[发明专利]一种智慧列车整车服役寿命非侵入预测方法有效
申请号: | 202010967935.2 | 申请日: | 2020-09-15 |
公开(公告)号: | CN112115643B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 刘辉;尹诗 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06F119/04 |
代理公司: | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人: | 周咏;米中业 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智慧 列车 整车 服役 寿命 侵入 预测 方法 | ||
1.一种智慧列车整车服役寿命非侵入预测方法,包括如下步骤:
S1.采用侵入式方式对列车的关键设备进行信号采集,得到各关键设备的采样数据和总测点的采样数据;
S2.对步骤S1获取的采样数据进行预处理,从而得到关键设备特征参数和总测点特征参数;
S3.构建总测点与各个关键设备之间的特征关系原始模型,并采用步骤S2得到的关键设备特征参数对特征关系原始模型进行训练,从而得到各个关键设备的非侵入负荷分解模型;
S4.对列车各个关键设备的历史服役寿命参数与步骤S2得到的关键设备特征参数再次进行处理;具体为采用如下步骤进行处理:
1)采用经验小波变换算法,将步骤S1得到的数据信息pl和al,以及步骤S2得到的数据信息p'(t)和a'(t),分解为固定数量的高低频的子序列;
2)利用样本熵评估步骤1)得到的子序列的平稳性;
3)根据步骤2)得到的子序列的平稳性,采用ICEEMDAN算法对不平稳子序列进行进一步分解;
4)利用主成分分析法进行降维,从而得到最终的处理数据pl'=[pl1',pl2',...,plc']、p”(t)=[p1”(t),p2”(t),...pc”(t)]、al'=[al1',al2',...,alc']和a”(t)=[a1”(t),a2”(t),...,ac”(t)];
S5.构建各个关键设备的服役寿命预测原始模型和各个关键设备的服役寿命集成预测原始模型,并采用步骤S4得到的数据对构建的两个模型进行训练,从而得到列车各个关键设备的服役寿命预测模型和列车各个关键设备的服役寿命集成预测模型;
S6.构建列车整车的服役寿命预测原始模型,采用步骤S5得到的列车各个关键设备的服役寿命预测模型的预测结果对服役寿命预测原始模型进行训练,从而得到列车整车的服役寿命预测模型;
S7.采用非侵入方式实时采集待预测的目标列车的实时信号,进行数据处理后,再通过步骤S5构建的列车各个关键设备的服役寿命预测模型和列车各个关键设备的服役寿命集成预测模型,以及步骤S7构建的列车整车的服役寿命预测模型,对待预测的目标列车的关键设备寿命和整车寿命进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种智慧列车整车服役寿命非侵入预测方法,其特征在于步骤S1所述的采用侵入式方式对列车的关键设备进行信号采集,得到各关键设备的采样数据和总测点的采样数据,具体为采用如下步骤得到各关键设备的采样数据和总测点的采样数据:
A.将列车分为机械部分和电气部分,并针对每个部分选定相应的关键设备;同时选定列车整体的总测点;
B.选取带有不同剩余服役寿命的列车;
C.针对步骤B选取的各个列车,获取步骤A中各个关键设备处的振动加速度信号和负荷有功功率信号,同时获取总测点处的振动加速度信号和负荷有功功率信号;
D.对步骤C得到的信号数据进行数据处理,从而得到最终的各关键设备的采样数据和总测点的采样数据。
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- 本发明涉及一种基于足尺沥青路面全寿命周期试验及反馈神经网络的结构弯沉预测方法,属于公路技术领域。本发明基于足尺路面全寿命周期试验及反馈神经网络模型的沥青路面结构弯沉预测方法,与拟预测道路的结构、材料、荷载作用方式、自然环境等条件完全相同,能够获得可完整覆盖沥青路面全寿命周期的结构弯沉长期演化数据,在这个基础上开展的结构弯沉预测,能够大大提高性能预测的精度和可靠性,从而保证路面设计的精准与可信度。本发明的预测方法,用于预测沥青路面在全寿命周期内的结构弯沉,为沥青路面结构设计和养护维修决策提供必要的参考和依据。
- 一种绝缘轴承智能健康评估模型及动态区间寿命预测方法-202310692925.6
- 李学军;雷旭;蒋玲莉;陈沃荣;李耀威;于长鑫;韩清凯;肖冬明;郭帅平;马姣姣;周献文 - 佛山科学技术学院
- 2023-06-12 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明提供了一种绝缘轴承智能健康评估模型及动态区间寿命预测方法,包括如下步骤:对实测的绝缘轴承多源数据进行特征提取,构建健康指标HI并划分成若干HI区间;构建智能动态健康评估模型;获取不同HI区间所对应的预测效果,将最优的预测效果对应的HI区间确定为有效HI区间;以有效HI区间作为卷积神经网络的训练集并输入到智能动态健康评估模型中,当智能动态健康评估模型拟合效果达到最优时,输出最佳的权值和偏置,利用最佳权值和偏置建立智能动态空间状态模型;引入粒子滤波算法对状态x(k)进行实时滤波,输出预测结果。本发明有利于从多角度对绝缘轴承的剩余寿命进行预测,提高了预测的可靠性以及准确性。
