动状态数据对应的非线性高速列车速度和非线性高速列车牵引力，并将其输入至预先训练好的非线性动态模型中，确定出列车级位。解决了不能准确确定出高速列车的列车级位的问题，提高了高速列车列车级位确定地准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117962963A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410222476.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种列车运行行为预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标列车运行过程中的牵引级位和制动级位，将牵引级位和制动级位转换为牵引序列和制动序列；根据牵引序列、制动序列以及与目标列车中控制系统对应的时滞原因，构建运行时滞模型；采用运行时滞模型以及减法聚类算法，对目标列车的初始运行策略进行优化，得到目标编码策略；采用分数阶最小二乘算法，对运行时滞模型中的时变参数进行辨识处理，使用处理后的运行时滞模型对目标列车的运行速度进行预测。本发明实施例的技术方案提高了高速列车大功率操纵过程的速度预测精度，实现了对高速列车进行速度跟踪，满足了高速列车大功率操纵过程的运营需求。
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公开(公告)号：CN118036462A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410221969.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2431 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于高速列车的列车级位确定方法、装置、设备及介质。通过获取目标高速列车在目标时刻上的运动状态数据；将运动状态数据进行线性非线性识别处理，得到数据类型识别结果；若数据类型识别结果为线性运动状态数据，则获取与线性运动状态数据对应的线性高速列车速度和线性高速列车牵引力，并将其输入至预先训练好的线性静态模型中，确定出列车级位；若数据类型识别结果为非线性运动状态数据，则获取与非线性运动状态数据对应的非线性高速列车速度和非线性高速列车牵引力，并将其输入至预先训练好的非线性动态模型中，确定出列车级位。解决了不能准确确定出高速列车的列车级位的问题，提高了高速列车列车级位确定地准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117048667A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311074481.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于车辆动态响应辨识的重载列车控制方法及系统，涉及列车控制技术领域，该方法包括：根据重载列车不同车厢的动力学响应差异，将重载列车的车厢划分为多个区块；以各区块的牵引力或者制动力作为输入，列车速度为输出建立各区块的车辆运行模型；采用施密斯预估器对重载列车复杂线路条件下速度的时滞特性进行补偿；当重载列车的速度变化量，或者无级调速下加速度变化量超出设定范围时，采用模糊PID‑Smith时滞控制器对车辆运行模型输出速度进行控制；当重载列车速度跟踪精度超出设定范围时，采用改进的粒子群算法对模糊PID‑Smith时滞控制器的参数进行动态调整。本发明提高重载列车时滞特性下的参数整定精度和控制的可靠性。
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公开(公告)号：CN118333207A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410340566.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例涉及一种列车运行轨迹预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据列车的运行道路对应的道路特性，将所述运行道路划分为多个子运行路段，其中，所述子运行路段的道路特征相同；根据所述列车的当前运行状态信息，确定目标运行状态信息，其中，所述目标运行状态信息包括下一子运行路段的最优运行状态信息，所述下一子运行路段包括与所述列车当前行驶的子运行路段相邻的下一个子运行路段；根据所述目标运行状态信息，生成所述列车运行轨迹，解决了现有技术中存在的重载列的运行效率低且运行耗能大的技术问题，达到了提升重载列车的运输能力的同时减小运行能耗的技术效果。
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公开(公告)号：CN119225243A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411333027.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请公开了一种非匹配扰动下高速列车群组链式协同控制方法及系统，涉及列车运行优化领域，该方法包括获取高速列车群组中各列车在运行过程中受到的基本运行阻力、匹配干扰和非匹配干扰；根据基本运行阻力，构建各列车的动力学模型和高速列车群组编队的通信拓扑；当设定列车不存在外部扰动时，基于动力学模型和通信拓扑，构建第一分布式控制协议；基于第一分布式控制协议，在添加匹配干扰和非匹配干扰的状况下，构建第二分布式控制协议；根据第二分布式控制协议，基于约束条件和干扰补偿，构建具有前馈补偿项的复合分布式积分滑模控制协议，完成高速列车群组链式协同控制。本申请能够减小高速列车运行过程中因非匹配干扰而导致的跟踪误差。
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公开(公告)号：CN112446174A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011342238.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 华东交通大学 , 杭州萃思科技有限公司
Abstract: 一种高速电气化铁路牵引电机多故障建模与诊断方法，包括如下步骤：(1)通过对牵引电机多故障动态分析，在系统多个工作点附近建立描述多故障特性的最小二乘模型结构，实现机理模型和数据驱动模型的有效融合；(2)构建基于类不平衡学习的多故障分离算法来优化故障特征集合，在牵引电机未知的故障参数空间内可以得到解耦的故障类集合；(3)采用基于多模型的故障参数估计技术来解决多故障时变参数的估计和收敛问题，据此设计二阶段自适应多模型诊断系统来实现多故障诊断的稳定性和报警等级的量化分析。本发明针对多故障的时变、邻接耦合和分布不一致等特性，可以有效提高其辨识精度和诊断效率，避免了传统故障诊断的盲目性。
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公开(公告)号：CN112446174B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011342238.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 华东交通大学 , 杭州萃思科技有限公司
Abstract: 一种高速电气化铁路牵引电机多故障建模与诊断方法，包括如下步骤：(1)通过对牵引电机多故障动态分析，在系统多个工作点附近建立描述多故障特性的最小二乘模型结构，实现机理模型和数据驱动模型的有效融合；(2)构建基于类不平衡学习的多故障分离算法来优化故障特征集合，在牵引电机未知的故障参数空间内可以得到解耦的故障类集合；(3)采用基于多模型的故障参数估计技术来解决多故障时变参数的估计和收敛问题，据此设计二阶段自适应多模型诊断系统来实现多故障诊断的稳定性和报警等级的量化分析。本发明针对多故障的时变、邻接耦合和分布不一致等特性，可以有效提高其辨识精度和诊断效率，避免了传统故障诊断的盲目性。
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