申请/专利权人：西南交通大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829462A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/0635;G06Q10/083;G06F30/20;G06F119/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的长大货运列车脱轨后果预测及控制方法，具体为：通过多种智能传感器、微型相机等数据采集装置获取物理实体数据；基于三维建模软件构建长大货运列车数字孪生体模型，通过数字孪生体监测长大货运列车关键部位的实时状态；结合脱轨后果预测关键指标值来判断是否断开单个车轮已脱轨的车辆两端的车钩，抑制脱轨事故的进一步升级。本发明实现了长大货运列车脱轨后果预测及主动控制，从而在一定程度上抑制脱轨事故升级，实现“脱轨不脱线、脱线不掉道”的被动安全防护目标，对于提高铁路重载货物运输的安全性与经济性具有十分重要的意义。

主权项：1.一种基于数字孪生的长大货运列车脱轨后果预测及控制方法，其特征在于，具体为：A、数据采集设备获取物理实体数据；在长大货运列车的每节车厢的转向架的每个轮对的车轴上安装一套转速传感器和加速度传感器，用于获取单节车厢的每个轮对的运行速度以及横向加速度；在车厢连接部位的两端车钩上安装力传感器，获取长大货运列车每个车钩的受力数据；在车辆连接端部安装有车端连接部位状态监测装置，获取车钩的实时连接状态；B、构建长大货运列车运行数字孪生模型；基于三维建模软件构建长大货运列车和轨道线路各组成结构的静态模型，在三维图像引擎中基于物理引擎并引入融合数据实现虚拟场景的构建，建立数字孪生体模型，通过数字孪生体监测长大货运列车关键部位的实时状态；C、长大货运列车脱轨后果预测及主动控制；将采集到的与列车运行安全相关的数据作为原始数据输入到深度信念神经网络中进行贪心逐层训练获取权重的实时更新，最终得到脱轨后果预测关键指标值；当某单个车辆的轮对处于脱轨后瞬时状态时，数字孪生体发出向调度室和运维调度中心发出警告信息，通过临界条件判断是否断开单个车轮已脱轨的编组车辆两端的车钩，防止未发生脱轨的车辆因脱轨车辆的车钩拉力因素发生导致脱轨事故的升级，从而实现长大货运列车脱轨后果预测及主动控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南交通大学 基于数字孪生的长大货运列车脱轨后果预测及控制方法

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