Brevet FR3076775A1 (20190719)

REVENDICATIONS1.- Procédé d'optimisation du profil de vitesse d'un véhicule ferroviaire (30), le procédé comportant au moins une étape de : - obtention de données de mesures à partir de mesures acquises, les mesures acquises étant relatives au véhicule ferroviaire (30), - extraction de profil de vitesse du véhicule ferroviaire (30) à partir des données de mesure, - établissement d'un modèle de consommation en énergie, le modèle en consommation en énergie étant une fonction propre à associer à un instant donné à des données de mesures et à un profil de vitesse du véhicule ferroviaire (30) une consommation en énergie du véhicule ferroviaire (30), l'étape d'établissement étant mise en oeuvre à l'aide d'une technique d'apprentissage supervisé de type régression appliquée aux données de mesures, et - calcul d'au moins un profil de vitesse optimisé pour au moins un critère, l'au moins un critère étant la minimisation de somme des valeurs instantanées obtenues par utilisation du modèle de consommation en énergie sur le profil de vitesse, le calcul étant mis en oeuvre par utilisation d'une métaheuristique d'optimisation appliquée sur une population initiale comportant les profils de vitesse extraits. 2.- Procédé selon la revendication 1, dans lequel la technique d'apprentissage supervisé de type régression est un apprentissage de forêt aléatoire. 3.- Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la métaheuristique d'optimisation est un algorithme génétique. 4.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, le véhicule ferroviaire comporte un système de traction et dans lequel, à l'étape de prise de mesures, les mesures comportent au moins la tension d'alimentation du système de traction du véhicule ferroviaire (30), le courant d'alimentation du système de traction du véhicule ferroviaire (30), la vitesse du véhicule ferroviaire (30) et la position du véhicule ferroviaire (30). 5.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel une technique d'apprentissage supervisée de type régression est appliquée sur des données de mesure obtenues à des instants ultérieurs à l'instant donné. 16 6.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le procédé comporte, en outre, une étape de traitement des mesures prises lors de l'étape de prise de mesures pour obtenir des données de mesures. 7.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la technique d'apprentissage supervisé de type régression utilise comme données de mesure, la vitesse du véhicule ferroviaire (30), l'accélération du véhicule ferroviaire (30) et la dérivée temporelle de l'accélération du véhicule ferroviaire (30). 8.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le procédé comporte, en outre, une étape d'affichage du profil de vitesse optimisé à un opérateur pour validation. 15 9.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le procédé comporte, en outre, une étape d'application du profil de vitesse optimisé à un véhicule ferroviaire (30). 10.- Produit programme d'ordinateur (12) comportant un support lisible 20 d'informations, sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (16) et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données (16). 25 11.- Support lisible d'informations comportant des instructions de programme formant un programme d'ordinateur, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (16) et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme 30 d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données (16). 12.- Installation ferroviaire comportant au moins un véhicule ferroviaire (30), des capteurs et un calculateur, l'installation ferroviaire étant propre à mettre en oeuvre un procédé d'optimisation du profil de vitesse du véhicule ferroviaire (30), le procédé 35 comportant au moins une étape de : - acquisition de mesures relatives au véhicule ferroviaire (30) par les capteurs, 5 10 17 - obtention de données de mesures à partir des mesures acquises, - extraction de profils de vitesse du véhicule ferroviaire (30) à partir des données de mesure, - établissement d'un modèle de consommation en énergie, le modèle en 5 consommation en énergie étant une fonction propre à associer à un instant donné à des données de mesures et à un profil de vitesse du véhicule ferroviaire (30) une consommation en énergie du véhicule ferroviaire (30), l'étape d'établissement étant mise en oeuvre à l'aide d'une technique d'apprentissage supervisé de type régression appliquée aux données de mesures, et 10 - calcul d'au moins un profil de vitesse optimisé pour au moins un critère, l'au moins un critère étant la minimisation de somme des valeurs instantanées obtenues par utilisation du modèle de consommation en énergie sur le profil de vitesse, le calcul étant mis en oeuvre par utilisation d'une métaheuristique d'optimisation appliquée sur une population initiale comportant les profils de vitesse extraits.