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公开(公告)号：CN110803182B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201911197132.7
申请日：2019-11-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: B61F5/24
Abstract: 本发明公开了一种基于磁流变阻尼模型的高速列车横向振动控制方法，在高速列车地车身和转向架之间以差动结构地形式设置磁流变阻尼器，有效地克服了磁流变阻尼器地初始压缩或膨胀状态对列车产生的偏移量影响；在Bouc‑Wen磁流变阻尼动力模型和高速列车的动力学模型理论的基础上，加以双曲正切函数拟合的磁流变阻尼器速度与位移之间的时滞变量，提出了完整且精准的高速列车非线性电流控制变阻尼模型，并用于指导磁流变阻尼器的电流控制，与真实环境的磁流变阻尼器电控特性高度契合，最终通过具有控制精度高的二阶滑膜的控制方法对磁流变阻尼器进行电控，实现了高速列车横向振动的抑制。
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公开(公告)号：CN119844114A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510024182.4
申请日：2025-01-07
Applicant: 中铁工程服务有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种用于盾构导向系统异常自动识别与处理的方法与系统，涉及盾构机控制技术领域，解决现有技术在导向系统由于意外情况影响导致测量的姿态数据出现异常时，无法正常进行掘进施工的技术问题；本发明包括利用历史盾构施工数据训练神经网络模型获取识别模型；盾构施工时对盾构施工数据进行实时更新，将实时盾构数据输入识别模型中获取姿态数据预测结果，若某一姿态数据在对应曲线段类型指定周期后的数据与识别模型的姿态数据预测结果的差值超过阈值则判断导向系统异常；若判断导向系统异常，将当前位置的导向系统姿态偏差的理想预测值与实际预测值的差值作为姿态偏差数据的估计值，基于估计值进行掘进控制；本发明提升了盾构掘进施工的质量。
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公开(公告)号：CN119749646A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411783942.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及列车控制技术领域，具体涉及一种多质点高速列车全阶段轨迹迭代学习控制方法；包括如下步骤：基于高速列车的多质点模型对其动态行为进行描述，建立列车的动力学模型；基于动力学模型和控制目标，引入迭代学习控制策略；定义迭代过程中列车速度的跟踪误差；对跟踪误差的动态行为进行分析，获取动态行为数据，完成高速列车在不同运行阶段的精确轨迹跟踪控制，通过上述方式，实现提高高速列车在复杂运行环境中轨迹跟踪精度和控制稳定性。
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公开(公告)号：CN119572249A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411500072.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: E21D9/093 , E21D9/06 , G06N20/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量回归的盾构机油缸压力分配方法与系统，该方法包括：获取盾构机的推进总推力；基于所述推进总推力，设定所述油缸各个分区的基础压力值；获取所述盾构机的姿态偏差；判断所述姿态偏差是否超出姿态阈值；在所述姿态偏差超出姿态阈值的情况下，根据分区油缸分配策略调节油缸各区的压力值。本发明通过数据驱动的方式对推进系统中的各分区油缸进行智能化动态调整，优化了推进过程中各分区油缸的压力分配，实现了盾构机推进过程中的精确控制。
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公开(公告)号：CN119531887A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411996089.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 中铁工程服务有限公司 , 西南交通大学
Inventor： 李恒 , 徐进 , 牟松 , 黄德青 , 李才洪 , 吴国荣 , 秦娜 , 邓靖波 , 陈首壮 , 朱菁 , 高旭东 , 孙楠楠 , 晏立忠 , 李开富 , 谭远良 , 晏洪雨 , 杨鹏鹏 , 何青森
