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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明涉及一种高铁牵引系统牵引变流器水冷系统温压监测装置，属温压传感器领域，解决水冷系统水温水压解耦精度低速度慢问题。包括温压一体化复合传感器，安装于高铁牵引系统牵引变流器水冷系统的进水口处，用于对水冷系统的水温水压实时监测，并将传感器输出的当前桥电压信号传送至监测模块；监测模块利用温压一体化复合传感器快速自适应解耦方法对传感器监测到的水冷系统的当前桥电压信号进行解耦，获得实时解耦的水冷系统的水温值和水压值，判断解耦出的水温值和水压值是否均小于预设阈值，若否则发送预警指令至预警及语音预报模块；预警及语音播报模块用于基于预警指令进行对应报警，并进行报警语音提示。实现水冷系统水温水压精确实时解耦。

主权项：1.一种高铁牵引系统牵引变流器水冷系统温压监测装置，其特征在于，包括：温压一体化复合传感器，安装于高铁牵引系统牵引变流器水冷系统的进水口处，用于对水冷系统的水温水压实时监测，并将温压一体化复合传感器输出的当前桥电压信号传送至监测模块；监测模块，利用温压一体化复合传感器快速自适应解耦方法对所述温压一体化复合传感器监测到的所述水冷系统的当前桥电压信号进行解耦获得实时解耦的水冷系统的水温值和水压值，判断解耦出的水温值和水压值是否均位于预设阈值范围，若否，则发送预警指令至预警及语音预报模块；预警及语音播报模块，用于基于所述预警指令进行对应报警，并进行报警语音提示；所述利用温压一体化复合传感器快速自适应解耦方法对所述温压一体化复合传感器监测到的所述水冷系统的当前桥电压信号进行解耦获得实时解耦的水冷系统的水温值和水压值包括：建立水温预测BP神经网络模型、水压预测BP神经网络模型；利用第一样本数据集对所述水温预测BP神经网络模型进行训练，利用第二样本数据集对所述水压预测BP神经网络模型进行训练；每次训练迭代时，计算损失函数，利用损失函数对权值和偏置量的学习率进行优化，在反向传播过程中，使用优化后的学习率对所述权值和偏置量进行调优；当预测精度满足要求时训练结束，获得训练好的水温预测BP神经网络模型、水压预测BP神经网络模型作为温压一体化复合传感器快速自适应解耦模型；将实时获取的水冷系统的桥电压信号输入所述温压一体化复合传感器快速自适应解耦模型，获得实时解耦的所述水冷系统的水温值和水压值；利用损失函数对所述权值和偏置量的学习率进行优化包括：计算所述损失函数对权值矩阵和偏置量矩阵的导数；基于所述损失函数对权值矩阵和偏置量矩阵的导数和，分别计算权值和偏置量的学习率；所述权值和偏置量的学习率，计算如下： ；其中，为最小学习率，为最大学习率，为学习率调节系数，当计算权值的学习率时，为损失函数E对权值矩阵的导数；否则当计算偏置量的学习率时，为损失函数E对偏置量矩阵的导数。

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