- 一种基于管道数字孪生体的场景交互建模方法及系统-202310788449.8
- 盖健楠;杨琦;康阳;李莉;杨玉锋;杨宝龙;薛向东 - 国家石油天然气管网集团有限公司;国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司
- 2023-06-29 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开了一种基于管道数字孪生体的场景交互建模方法及系统,包括:确定目标管段以及目标管段的标准管道场景需求信息;根据标准管道场景需求信息,生成目标管段的业务流程图,并从目标管段所属的管道数字孪生体中,获取并根据标准管道场景需求信息对应的管道场景历史数据,生成目标管段的知识地图;将目标管段所属的管道数字孪生体、知识地图和业务流程图进行匹配关联,得到目标管段的管段基础数据和多个场景交互推荐信息,并从所有的场景交互推荐信息中,确定目标场景交互信息;将目标管段的管段基础数据和目标场景交互信息进行封装,生成目标管段的场景交互模型。本发明实现了对管道场景交互的快速建模,提高了管道数字孪生体的使用效率。
- 一种用电安全预警方法、介质及系统-202310587025.5
- 舒一飞;康洁滢;刘鹏;吴亚盟;梁飞;牛刚 - 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)
- 2023-05-23 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开一种用电安全预警方法、介质及系统,包括:建立用于预测用电安全的双层混合模型,其中,所述双层混合模型包括:第一层模型和第二层模型,所述第一层模型包括:可控随机森林模型、朴素贝叶斯模型和神经网络模型,所述第二层模型为逻辑回归模型;将获取的用户的用电安全的特征指标的实际值分别输入所述第一层模型中的所述可控随机森林模型、所述朴素贝叶斯模型和所述神经网络模型,使所述可控随机森林模型、所述朴素贝叶斯模型和所述神经网络模型分别输出各自预测结果的值后,将分别输出的各自预测结果的值输入所述第二层模型,输出用电安全的预测结果的值。本发明可高效准确地检测用电安全问题,实现对电力设备安全运行的提前预警。
- 一种基于FA-LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法-202310684849.4
- 董懿;杜波;杨赛;李初辉;梅燕 - 三峡金沙江云川水电开发有限公司
- 2023-06-09 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开了一种基于FA‑LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法包括:引入皮尔逊相关系数量化外部因素对研究对象的影响程度;采集不同状态的数据,利用FA‑LSTM训练状态趋势得到多状态弧形闸门模型;确定弧形闸门类型,用训练好的相应类型的所述多状态弧形闸门模型进行开度预测。本发明提供的基于FA‑LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法通过大量数据对多状态情况下的闸门进行训练,建立对应模型,并将模型用于预测闸门开度预测,解决传统闸门开度预测效率和精度较低的问题。
- 基于多智能体强化学习的动态空中多目标分配、打击方法-202310692675.6
- 李浩宇;杜秋爽;王靖宇;韩治国;谭明虎;张烨 - 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
- 2023-06-12 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的动态空中多目标分配、打击方法,基于多智能体强化学习的多目标分配技术针对多目标打击方案进行智能生成。基于Q值强化学习网络设计了一种新的近似动态结构实现规模适应性目标分配;同时,利用动作结构中的反馈机制提升网络分配的稳定性。与现有方法相比,算法在满足一定打击成功率基础上实现分配方法对目标数量动态变化适应性和分配结果的及时更新。本发明实现了对目标数量动态变化情况中稳定实时的打击分配策略生成和更新;智能体之间的动作信息共享和与目标覆盖率关联的奖励函数共同作用,保证了所有空中目标被能够被均匀选择并打击,提升了本发明对于空中多目标打击任务的执行能力和执行效果。
- 一种基于实测数据的区间随机场建模方法-202311045104.X
- 尹盛文;陈林芳;王中钢;周伟;高远 - 中南大学
- 2023-08-18 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开了一种基于实测数据的区间随机场建模方法,属于随机场建模技术领域,该方法包括如下步骤:构建系统的区间随机场,获取区间随机场的实测样本数据,并根据实测样本数据对区间随机场特征参数进行区间估计,获得区间随机场特征参数置信区间;基于区间随机场特征参数置信区间,利用K‑L展开法对区间随机场进行展开;在展开过程中,将K‑L变量表示为多项式混沌展开式;基于多项式混沌展开式,结合马尔科夫链‑蒙特卡洛法的贝叶斯理论和最大后验概率估计法,获得系统对应的最终区间随机场模型;该方法可以在测试数据有限的条件下实现对空间不确定性参数的精细化表征。
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