-
公开(公告)号：CN113971421A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111391821.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轨道侧振动加速度的轨道板变形识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取原始轨侧振动信号数据；步骤S2:对轨侧振动信号数据进行处理，转化为有相同时间长度的数据子集；步骤S3:基于局部均值分解方法，获取原始轨侧振动信号数据的特征参数向量矩阵；步骤S4:构建随机森林模型，并基于特征参数向量矩阵训练，得到训练后的随机森林；步骤S5:获取实时轨侧振动信号数据，并根据训练后的随机森林进行分类，完成对轨道板缺陷信息的识别。本发明能够有效提取出检测轨道板变形的关键信息，快速、准确地识别轨道板的变形。
-
公开(公告)号：CN112821450A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110017299.1
申请日：2021-01-07
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种并网逆变器的控制方法、装置、计算机设备和介质，该并网逆变器的控制方法通过获取并网逆变器对应的虚拟同步发电机的角频率偏差和角频率变化率；根据角频率变化率和角频率偏差，确定虚拟惯量；根据角频率变化率，确定虚拟阻尼；根据虚拟惯量和虚拟阻尼调节并网逆变器的频率。使用本发明提供的并网逆变器的控制方法可以提高电网系统的稳定性。
-
公开(公告)号：CN114973089B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210597226.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于图像视觉算法的接触网和受电弓接触点检测方法，通过在列车顶设置摄像机持续采集受电弓的当前状态图像作为数据集，采用图像识别的方法对接触点的位置进行检测；在所述采用图像识别的方法对接触点的位置进行检测的过程中：采用目标检测算法对受电弓区域进行提取；采用阈值法对前景图像进行提取并剔除背景图像；对分割后的前景图像进行边缘检测，再对边缘特征中的直线进行识别，采用先验知识对识别获得的直线进行约束，约束项包括线段的位置、线段的长度、线段的斜率，经过约束后，边缘直线段仅保留下受电弓的滑板线和接触网的接触线，它们的交点则确定为接触点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113971421B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111391821.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于轨道侧振动加速度的轨道板变形识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取原始轨侧振动信号数据；步骤S2:对轨侧振动信号数据进行处理，转化为有相同时间长度的数据子集；步骤S3:基于局部均值分解方法，获取原始轨侧振动信号数据的特征参数向量矩阵；步骤S4:构建随机森林模型，并基于特征参数向量矩阵训练，得到训练后的随机森林；步骤S5:获取实时轨侧振动信号数据，并根据训练后的随机森林进行分类，完成对轨道板缺陷信息的识别。本发明能够有效提取出检测轨道板变形的关键信息，快速、准确地识别轨道板的变形。
-
公开(公告)号：CN112821450B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110017299.1
申请日：2021-01-07
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种并网逆变器的控制方法、装置、计算机设备和介质，该并网逆变器的控制方法通过获取并网逆变器对应的虚拟同步发电机的角频率偏差和角频率变化率；根据角频率变化率和角频率偏差，确定虚拟惯量；根据角频率变化率，确定虚拟阻尼；根据虚拟惯量和虚拟阻尼调节并网逆变器的频率。使用本发明提供的并网逆变器的控制方法可以提高电网系统的稳定性。
-
公开(公告)号：CN113987679B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111278403.9
申请日：2021-10-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于MOGRIFIER‑GRU深度学习的列车稳定性预测方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1：获取不同路况下列车加速度和轮轨力数据，并对数据进行归一化处理，得到用于训练预测模型的训练数据；步骤S2：搭建MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型，并通过训练数据对MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型进行训练，得到训练好的MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型；步骤S3：采集实际运行列车实时传回的数据，通过训练好的MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型，预测列车稳定性。该方法及系统有利于降低列车稳定性监测成本，提高轮轨力预测精度。
-
公开(公告)号：CN114973089A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210597226.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于图像视觉算法的接触网和受电弓接触点检测方法，通过在列车顶设置摄像机持续采集受电弓的当前状态图像作为数据集，采用图像识别的方法对接触点的位置进行检测；在所述采用图像识别的方法对接触点的位置进行检测的过程中：采用目标检测算法对受电弓区域进行提取；采用阈值法对前景图像进行提取并剔除背景图像；对分割后的前景图像进行边缘检测，再对边缘特征中的直线进行识别，采用先验知识对识别获得的直线进行约束，约束项包括线段的位置、线段的长度、线段的斜率，经过约束后，边缘直线段仅保留下受电弓的滑板线和接触网的接触线，它们的交点则确定为接触点。
-
公开(公告)号：CN113987679A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111278403.9
申请日：2021-10-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于MOGRIFIER‑GRU深度学习的列车稳定性预测方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1：获取不同路况下列车加速度和轮轨力数据，并对数据进行归一化处理，得到用于训练预测模型的训练数据；步骤S2：搭建MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型，并通过训练数据对MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型进行训练，得到训练好的MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型；步骤S3：采集实际运行列车实时传回的数据，通过训练好的MOGRIFIER‑GRU深度学习预测模型，预测列车稳定性。该方法及系统有利于降低列车稳定性监测成本，提高轮轨力预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.015 seconds)
