[发明专利]接触力长短时记忆网络预测的受电弓主动控制方法有效
| 申请号： | 202011455293.4 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112541228B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）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（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 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;B60L5/18;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400074 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 接触 短时记忆 网络 预测 受电弓 主动 控制 方法 | ||
【主权项】：
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