[發明專利]重載列車空氣制動力預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210040390.X
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN116484706A
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 梅文慶;史可;張征方;蔣杰
• 申請（專利權）人: 中車株洲電力機車研究所有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/15;G06F18/22;B61H11/06;B60T13/24;G06F30/28;G06F119/14
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 陳超德;吳昊

1.一種重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取當前特征變量值；

基于模糊邏輯的匹配規則確定所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則；

根據所述當前特征變量值和所述當前空氣制動力模糊預測規則，得到重載列車當前空氣制動力預測值。

2.根據權利要求1所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，在所述獲取當前特征變量值之前，所述方法還包括：

基于徑向基神經網絡的空氣制動力模糊預測規則訓練，輸出空氣制動力模糊預測規則以及特征變量與所述空氣制動力模糊預測規則的匹配規則。

3.根據權利要求2所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述基于徑向基神經網絡的空氣制動力模糊預測規則訓練，輸出空氣制動力模糊預測規則以及特征變量與所述空氣制動力模糊預測規則的匹配規則，包括：

從重載列車中央控制單元中，獲取多個重載列車空氣制動數據，并處理為重載列車離線空氣制動樣本數據，所述重載列車離線空氣制動樣本數據作為特征變量；

將所述特征變量輸入所述徑向基神經網絡，得到離線狀態下的空氣制動力模糊預測規則；

根據所述特征變量與所述空氣制動力模糊預測規則的對應關系建立所述特征變量與所述空氣制動力模糊預測規則的匹配規則。

4.根據權利要求3所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述基于模糊邏輯的匹配規則確定所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則，包括：

將所述匹配規則轉換為模糊邏輯的匹配規則；

將所述模糊邏輯的匹配規則與所述當前特征變量值的進行匹配度計算，得到所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則。

5.根據權利要求2-4任意一項所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述根據所述當前特征變量值和所述當前空氣制動力模糊預測規則，得到重載列車當前空氣制動力預測值，包括：

根據所述當前空氣制動力模糊預測規則，輸入所述當前特征變量值至所述徑向基神經網絡，得到重載列車當前空氣制動力預測值。

6.根據權利要求1所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述當前特征變量值包括以下參數中的至少一種：

速度、減壓量、電牽引/制動力、大閘減壓量、小閘減壓量和流量計。

7.根據權利要求1所述的重載列車空氣制動力預測方法，其特征在于，所述獲取當前特征變量值，包括：

實時讀取所述重載列車的空氣制動數據；

將所述空氣制動數據作為當前特征變量值。

8.一種重載列車空氣制動力預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取當前特征變量值；

匹配單元，用于基于模糊邏輯的匹配規則確定所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則；

預測單元，用于根據所述當前特征變量值和所述當前空氣制動力模糊預測規則，得到重載列車當前空氣制動力預測值。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲可執行指令；

處理器，用于執行所述存儲器中存儲的可執行指令時，實現如權利要求1至7任一項所述的重載列車空氣制動力預測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理設備運行時執行如權利要求1-7的任一項所述的重載列車空氣制動力預測方法的步驟。