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公开(公告)号：CN106828479B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201710123928.2
申请日：2017-03-03
Applicant: 中南大学
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明公开了种制动机便携式检测仪及检测方法,包括便携式工控机箱、面板、上位机、信号处理子板、EBV测试连接器、EPCU测试连接器、网络接口卡、压力传感器;EBV测试连接器和EPCU测试连接器均连接至网络接口卡,网络接口卡与上位机连;压力传感器接口与信号处理子板连接,信号处理子板连接至上位机;所有部件完整封装于便携式工控机箱中;本发明能实现进行CCBII制动机传感器的自动检测;并将检测中间过程数据实时传送至上位机进行存储和显示,检测完成后,生成检测报告。本发明方便检修人员携带,操作简单,界面友好。
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公开(公告)号：CN106864445A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710117703.6
申请日：2017-03-01
Applicant: 中南大学
IPC: B60T15/02
CPC classification number: B60T15/021 , B60T15/025 , B60T15/027
Abstract: 本发明公开了一种新型分布式网络控制制动机电子制动阀。本装置包括：控制模块，电源转换模块，PWM输出模块，模拟量采集模块，信号输入模块，CAN网络控制芯片，CAN收发器，SPI通信芯片，RS485电平转换模块，隔离模块，滤波模块，制动闸，角度传感器等。本发明的新型分布式网络控制制动机电子制动阀，采用高速率高精度绝对式编码器作为角度传感器采集制动闸信息，采用滑动平均滤波算法进行信号处理，采用冗余CAN网络传输制动指令，采用低计算量的显示模型预测控制(EMPC)算法控制制动缸压力，具有传输精度高，抗干扰性能强，在线计算量小，安装调试方便等特点。
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公开(公告)号：CN106850376A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710137756.4
申请日：2017-03-09
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L12/40013 , B61L15/0036 , H04L12/66 , H04L2012/40215 , H04L2012/40293
Abstract: 本发明公开了一种重载组合列车电控空气制动系统的LonWorks网关单元，包括电源模块、LonWorks网络模块以及控制模块，所述电源模块和LonWorks网络模块均与所述控制模块相连；该网关单元具有多种通信介质，多种拓扑结构，能够利用网桥、路由器、网关等设备组成更大规模网络，实现了不同厂家产品互操作、互换的能力，以及网络管理、为用户提供透明的网络数据操作的能力等；实现了LonWorks电力载波信号的调制解调以及230V直流电源的耦合，载波信号的放大。大大地提升了重载组合列车控制的实时性；实现了CAN总线与LonWorks总线的互联，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102910157B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210370942.X
申请日：2012-09-28
Applicant: 中南大学
IPC: B60T8/17
Abstract: 本发明公开了一种CCBII制动机的EPCU后备转换装置。该装置包括：电源转换模块、信号控制采集模块、信号控制输出模块、总线扩展、控制模块、LON网络模块、FTT-10A LON收发器、双口RAM、MVB通讯芯片、MVB网络数据收发器、故障指示存储模块。本发明的CCBII制动机的EPCU后备转换装置，提供一种由EPCU部分故障（如故障代码014、017、025等）导致补机的解决方案，确保本务机车制动命令的正常执行，维持机车正常运行。
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公开(公告)号：CN114487890B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210094201.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法。其步骤为：获取锂电池实验数据集；根据容量计算电池实际的健康状态，提取若干个能够表征电池健康状态的老化特征并对特征数据进行标准化处理；初始化相关参数并建立改进的长短期记忆神经网络模型，确定网络中需要优化的参数；对改进的长短期记忆神经网络估计模型进行训练；将训练得到的最优参数值作为长短期记忆神经网络模型中对应的值来进行锂离子电池健康状态的估计。本发明能够有效提高锂离子电池健康状态的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114771520B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210331495.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W30/09
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的电动汽车经济性自适应巡航控制方法及系统，所述方法包括：建立跟驰系统的马尔科夫模型；根据强化学习中Actor‑Critic算法，设计自适应巡航控制器；根据自适应巡航控制器的速度控制信号，根据逆动力学模型转化为加速/减速踏板卡开度，控制车辆安全跟随前车。本发明能够实现安全、舒适、平稳的跟随前车，避免碰撞行为发生，自适应能力较好。与只考虑驾驶安全的控制策略相比，在相同驾驶周期内，电池荷电状态有所提高。
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公开(公告)号：CN114572053B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210212931.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的电动汽车能量管理方法及系统，其方法包括：构建三种工况模式下基于神经网络的能量管理模型；采集实时的行驶工况速度数据，通过滑动窗口提取工况段特征，并进行主成分分析；将特征参数输入模糊逻辑，得到工况识别结果；根据工况识别结果，选择分类结果所对应的基于神经网络的能量管理模型；将超级电容和锂电池的电流电压以及速度信息特征输入到训练好的神经网络模型中，得到超级电容的参考电流，实现实时能量管理。本发明根据工况实时调整能量管理策略，充分利用了超级电容的优点，有效延长了锂电池的寿命。
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公开(公告)号：CN116501027A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310784140.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式制动系统健康评估方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：对于充风电磁阀和排风电磁阀，基于其驱动电流曲线计算其健康评估指标，并输入至电磁阀健康评估模型以得到其健康状态；对于分布式制动系统中其他部件，根据失效率、可靠度、有效度和重要度计算其健康状态；对于三个压力控制模块，提取其阶段性特征和跟随性特征计算其健康状态指标；然后根据分布式制动系统当前状态下所处的制动功能模式建立包含部件‑模块‑系统三个层次的贝叶斯网络模型；根据各节点的后验概率和前述计算的部件节点的健康状态，基于贝叶斯网络模型计算得到分布式制动系统的健康状态。可以实现分布式制动系统健康状态的准确评估。
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公开(公告)号：CN116215324A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310518911.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 中南大学
IPC: B60L58/26 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质，其中方法包括：实时获取重载货运列车行驶过程中主牵引电机消耗的牵引功率、车载电池温度；若车载电池温度大于或等于阈值温度，则采用快速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于阈值温度，且大于或等于目标温度，则采用慢速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于目标温度，则采用电池保温策略获取电池制冷功率给定值；根据得到的电池制冷功率给定值，执行电池制冷。该方法能够基于实时车载电池温度、牵引功率确定电池热管理系统所需的电池制冷功率，进而抑制电池老化。
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公开(公告)号：CN114771520A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210331495.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W30/09
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的电动汽车经济性自适应巡航控制方法及系统，所述方法包括：建立跟驰系统的马尔科夫模型；根据强化学习中Actor‑Critic算法，设计自适应巡航控制器；根据自适应巡航控制器的速度控制信号，根据逆动力学模型转化为加速/减速踏板卡开度，控制车辆安全跟随前车。本发明能够实现安全、舒适、平稳的跟随前车，避免碰撞行为发生，自适应能力较好。与只考虑驾驶安全的控制策略相比，在相同驾驶周期内，电池荷电状态有所提高。
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