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公开(公告)号：CN109733445A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811613563.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种突发事件下的基于多智能体系统模型的分布式调度方法，包括如下步骤：步骤一:评估突发事件等级，若为低等级延误，就近停车等待事件被解决，加速赶上原时间表，转到步骤四；若为高等级延误，转到步骤二；步骤二：选择最优同级临近车站S2i，i为第i次选择；步骤三：根据调度算法调度受影响的列车；步骤四：列车集合按各自的时刻表运行至目标车站S4。本发明提出的突发事件下的基于多智能体系统模型的分布式调度方法，保证在突发事件下，高铁能够在对全局的延误影响最小下进行行车。
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公开(公告)号：CN119600497A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411521440.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及工业工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统，该方法对过程变量进行插值处理，并对视频图像帧进行平均化，将多源异构信息对齐到相同的时间步上；这样，对齐了采样频率不一致的多源异构信息，构建了过程变量和视频图像联合驱动的深度神经网络模型，提取了多源异构信息中具有代表性的工况特征，克服了仅使用单一信息源时工况信息利用不完全的问题，设计了双层残差连接模块和模型稳定性评价指标，实现了对高炉工况的准确识别。
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公开(公告)号：CN119151814A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410950093.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及图像增强技术领域，公开了一种煤矿井下低照度图像增强方法、系统及设备，该方法首先，进行色彩校正可以较好地解决煤矿井下异常光照下色偏问题，确保图像的色彩自然度；其次，基于含噪Retinex模型分解出噪声、光照、反射三大分量，去除复杂噪声，同时采取伽马矫正的方式进行均衡亮度调整；最后，基于权重进行多尺度融合得到最终增强图像，缓解了过暗与过亮区域的细节丢失问题，实现异常光照下图像增强，确保后续煤矿开采作业识别和检测作业开展的安全性和合理性，提升了在煤矿井下低照度图像图像增强时的精度。
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公开(公告)号：CN114894619A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210500867.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了基于长短期记忆网络的钢管混凝土柱轴压荷载‑应变曲线预测方法。对于设计参数、轴压荷载和轴向应变数据，设计数据预处理和数据构成方法，用于长短期记忆网络离线模型训练；构造轴向应变数据序列，并将其与设计参数输入到训练好的离线模型中，得到模型输出的轴压荷载数据；用轴向应变数据和轴压荷载数据还原轴压荷载‑应变曲线，实现系统轴压荷载‑应变曲线预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111983414B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010807693.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对轨道列车牵引变流器的开路故障诊断方法及系统，该方法包括：建立整流器结构模型并列出物理方程组，确定故障类型，获得故障诊断数据集；根据物理方程组构建用于故障诊断的残差，根据残差与故障的关系生成诊断决策表；计算出故障诊断数据集中每个数据对应的残差值，通过诊断决策表对每个数据进行初步的故障诊断，所有数据按故障类型进行预分类，并按照预分类构造数据集中各数据之间的关联关系图；将关联关系图转化为关联关系矩阵，构造图卷积神经网络，在网络前向传播公式中使用关联关系矩阵，训练图卷积神经网络模型；图卷积神经网络模型输出作为故障诊断预测结果。本发明可提高整流器故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN113255771B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110579449.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及故障诊断领域，公开一种基于多维异构差异分析的故障诊断方法及系统，以提高系统故障诊断正确率。方法包括：采集系统正常、故障运行下的传感器信号，构建数值型、分布型、时序型3种不同结构特征集；分别对数值型、分布型、时序型的训练特征集与训练特征集之间进行差异度量，并分别对数值型、分布型、时序型的训练特征集与测试特征集之间进行差异度量；根据前述各类型差异度量并结合3种不同结构特征的权重，构建多维异构特征集的synsim综合差异度量矩阵，最后通过k‑近邻分类得到最终的正常/故障类别。
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公开(公告)号：CN110957762B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201911262861.6
申请日：2019-12-11
Applicant: 中南大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明涉及电路故障诊断领域，公开了一种三电平牵引变流器故障分类方法、系统及存储介质，以对牵引变流器中常见的5类故障进行分类；该方法包括在三电平牵引变流器正常的工作情况下，建立直流环节电压与网侧电流、牵引电机定子三相电流、和脉冲控制信号之间的第一关系模型；分别建立三电平整流器正常运行时和三电平整流器的桥臂上的各功率器件在开路故障运行时的网侧电流与直流环节电压、网侧电压、整流器的脉冲控制信号之间的第二关系模型和第三关系模型；判断牵引变流器是否发生故障；设定各类故障对应的故障分类的阈值；并将定子三相电流之和、直流环节上侧和下侧电压之差、以及网侧电流残差分别与故障分类阈值进行比较以进行故障分类。
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公开(公告)号：CN109447187B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811590223.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及电机故障诊断领域，公开了一种电机故障诊断方法及系统，以及时发现电机运行的异常情况并进行故障诊断，使用方便，易于实施；本发明的方法包括：选取正常训练数据集，计算第一检测统计量，并计算检测阈值；选取不同类型的故障数据作为故障训练数据集，计算第二检测统计量，采用核密度估计法计算第二检测统计量的故障概率密度函数，并构建所有类型故障样本的概率密度函数集；选取测试数据集，根据测试数据集计算第三检测统计量，将第三检测统计量与检测阈值进行比较，判断电机是否发生故障；若发生故障，采用核密度估计法计算第三检测统计量的故障密度函数，并构建测试数据集的概率密度函数集，从而诊断故障类型。
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公开(公告)号：CN112910325A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110059994.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 中南大学
IPC: H02P6/08 , H02P6/28 , H02P21/14 , H02P21/22 , H02P25/022
Abstract: 本发明涉及一种用于内置式永磁同步电机DTC的MTPA控制方法，(1)通过比较预测的定子电流和实际采样得到的定子电流来判断定子磁链扰动的方向；(2)通过使用给定转矩差计算可变采样周期；(3)利用(1)(2)改进传统扰动观察搜索算法，通过对磁链施加MTPA方法得到扰动方向来减小系统定子电流，实现系统给定转矩不均匀变化情况下快速准确的内置式永磁同步电机DTC的MTPA控制。
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