A train control system (100) controls the ramp rate at which a train (102) accelerates after braking. A machine learning engine receives training data from a data acquisition hub (312), including a plurality of input conditions of the train (102) and a plurality of outputs associated with the input conditions. A virtual system modeling engine (324) simulates in-train forces and train (102) operational characteristics using physics-based equations, kinematic or dynamic modeling of behavior of the train or components of the train during operation of the train when the train is accelerating after braking, and inputs derived from stored historical contextual data related to the train. The machine learning engine trains a learning system using the training data to generate an output based on an input using a learning function including at least one learning parameter. The learning parameter is modified as needed to improve the accuracy of the learning function in generating the output.

    La présente invention concerne un système de commande de train (100) commandant le taux de rampe auquel un train (102) accélère après le freinage. Le moteur d'apprentissage automatique reçoit des données d'apprentissage provenant d'un concentrateur d'acquisition de données (312), comprenant une pluralité de conditions d'entrée du train (102) et une pluralité sorties associées aux conditions de sortie. Un moteur de modélisation de système virtuel (324) simule les forces dans le train et les caractéristiques opérationnelles du train (102) à l'aide d'équations basées sur la physique, de la modélisation cinématique ou dynamique du comportement du train ou des composants du train pendant le fonctionnement du train lorsque le train accélère après le freinage, et des entrées dérivées de données contextuelles historiques stockées relatives au train. Le moteur d'apprentissage automatique entraîne un système d'apprentissage à l'aide des données d'apprentissage pour générer une sortie sur la base d'une entrée à l'aide d'une fonction d'apprentissage comprenant au moins un paramètre d'apprentissage. Le paramètre d'apprentissage est modifié selon les besoins pour améliorer la précision de la fonction d'apprentissage lors de la génération de la sortie.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED RAMP RATE CONTROL FOR A TRAIN


    Weitere Titelangaben:

    COMMANDE DE TAUX DE RAMPE BASÉE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR UN TRAIN


    Beteiligte:
    HOWARD BRADLEY (Autor:in) / BRAND JOHN (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2021-04-15


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    B61L Leiten des Eisenbahnverkehrs , GUIDING RAILWAY TRAFFIC / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED RAMP RATE CONTROL FOR A TRAIN

    HOWARD BRADLEY / BRAND JOHN | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff

    Artificial intelligence based ramp rate control for a train

    HOWARD BRADLEY / BRAND JOHN | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    Micro-Ramp Control for Shock Train Structure and Oscillation

    Wang, Ziao / Chang, Juntao / Kong, Chen et al. | AIAA | 2021


    Train entry warning system by artificial intelligence

    SUNG SOON UK / YANG JUNG MOO / YUN YOUNG TAE et al. | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff

    Control prompting system for limiting ramp starting of train

    TANG JIANJUN | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff