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公开(公告)号：CN118095090A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410265735.0
申请日：2024-03-08
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/15 , G06Q50/40 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/28 , G06F119/02 , G06F119/06 , G06F113/04 , G06F119/14 , G06F111/02
摘要： 本发明公开了一种地铁列车节能时刻表优化方法，该方法步骤如下：对地铁列车停站延误历史数据和区间追踪历史数据进行统计分析，分别建立考虑客流因素的停站延误时间的概率模型和区间追踪时间与发车延误时间概率关系函数，结合列车动力学模型、牵引供电模型，以列车区间运行时间和停站时间作为决策变量，全线变电站总能耗最低为优化目标，建立考虑延误因素的多车协同节能优化模型。在考虑列车延误条件下的停站时间约束、运行时间约束，运用交叉变异的粒子群算法对模型求解进行算法设计。本发明方法在考虑了列车延误因素下，对全线列车进行节能时刻表优化，最大化降低全线列车总牵引能耗，总运营能耗，具有较高的使用价值与应用前景。
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公开(公告)号：CN116611864A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310587350.1
申请日：2023-05-24
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06Q30/0202 , B61L27/60 , B61C17/00 , G06Q30/0201 , G06Q50/30 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于RNN的城市轨道交通列车速度与客流量的预测方法，首先，采集列车各部件的电压和电流以及地铁线路已知的坡道和弯道、地铁站点数据，对采集数据进行预处理操作；其次，根据列车车组运行信息和采集到的信息计算得到不同区间的功率数据；用K‑means聚类法功率曲线进行区间识别，将同一区间的信息保存为样本数据集并编号；根据不同区间的样本功率数据集，建立列车客流量预测模型并进行预测；最后基于同一区间内的样本数据集和列车客流量，建立循环神经网络模型，实现列车速度实时跟踪预测。本发明对地铁列车的速度跟踪预测的结果更加精确，具有科学、精确、可靠的优点，能提前规避列车的运行故障，为保证列车安全稳定运行提供了借鉴。
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公开(公告)号：CN116184810A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310206974.4
申请日：2023-03-02
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明公开了一种基于模型预测转矩控制的电动执行机构控制系统构建方法，该方法为：将模型预测转矩控制作为控制系统的最内环，速度环、位置环依次作为控制系统的次外环和最外环；该控制结构可以发挥MPTC策略易于建模、便于处理约束、善于处理多变量非线性系统等方面的优势；速度环、位置环均采用PI控制策略，最内环通过MPTC控制器确定逆变器的最优开关电压矢量，无需额外的电流内环及参数整定工作，控制思想简单直接。本发明简化了智能阀门电动执行机构的控制结构，提高了智能阀门电动执行机构的定位精度、响应速度及稳定性。
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公开(公告)号：CN116011348A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310124174.8
申请日：2023-02-16
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于硬件神经网络的列车速度曲线预测方法。选择ZYNQ的7z010芯片开发。PS侧搭建数据采集模块，进行功率计算，数据处理。处理结果通过AXI传入PL侧的RAM中缓冲；PL侧搭建硬件神经网络。采用离线学习方式，先在PC端训练神经网络，训练后的参数进行剪枝量化后重训练，满足精度要求后导出成coe文件加载到FPGA。然后，在FPGA中设计相应的激活函数模块和矩阵运算模块。最终，将RAM中缓存的数据传入神经网络完成速度的预测。本发明能够借助列车实时运行的能耗数据进行在线速度的拟合，从而分析列车运行能耗与速度曲线的内在关系，为列车运行节能提供更多的参考意见，具有较高的使用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN112671290B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011536998.9
申请日：2020-12-23
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于单电阻采样的异步电机无速度传感器矢量控制方法。该方法为：首先基于异步电机矢量控制数学模型，建立状态观测系数矩阵方程，基于状态观测系数矩阵方程和预设初始量，进行状态观测器的初始化；然后基于逆变器的电压空间矢量脉宽调制方式，依据不同开关组合情况和电压矢量位置以及初始扇区或上周期EKF估计扇区进行相电流重构；再基于量测误差与预测协方差矩阵更新预测协方差矩阵，获得电机转速辨识信息和当前电机磁链；最后基于对当前电机磁链位置判断扇区所在位置，对下一次相电流重构提供辅助判断。本发明种准确性强、可靠性高，提高了电机在高电磁噪声环境下相电流重构的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113326962B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010129601.8
申请日：2020-02-28
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法。该方法步骤如下：基于列车ATO驾驶策略，建立列车运行影响因素评估体系，确定样本数据；基于影响因素重要度排序的结果，建立地铁列车ATO速度曲线综合预测的BP神经网络模型，并确定BP神经网络模型的隐含层单元数的取值边界，设置BP神经网络模型的学习率，对BP神经网络模型的参数进行初始化；将样本数据进行归一化处理，确定训练样本与检验样本，分别输入到BP神经网络模型中进行学习训练与精确性检验；利用训练好的BP神经网络模型，进行地铁列车ATO速度曲线预测。本发明能够实现综合节能降耗和运营智能优化管理的目标，实时性好且简单易行。
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公开(公告)号：CN114633777A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210242101.4
申请日：2022-03-11
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： B61L15/00 , B61L27/70 , B61L27/40 , H04L67/125 , H04W4/42
摘要： 本发明公开了一种基于双控制平台的轨道交通列车能耗数据监测系统及方法，系统包括数据采集模块、Linux控制平台和终端服务器，数据采集模块采集轨道交通列车的能耗数据，进行平滑滤波处理后发送给Linux控制平台，并通过时间同步优化算法进行同步；Linux控制平台将能耗数据进行汇总分析，处理好后通过4G网络传输给终端服务器；同时Linux控制平台接收终端服务器的控制指令，转发给各采集节点用于外网通信；终端服务器接收来自Linux控制平台的能耗数据并分类写入到数据库中，同时通过Linux控制平台向各数据采集模块发送控制指令。本发明具有无线通信、灵活性强、便携稳定和抗干扰能力强等优点，提升了整个系统的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN114337427A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111554956.2
申请日：2021-12-17
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种带遗忘因子的递推最小二乘法的转动惯量辨识方法。该方法如下：将异步电机运动方程写成递推最小二乘形式，确定输出变量，待辨识参数和观测矩阵；定义观测量长度、遗忘因子、初始化协方差矩阵和辨识参数；计算当前时刻的增益矩阵；计算当前时刻协方差；更新参数估计值；更新目标函数值；将计算的目标函数值与预设的目标函数值比较，不断更新，最终计算得到电机转动惯量信息。本发明引入一种带遗忘因子的递推最小二乘法的转动惯量辨识方法，提高了电机在负载转动惯量变化等情况下的系统控制性能。
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公开(公告)号：CN114298510A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111557511.X
申请日：2021-12-19
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于NSPSO算法的时刻表和速度曲线优化方法。该方法的步骤如下：获取轨道列车的基本线路数据和区间数据以及时刻表数据信息；基于单车站间运行情况，建立列车区间运行牵引能耗计算模型；以区间运行牵引能耗最小为优化目标，每个站间不同运行时间下的节能运行速度曲线优化；建立可供节能时刻表分析计算的数据模块，针对单车多站间牵引总能耗最小化为目标，建立基于增加近邻刺激的改进型粒子群算法的时刻表优化模型，获取节能区间运行时间分配方案；针对多列车在多个站间的运行过程,以提高再生制动回馈能量利用为目标,通过优化发车间隔与停站时间,获取节能的发车间隔与停站时间；输出节能优化结果，确定全线列车节能最优调整策略。本发明方法综合考虑了单列车节能速度曲线的优化和多列车协作运行以提高回馈能量吸收效率的时刻表优化调整，能在满足乘客舒适度、列车安全运行与正常运营调度的条件下，最大化降低全线列车的总牵引能耗，具有较高的使用价值与应用前景。
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公开(公告)号：CN109725536B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910045057.6
申请日：2019-01-17
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于自抗扰控制算法的阀门电动执行器控制方法。该方法为：建立电机输出轴模型，得到电机输出轴的动力学平衡方程；建立齿轮减速机构模型，并简化为一阶线性系统；建立丝杠传动机构模型，将旋转运动变换为阀门电动执行器输出轴直线运动；建立阀门电动执行器输出轴模型；建立负载力模型；加入位移传感器，建立阀门电动执行器的位移传感器数学模型；根据阀门电动执行器传递函数，采用自抗扰控制算法对阀门电动执行器系统进行控制。本发明采用自抗扰控制算法对阀门电动执行器进行控制，能够使系统在实现解耦的同时减弱算法对于模型的依赖，提高了系统的抗干扰能力。
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