REAL-TIME CONTROL OF OFF-LINING OF LOCOMOTIVES FOR ENERGY MANAGEMENT

A method of controlling one or more locomotives in a train (102) includes using a machine learning engine and a virtual system modeling engine (324) to model and classify sections of track (106) along which the train (102) is traveling according to the tractive power needs for the train traversing e...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: WAIT, Keith Wesley, BLANCO FERNANDES, Marcos
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:A method of controlling one or more locomotives in a train (102) includes using a machine learning engine and a virtual system modeling engine (324) to model and classify sections of track (106) along which the train (102) is traveling according to the tractive power needs for the train traversing each section of track (106) as a function of an effective weight profile for the train in the section and an effective friction profile for the train in the section of track. The method includes using the results of the effective weight profile, the effective friction profile, and an effective power availability profile to train the virtual system modeling engine (324) using the machine learning engine to model designated areas of the track where the total tractive effort force or dynamic braking force applied by all of the locomotives in the train is less than a tractive effort force or dynamic braking force, respectively, that can be provided by a subset of the available locomotives in the train (102). La présente invention concerne un procédé de commande d'une ou plusieurs locomotives dans un train (102), lequel procédé consiste à utiliser un moteur d'apprentissage machine et un moteur de modélisation de système virtuel (324) pour modéliser et classifier des sections de voie (106) le long desquelles le train (102) se déplace selon les besoins de puissance de traction pour le train traversant chaque section de voie (106) en fonction d'un profil de poids effectif pour le train dans la section et d'un profil de frottement effectif pour le train dans la section de voie. Le procédé consiste à utiliser les résultats du profil de poids effectif, du profil de frottement effectif et d'un profil de disponibilité de puissance effectif pour apprendre le moteur de modélisation de système virtuel (324) à l'aide du moteur d'apprentissage machine afin de modéliser des zones désignées de la voie où la force d'effort de traction totale ou la force de freinage dynamique totale appliquée par toutes les locomotives dans le train est inférieure à une force d'effort de traction ou à une force de freinage dynamique, respectivement, qui peut être fournie par un sous-ensemble des locomotives disponibles dans le train (102).