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公开(公告)号：CN107544289A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710933882.0
申请日：2017-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种机车ATO系统展示装置，包括：列车调度仿真系统、列车机车运行监控系统、列车微机网络控制系统、ATO系统、机车模拟运行环境装置；其中：列车调度仿真系统，用于完成模拟调度信息的产生和发送；列车机车运行监控系统负责记录线路信息和机车实时运行的状况信息；列车微机网络控制系统用于记录并且显示机车控制的机车性能实时信息；机车模拟运行环境装置根据调度信息、实时运行状况及线路信息，通过机车模型计算下一个时间单位的状态，并将结果反馈到机车ATO系统展示装置的列车机车运行监控系统和列车微机网络控制系统。整个系统实现了子系统的划分，明确了子系统的功能，各个子系统可以根据需要用不同的方式实现和替换，增加了灵活性。
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公开(公告)号：CN107423761A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710605526.6
申请日：2017-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于特征选择和机器学习的轨道机车节能优化操纵方法，其特征在于具体包括以下步骤：步骤1、完成数据的收集与预处理，得到标准的数据集；步骤2、利用特征选择的算法对步骤1中的预处理之后的数据集进行特征的选择；步骤3、利用步骤2中特征选择后新的标准数据集，分别对速度变化模式预测模型及档位变化模式预测模型进行训练；步骤4、进行分类预测。本发明通过特征选择和机器学习的手段，简化轨道机车节能优化操纵问题的处理过程，减小求解过程中对人工分析和领域知识的依赖，在较短时间内得到轨道机车节能优化操纵序列，并能够得到更加节油的操纵序列。
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公开(公告)号：CN107272407A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710450602.0
申请日：2017-06-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种ATO系统行程方案的评价方法及系统，其根据ATO系统的性能参数，确定影响ATO系统行程方案的优化性能的各个因素；基于AHP分析方法，以定性和定量结合的方式确定所述各个因素的权重；分别根据每一因素的表征函数，计算每个因素对应的评价结果，并根据得到的每个因素对应的评价结果及对应的权重计算整个ATO系统的总评价结果；判断该ATO系统的行程方案的总评价结果值是否大于设定的评价结果阈值，并当确认大于时，选定该总评价结果值对应的ATO系统行程方案作为实际运行的ATO系统行程方案。本发明的评价考虑全面，能够更为真实地反映出所规划的ATO系统行程方案的性能。
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公开(公告)号：CN106775992A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710038009.5
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种冗余计算机系统任务补偿方法，其中任务根据任务之间资源和时序关系划分为不同的任务类型，系统冗余结构是完全镜像的，具有相同的程序逻辑和数据块，维护系统调度标志，在系统运行过程中，周期性的采集系统任务的已执行数量、已分配的数量，计算系统的负载；根据系统负载调度标志与系统超载阈值判定系统的执行方式；系统按照设计的冗余结构进行表决运行；对系统总任务集进行分配并计算任务集调度补偿代价。该方案充分利用冗余系统的硬件优势。在系统正常运行时，系统利用冗余结构，实现备份恢复、表决等功能，体现出容错计算的特征；在高负载的特殊情况下，经过系统的判定，实现负载分配。
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公开(公告)号：CN106844621B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710039058.0
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种轨道机车节能操纵实时优化控制策略库构建方法，具体包括以下步骤：步骤1、数据的收集与预处理，得到标准的数据集，为后续的步骤准备数据的输入；步骤2、利用数据挖掘算法结合数据预处理结果对机车操纵日志数据进行大规模的搜索与挖掘，最终将子操作序列集合处理为一种结构化的表征形式，并存储在文本文件中；步骤3、将不同坡段类型下的频繁子操作序列集合作为基础的策略库，并将最终得到的优化策略库处理为一种结构化的表征形式，存储在文本文件中；步骤4、根据机车的状态参数，通过策略的优化运算执行策略，最终生成整条线路的优化操纵序列。该方法提高了策略设计与生成的效率，并可以进行更加节油的驾驶模式的学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106775992B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710038009.5
