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公开(公告)号：CN116022105B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211349412.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及高速列车制动控制技术领域，公开了一种列车分布式制动力分配控制方法、系统及存储介质，该方法根据列车的各车厢实时状态反馈信息和所述输入信息确定控制律，根据触发条件更新控制律，并基于更新后的控制律对所述列车施加控制，这样，利用基于触发条件实现分布式控制技术对列车进行制动控制，车厢间无需实时通信便能完成制动力分配，并且具备一定的电制动优先特点，减低车轮磨损，便于实际应用。
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公开(公告)号：CN114895696B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210586821.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种外部扰动下的多航天器姿态跟踪预设性能控制方法及系统，方法包括如下步骤：建立领导者航天器和多个跟随者航天器的动力学和运动学模型；在每个跟随者航天器中设置状态观测器，通过状态观测器来估计领导者航天器的姿态和角速度；建立状态观测器和跟随者航天器自身状态的误差数学模型；根据误差数学模型设置自适应预设性能控制器，通过自适应预设性能控制器，使误差始终保持在预设的性能约束函数之内。本发明可使多航天器系统在收到外部扰动的情况下正常快速地达到姿态一致，能够实现真正的分布式控制，无需全局信息；可使稳态下的误差耦合项始终保持在规定的预设性能函数内；具有较强的鲁棒性，能够有效应对外部扰动。
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公开(公告)号：CN119356079A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411366785.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及预测控制技术领域，公开了一种基于扰动状态补偿的模型自适应预测控制方法及系统，该方法通过引入基于深度学习的自适应扰动辨识器，能够实时识别和补偿系统扰动，显著提高系统在面对多变扰动环境时的控制精度和鲁棒性；发明利用深度学习技术构建扰动辨识器，使得数据驱动下的扰动识别过程更加智能化，能够更精确地捕捉到扰动的细微变化，提升扰动辨识的准确率；建立了一套性能评估机制，允许在控制器集合中自动选择最优控制器，确保扰动下系统的控制最优化；通过精确的误差评估、扰动的补偿和预测模型的修正，进一步确保了控制信号的准确性和有效性。这些技术和方法，不仅优化了控制效果，也延长了设备的使用寿命，降低了维护成本。
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公开(公告)号：CN115144747B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210775510.0
申请日：2022-07-01
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/34 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于对抗迁移学习的多工况电机故障诊断方法及系统，该方法通过构建标签分类器模型、全局域判别器模型以及局部域判别器模型，可以对齐不同工况下的数据分布，提取不同工况下的样本的平移不变特征，使某工况下所训练的故障诊断模型能适用于其它工况，使所训练的故障诊断模型适用多工况运行，而不限于单一工况，提高故障诊断方法在实际运行电机上的适应性。该方法易于实施，无需额外硬件设备，能提高电机和列车实时运行健康监测水平。
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公开(公告)号：CN114994489B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210566885.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明涉及变流器检测技术领域，公开了一种IGBT老化检测方法及老化检测器；该方法包括分别获取某一工况下变流器稳态运行时IGBT正常、老化时的电流数据，对电流数据做整周期截取，构建IGBT老化特征序列组；查找IGBT老化特征序列组中在预设频段内大于老化检测阈值的频率范围最宽的IGBT老化特征序列，并记录对应的周期和数据处理窗口长度；计算待检测IGBT在不同工况下基于该周期和数据处理窗口长度构成的老化特征序列；若待检测IGBT的老化特征序列在预设频段内大于老化检测阈值，则视为待检测IGBT存在老化。这样能够对无法直接获取与IGBT本身电气特性相关的实验数据的变流器进行IGBT老化检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117252036B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311507283.4
申请日：2023-11-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G01R31/26 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及功率半导体器件技术领域，公开一种基于电‑热耦合多物理场的IGBT模块疲劳演变方法及系统。该方法基于IGBT模块的内部结构和疲劳机理，从电、热、力角度出发建立IGBT模块疲劳的物理过程，突出IGBT模块疲劳的本质特征；能够较为真实的模拟各类型号IGBT模块的疲劳过程，能够同时模拟多个不同部位的键合线疲劳和焊料层疲劳，无需实物损伤性实验就可以得到IGBT模块老化、失效的数据和特征；该方法可推广到其他包含键合线或焊料层结构功率器件的疲劳演变。
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公开(公告)号：CN118092476A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410502027.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本申请适用于飞行器控制技术领域，提供了一种兼顾时域和频域特性的运载火箭姿态控制方法。该方法包括：构建运载火箭的姿态运动模型和姿态误差状态空间方程；设计满足时域特性要求的预设性能函数，通过同胚映射将姿态误差状态空间方程转化为无约束系统；基于小扰动法将无约束系统线性化；根据所得线性无约束系统设计PD控制律，计算开环传递函数，绘制对应的Bode图，通过调节比例增益和微分增益获取满足频域特性要求的PD控制参数；根据所得PD控制律和控制参数，对运载火箭姿态进行控制。本申请能在简化控制参数整定流程的情况下，确保运载火箭姿态控制系统的时域和频域特性满足设计指标要求。
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公开(公告)号：CN117232844A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311001409.0
申请日：2023-08-09
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/028 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及高速列车传动系统故障诊断技术领域，公开了一种小样本及噪声环境下传动系统故障诊断方法、系统及介质；该方法对预先构建的时频域超图神经网络模型框架进行训练得到时频域超图神经网络模型，并基于时频域超图神经网络模型进行故障诊断，这样，基于时频域超图神经网络模型框架不仅能够高效处理超图数据，从而利用数据间的高阶信息来减少对大量数据的需求，同时提出融合时频域特征的注意力机制，以提取区分度高的故障相关特征，为小样本及噪声环境下的传动系统故障诊断提供了可行途径，可以及时诊断高速列车传动系统的多类故障。
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公开(公告)号：CN111260024B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010017077.5
申请日：2020-01-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及故障检测技术领域，公开了一种基于长短期记忆和典型相关结合的故障检测方法及系统，以充分分析产生故障的动态和非线性特征，从而实现故障检测；该方法包括获取构建对应输入集的第一长短期记忆神经网络和对应输出集的第二长短期记忆神经网络；采用典型相关性方法分析第一、第二长短期记忆神经网络之间的线性映射关系，优化第一、第二长短期记忆神经网络；利用第一、第二长短期记忆神经网络输出层的典型相关性分析二者之间的残差向量，设定检测阈值；获取待分析对象的实时运行数据输入第一、第二长短期记忆神经网络以计算得到实时数据的检测统计量，将实时数据的检测统计量与检测阈值进行比较，从而实现故障检测。
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公开(公告)号：CN113468760B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110824589.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，通过采集待测电机在参考转速vr下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，采集待测电机实时运行的实时运行转速vn下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，计算并根据重构后的第一重构矩阵X′与重构后的第二重构矩阵y′之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能有效提高电机微弱故障的检测速度和检测准确性。
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