Abstract: 本发明公开一种基于轴线偏差的盾构机姿态控制方法及系统，涉及盾构机控制技术领域，解决现有盾构机控制方法无法精准控制盾构机沿着隧道设计轴线推进的问题；本发明包括在姿态控制环中，导向系统将盾构机当前位姿数据与隧道设计轴线确定的目标位姿数据进行比较计算得到盾构机相对于隧道设计轴线的轴线偏差，将轴线偏差输入到姿态控制器中得到上下或左右分区液压缸之间的压力差，从而不断减小位姿偏差，使盾构机沿着隧道设计轴线前进；本发明不需要具体的数学模型，仅利用盾构机掘进过程的I/O数据就能实现对切口水平/垂直偏差参考轨迹的精确跟踪，解决了盾构机系统复杂性导致姿态控制困难的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118759845A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410889778.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊控制和BP神经网络的盾构机姿态控制方法，包括以下步骤：步骤1：获取盾构机的位置和方位的绝对坐标系，选取盾构机姿态的描述参数；步骤2：获取盾构机运行过程中与隧道设计轴线之间的位置、角度偏差和偏差变化率；步骤3：构建盾构机控制模型，确定初始参数；根据盾构机控制模型得到上下区油压差；步骤4：分别构建水平模糊控制器和垂直模糊控制器，以偏差和偏差变化率作为输入，以油压差为输出分别对盾构机的水平姿态和垂直姿态进行控制；本发明通过改进的BP神经网络来调整模糊控制器的参数，利用实际掘进数据对控制器进行优化，有效减少了对操作员经验的依赖。
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公开(公告)号：CN118468486A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410644552.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06T17/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种不等螺旋角立铣刀三维实体建模方法，包括以下步骤：S1、建立不等螺旋角立铣刀截面曲线模型；S2、将S1中生成的不等螺旋角立铣刀截面曲线导入SOLIDWORKS中，生成齿间角相等面截面曲线；S3、通过齿间角相等面截面曲线的顶点建立螺旋刃线特征；S4、将S1中的不等螺旋角立铣刀截面曲线导入SOLIDWORKS中，生成不等齿间角截面曲线，根据精度需要生成不同数量的截面曲线；S5、选择【放样凸台】特征命令，轮廓选取依次选择立铣刀的所有截面曲线，引导线选取四条不同螺距的螺旋刃线，形成不等螺旋角立铣刀的螺旋侧刃；S6、布尔运算阵列出端齿和退刀槽特征，赋予铣刀材质，生成不等螺旋角立铣刀三维实体模型。
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公开(公告)号：CN115130760B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210779711.8
申请日：2022-07-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法，具体为：对待布设施和布局空间进行几何描述，通过限制生成区域使得设施不超出布局边界，当布局空间不封闭时，利用柱坐标变换得到封闭的搜索空间；通过向二维投影分解的方法对重叠约束进行了数学表述；对重力约束，对称约束，邻近约束进行数学表述以满足具体功能需求；利用改进型野马算法对布局进行优化，调整随机奔跑策略为有向跳跃策略；通过支配准则引导解的更新和优化方向。本发明调整算法策略加快了优化收敛速度，通过引入支配准则有效提高了单目标优化算法解决带约束的多目标布局优化问题的能力，在设施数目较多，布局要求多的情况下有效解决水平圆柱体内设施布局问题。
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公开(公告)号：CN117930044A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410078503.4
申请日：2024-01-19
Applicant: 雅安市卓安新能源科技发展有限责任公司 , 西南交通大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种串联锂电池组的SOP估计方法，包括以下步骤：步骤1：获取电池组内各单体的电流电压数据，对单体电池模型进行参数辨识；步骤2：选择开路电压最高、开路电压最低和欧姆内阻最大的单体电池作为特征电池；步骤3：对步骤2得到的特征电池的SOC进行估计，得到电池容量的估计值；步骤4：根据步骤2得到的特征电池的SOC估计值，基于多参数联合约束进行电池组的SOP估计得到SOP的估计值；本发明选择具有代表性的电池对电池组的SOP进行估计，能在降低算法时间复杂度的同时保证估计精度；根据开路电压选择具有代表性的特征电池，仿真结果证实具有可行性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117788577A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311775364.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓6D姿态估计方法，包括：在现实世界场景中采集包含螺栓的图像；对于每个采集到的图像，标注螺栓的姿态信息；通过改进的Pose CNN特征提取网络提取目标特征；对得到的特征图进行语义分割；定位螺栓目标的二维中心；通过定位的螺栓中心估计三维平移量；利用霍夫投票层进行3D旋转回归；通过损失函数计算网络损失，进行反向传播并更新网络参数；输出螺栓目标的旋转矩阵与平移矩阵，完成螺栓6D姿态估计。本发明提高了螺栓6D姿态估计的准确性，同时实现了对称体姿态的准确估计，解决了螺栓目标中心被遮挡的问题，提高了模型在处理复杂场景的螺栓目标时的鲁棒性，对机器视觉在螺栓姿态估计的应用提供了一种新方法。
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