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种冗余计算机系统任务补偿方法，其中任务根据任务之间资源和时序关系划分为不同的任务类型，系统冗余结构是完全镜像的，具有相同的程序逻辑和数据块，维护系统调度标志，在系统运行过程中，周期性的采集系统任务的已执行数量、已分配的数量，计算系统的负载；根据系统负载调度标志与系统超载阈值判定系统的执行方式；系统按照设计的冗余结构进行表决运行；对系统总任务集进行分配并计算任务集调度补偿代价。该方案充分利用冗余系统的硬件优势。在系统正常运行时，系统利用冗余结构，实现备份恢复、表决等功能，体现出容错计算的特征；在高负载的特殊情况下，经过系统的判定，实现负载分配。
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公开(公告)号：CN107195020A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710378150.X
申请日：2017-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G07C5/08
CPC classification number: G07C5/0841
Abstract: 本发明涉及一种面向列车自动驾驶模式学习的列车运行记录数据处理方法，具体包括以下步骤：步骤1、原始数据的收集与预处理，得到标准的数据集，为后续的步骤准备数据的输入；步骤2、利用步骤1中得到的标准数据集进行数据不均衡处理；步骤3、利用特征选择的算法对步骤2中的SMOTE算法处理之后的数据集进行特征的选择，将无效特征和噪声特征去除，得到最合适的特征，并将经过特征选择之后的数据集重新保存为新的数据集，存储在文本文件中。该技术方案对线路数据进行分段操作，并将司机操作日志数据与线路分段数据进行映射；同时使用SMOTE算法解决了数据的不平衡问题；使用CFS进行数据集的特征选择，得到数据集的最佳特征，对数据进行了有效降维。
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公开(公告)号：CN106934461A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710146249.7
申请日：2017-03-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06N7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于FURIA的机车智能操纵优化规则归纳方法，其特征在于：步骤1、对机车行驶线路数据进行分段预处理，具体包括加算坡度和线路分段，得到按照加算坡度划分的各个坡段的特征信息；骤2、进行速度层数据预处理；步骤3、进行档位层数据预处理；步骤4、进行速度层模糊规则归纳；步骤5、进行档位层模糊规则归纳；步骤6、当次优化参数输入及优化结果计算执行；将该模型运用于机车操纵优化过程，得到达到尽可能低油耗效果的操纵序列；使用的司机驾驶日志数据是具有优秀驾驶习惯，并且最终驾驶机车能耗较低的驾驶数据，这样从这些数据中学习出来的模型才能具备节能优化的作用。
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公开(公告)号：CN107423761B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710605526.6
申请日：2017-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于特征选择和机器学习的轨道机车节能优化操纵方法，其特征在于具体包括以下步骤：步骤1、完成数据的收集与预处理，得到标准的数据集；步骤2、利用特征选择的算法对步骤1中的预处理之后的数据集进行特征的选择；步骤3、利用步骤2中特征选择后新的标准数据集，分别对速度变化模式预测模型及档位变化模式预测模型进行训练；步骤4、进行分类预测。本发明通过特征选择和机器学习的手段，简化轨道机车节能优化操纵问题的处理过程，减小求解过程中对人工分析和领域知识的依赖，在较短时间内得到轨道机车节能优化操纵序列，并能够得到更加节油的操纵序列。
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公开(公告)号：CN107544289B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710933882.0
申请日：2017-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种机车ATO系统展示装置，包括：列车调度仿真系统、列车机车运行监控系统、列车微机网络控制系统、ATO系统、机车模拟运行环境装置；其中：列车调度仿真系统，用于完成模拟调度信息的产生和发送；列车机车运行监控系统负责记录线路信息和机车实时运行的状况信息；列车微机网络控制系统用于记录并且显示机车控制的机车性能实时信息；机车模拟运行环境装置根据调度信息、实时运行状况及线路信息，通过机车模型计算下一个时间单位的状态，并将结果反馈到机车ATO系统展示装置的列车机车运行监控系统和列车微机网络控制系统。整个系统实现了子系统的划分，明确了子系统的功能，各个子系统可以根据需要用不同的方式实现和替换，增加了灵活性。
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