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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615121B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201811423659.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开的基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法：首先，通过传感器采集车轴温度与影响车轴温度变化的因素，并对采集到的实时数据进行数据预处理；其次，利用互信息和皮尔逊相关系数得到车轴温度与其他影响车轴温度变化的因素的相关性，筛选出与车轴温度变化相关性大的因素以及相关性小的因素；然后，利用支持向量回归机选择用于车轴温度预测模型的核函数，建立车轴温度预测模型；最后，将待测数据代入建立的车轴温度预测模型中，得到车轴温度的预测值。本发明公开的方法能够分析出对车轴温度变化影响显著的因素，可以为轴温报警器工作提供理论支持，同时保障列车的安全运行。
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公开(公告)号：CN110490367A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910636902.7
申请日：2019-07-15
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于极大值原理的高速列车自动驾驶节能优化方法，首先根据高速列车的运行过程中的力学特征和运动学特征，建立高速列车的运行模型，从而得到高速列车节能运行的优化函数；其次根据庞德利亚金极大值原理，构造哈密尔顿函数，并进行分析求解分析高速列车节能运行的驾驶策略；然后，根据列车的牵引特性曲线、动力学方程和驾驶策略，计算高速列车的运行时间；最后，将得到的时间与标准时间比较，若大于标准时间，则适当增加巡航时间，反之则增加惰性时间，直到运行总时间达到标准时间的范围内，输出能耗值，实现高速列车节能自动驾驶。本发明公开的方法能够在保证精准停车，准时以及舒适的前提下达到节能优化的目的。
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公开(公告)号：CN109946096B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811415303.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于模型空间的高速列车风管故障诊断方法，使用BP神经网络学习了风管压力数据变化曲线；在时序空间中分别使用傅里叶基、高斯基、多项式基、正弦基等拟合函数逼近了风管压力变化曲线；在模型空间中将时序空间的风管压力数据转换为模型元素，利用元素在空间中的拓扑关系进行故障诊断。本发明公开的方法能够反映出高速列车风管的安全状态，为车辆的异常发现，现场的故障分析、排除，故障前特征判定与预警提供理论支持。
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公开(公告)号：CN109946096A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811415303.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于模型空间的高速列车风管故障诊断方法，使用BP神经网络学习了风管压力数据变化曲线；在时序空间中分别使用傅里叶基、高斯基、多项式基、正弦基等拟合函数逼近了风管压力变化曲线；在模型空间中将时序空间的风管压力数据转换为模型元素，利用元素在空间中的拓扑关系进行故障诊断。本发明公开的方法能够反映出高速列车风管的安全状态，为车辆的异常发现，现场的故障分析、排除，故障前特征判定与预警提供理论支持。
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公开(公告)号：CN109615121A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811423659.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法：首先，通过传感器采集车轴温度与影响车轴温度变化的因素，并对采集到的实时数据进行数据预处理；其次，利用互信息和皮尔逊相关系数得到车轴温度与其他影响车轴温度变化的因素的相关性，筛选出与车轴温度变化相关性大的因素以及相关性小的因素；然后，利用支持向量回归机选择用于车轴温度预测模型的核函数，建立车轴温度预测模型；最后，将待测数据代入建立的车轴温度预测模型中，得到车轴温度的预测值。本发明公开的方法能够分析出对车轴温度变化影响显著的因素，可以为轴温报警器工作提供理论支持，同时保障列车的安全运行。
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