基本信息:
- 专利标题： 接触力长短时记忆网络预测的受电弓主动控制方法
- 申请号：CN202011455293.4 申请日：2020-12-10
- 公开(公告)号：CN112541228B 公开(公告)日：2022-11-08
- 发明人： 陈仁祥 , 王帅 , 胡小林 , 杜子学 , 徐向阳 , 孙文杰 , 刘兰徽 , 邢镔
- 申请人： 重庆交通大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
- 申请人地址： 重庆市南岸区学府大道66号;
- 专利权人： 重庆交通大学,重庆工业大数据创新中心有限公司
- 当前专利权人： 重庆交通大学,重庆工业大数据创新中心有限公司
- 当前专利权人地址： 重庆市南岸区学府大道66号;
- 代理机构： 北京同恒源知识产权代理有限公司
- 代理人： 赵荣之
- 主分类号： G06F30/15
- IPC分类号： G06F30/15 ; G06F30/27 ; G06N3/04 ; B60L5/18 ; G06F119/14
摘要：
本发明涉及一种接触力长短时记忆网络预测的受电弓主动控制方法，属于受电弓主动控制领域，包括以下步骤：S1：搭建二元弓网系统振动耦合模型；S2：对弓网耦合模型进行受力分析，建立状态空间方程，并进行建模仿真，得到接触力仿真数据；S3：基于LSTM网络建立预测模型，预测下一时刻接触力F’，利用预测结果建立和接触力期望值计算出下一时刻所需的控制力u(t)，并以此为核心搭建控制器；S4：选择和安装作动器；S5：由作动器将阻尼力施加到弓网系统中，建立起一个闭环的接触力主动控制系统。本发明降低了弓网接触力波动程度，提高了列车的受流质量。
公开/授权文献:
- CN112541228A 接触力长短时记忆网络预测的受电弓主动控制方法 公开/授权日：2021-03-23
IPC结构图谱:
| G06F30/15 | 车辆、飞行器或船只的设计 |