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公开(公告)号：CN114537391A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210172148.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预报观测器的车辆跟驰伺服控制方法及系统，从动力学和运动学的角度构建了一种基于预报观测器的、完全线性化的伺服控制模型，用于车辆跟驰行为控制。与现有技术相比，本发明将动态安全车距实时跟踪与系统状态的渐近收敛有机结合起来，后车能够根据实际车距与动态安全车距的误差，以及前车的行为变化，合理调整自身行为，实现安全、高效和平稳跟驰运行，解决了跟驰行为与实际车距实时连续调整的同步控制问题，可显著增强车辆跟驰系统的自主智能和自主适应能力，有效提升跟驰行为与实际车距的控制水平和控制质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112896244A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110197062.6
申请日：2021-02-22
Applicant: 同济大学
IPC: B61L27/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于目标速度曲线跟踪的列车站间运行控制方法及装置，其中方法包括：步骤S1：列车在从车站出发之前，向车站请求发送配置信息和约束条件，其中所述约束条件包括列车性能参数和线路信息；步骤S2：接收由车站发送的配置信息和约束条件，并输入优化模型：步骤S3：采用基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法求解优化模型，得到最优目标速度曲线；步骤S4：按照所述最优目标速度曲线控制列车运行。与现有技术相比，本发明将列车站间运行的行为优化模型及基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法与列车最优目标速度曲线的计算过程分离开来，增加了列车站间运行的行为优化模型及基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法的一般适用性，适用于任意列车和任意站间线路。
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公开(公告)号：CN116545319A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310376951.8
申请日：2023-04-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于磁链观测器的城轨交通异步电机控制方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于轮对定轴转动方程，确定城轨列车异步电机的负载转矩；步骤S2、结合不同的路况和运载需求，确定列车运行策略，得到预设定速度和加速度轨迹；步骤S3、基于磁链观测器，搭建城轨列车异步电机控制模型，根据预设定速度和加速度轨迹，对城轨列车异步电机进行控制。与现有技术相比，本发明将城轨列车的负载计算、牵引方式与基于磁链观测器的异步电机控制分离开来，增加了异步电机控制方式的一般实用性，利用转子磁链观测器可实现更精准的磁链观测，通过异步电机模型的解耦实现矢量控制。
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公开(公告)号：CN112896244B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110197062.6
申请日：2021-02-22
Applicant: 同济大学
IPC: B61L27/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于目标速度曲线跟踪的列车站间运行控制方法及装置，其中方法包括：步骤S1：列车在从车站出发之前，向车站请求发送配置信息和约束条件，其中所述约束条件包括列车性能参数和线路信息；步骤S2：接收由车站发送的配置信息和约束条件，并输入优化模型：步骤S3：采用基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法求解优化模型，得到最优目标速度曲线；步骤S4：按照所述最优目标速度曲线控制列车运行。与现有技术相比，本发明将列车站间运行的行为优化模型及基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法与列车最优目标速度曲线的计算过程分离开来，增加了列车站间运行的行为优化模型及基于Pareto优化的NSGA‑II求解算法的一般适用性，适用于任意列车和任意站间线路。
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公开(公告)号：CN114537391B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210172148.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预报观测器的车辆跟驰伺服控制方法及系统，从动力学和运动学的角度构建了一种基于预报观测器的、完全线性化的伺服控制模型，用于车辆跟驰行为控制。与现有技术相比，本发明将动态安全车距实时跟踪与系统状态的渐近收敛有机结合起来，后车能够根据实际车距与动态安全车距的误差，以及前车的行为变化，合理调整自身行为，实现安全、高效和平稳跟驰运行，解决了跟驰行为与实际车距实时连续调整的同步控制问题，可显著增强车辆跟驰系统的自主智能和自主适应能力，有效提升跟驰行为与实际车距的控制水平和控制质量。
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公开(公告)号：CN116070673A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211165172.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种神经网络模型及计算机设备，包括输出层、隐含层、输入层，其中隐含层的激活函数包括：第一函数、第二函数及第三函数；第一函数、第二函数、第三函数的导函数为1且第一函数为正比例函数，第二函数、第三函数为一次函数。通过在神经网络模型中提供了零中心、单调增、斜率为1、具有奇函数特性的两种激活函数，消除了当前典型激活函数导数小于1或大于1导致的梯度消失和梯度爆炸现象，以及输入为0时神经元的死亡现象，从激活函数的角度解决了深度神经网络的长时依赖问题，在不同学习方向具有学习速度均衡的特点，可以应用在文字识别、图像识别、语音识别、视频识别等领域。
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