时间Petri网的时间知识推理算法及在铁路智能运输系统中的应用

介绍一种基于时间Petri网的时间知识推理算法，它是在已有算法的的基础上，引入模糊时间区间的操作进行扩展而形成，该算法可一次性构建相应的时间知识系统的生成图，再用生成图进行时间知识验证和推理，相对于已有的算法来说，具有效率高，可处理时间区间的不确定性问题等优点，针对列车运行的时间知识系统进行算法的应用研究得出，本算法可验证时间约束的列车运行调整方案的可行性，能验证铁路专家系统中时间知识的一致性问题，用生成图可推导出某些带时间约束事件同时发生的可能性等。     

基于模糊时间Petri网的列车运行时间不确定性问题的处理

定义一种应用于铁路列车运行系统的模糊时间Petri网；针对列车运行时间存在的不确定性，该Petri网引入了4个模糊集理论函数：模糊时间片、模糊使能时间、模糊发生时间和模糊延迟，来处理时间的不确定性问题；能够对列车运行过程中的时间不确定性问题进行定量分析，可以有效应用于列车交会、列车终到时间、列车运行计划调整的分析等；其相对于已有的方法具有精确分析、计算简单、简化系统、便于系统集成的特点。     

基于框架式模糊petri网列车专家控制系统知识表示研究

针对列车专家控制系统的知识不确定性特点，提出了一种采用框架式专家系统知识表示方法与模糊ｐｅｔｒｉ网推理相结合的知识表示及获取方法。研究表明，此方法对列车运行系统具有较强的表示及处理能力。     

一类搭接作业模拟网络模型及其算法研究

通过把模糊空间间歇时间和模糊工艺间隙时间新概念引入搭接作业网络图，并应用模糊集理论构造了一类含模糊完成期的搭接作业模糊网络模型，提出了一套求解该模型、计算模糊空间间歇期，模糊工艺间歇期和模糊节点时间参数的模糊算法。     

铁路集装箱中心站大门系统优化设计

根据铁路集装箱中心站大门口卡车到达和接受服务的不确定性特性,将传统的排队系统与模糊集理论结合,提出基于模糊排队模型的集装箱中心站大门优化设计方法,并通过算例验证该方法的可行性和有效性,从而说明排队理论可以扩展到模糊领域,使其更具有现实意义.     

基于模糊贝叶斯网络的受电弓系统可靠性分析

针对在受电弓系统可靠性分析中的模糊故障树计算复杂,无法反向推理和不能很好地处理认知不确定性的问题,提出结合证据理论的模糊贝叶斯网络对多状态受电弓系统可靠性分析的方法。根据专家经验和历史数据构建T-S模糊故障树,然后依照相应的映射规则将T-S模糊故障树映射为模糊贝叶斯网络模型,并且构建各节点的条件概率表,同时结合证据理论分析方法对多态受电弓系统进行可靠性分析,根据各根节点的故障证据区间计算出中间节点和叶节点各故障状态的故障率模糊子集、根节点的概率重要度、关键重要度和后验概率,根据可靠性分析结果找出影响系统可靠性的薄弱环节,分析结果与动车组受电弓实际情况相符合,验证了算法的可行性和有效性。     

工程项目进度计划编制的关键链法研究

研究目的:目前的工程项目面临着环境不确定性和资源限制等因素的制约,使传统的网络计划技术已无法满足日趋复杂的建设项目对进度计划的可行性和稳健性的要求,因此,有必要提出应用模糊关键链编制项目进度计划的新方法.研究结论:在考虑实际项目的资源约束和不确定性问题的基础上,提出应用模糊关键链进行项目进度调度的方法,即采用改进的遗传算法求出在期望工期下的关键链和各工作的最优开始时间,并给出确定项目缓冲区和输入缓冲区大小的算法.该方法融合了关键链方法的优势,着眼于整体项目,可以编制出可行而稳健的项目进度计划,尤其适用于实际过程中资源约束和不确定项目的进度编制,可作为项目管理人员编制进度计划的一个有效工具.     

模糊离散事件动态系统相关问题的研究

以全面表述离散事件动态系统中不确定问题以及有不确定性方法简化系统为目的，首次给出了模糊离散事件动态系统（FDEDS）的定义。以铁路系统的行车指挥问题中的不确定性问题的处理为背景，全面论述了研究FDEDS的原因。文章说明了基于列车群运行的FDEDS实验平台的研究情况，并叙述了其在铁路系统的建模，分布式行车指挥，不确定问题的处理等方面的应用，在研究面向FDEDS的建模工具和算法时，采用Petri网和OO技术相结合的方法，既有非常好的系统描述能力又有好的模型分析和验证手段，也为相关算法的研究奠定了良好的基础，同时也对FDEDS中的模糊化等问题进行了讨论。文章中所研究的问题对进一步开展FDEDS的研究工作和研究混杂系统中不确定性问题的处理都是有益的。     

列车驾驶模拟器模糊自适应洗出算法研究

协调自适应洗出算法是目前被认为最有潜力模拟人体运动感觉的体感模拟算法,但由于计算过程复杂、耗时长、易不稳定等缺点而未得到广泛应用。针对算法中自适应参数实时求解的困难,结合人体运动感觉模糊特性,提出一种新的模糊自适应洗出算法。利用模糊控制理论,将实际列车运动特征和运动感觉误差与洗出算法中自适应参数之间的关系建立模糊推理知识库,采用形式简单、易于求解的模糊推导实时调整自适应参数,根据劳斯判据验证系统的稳定性。以牵引动力国家重点实验室正在研制的高速列车驾驶模拟器为研究对象,仿真结果表明,新算法形式简单、计算时间少,能保证系统稳定,而且可利用较小的运动空间得到更高的模拟逼真度。为体感模拟算法研究提供思路。     

基于模糊神经网络的轨道电路故障诊断方法研究

将模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)理论引入轨道电路的故障诊断应用中,在对轨道电路的故障原因进行分析的基础上,根据轨道电路的工作原理和故障特点建立了FNN故障诊断模型。模型选定了3个关键部件的电压值作为输入,4种典型的故障作为输出,并根据专家经验总结了9条推理规则。通过对样本数据的学习训练,采用一阶梯度寻优算法对模型参数进行了优化。通过计算机仿真验证,这种用于轨道电路故障诊断的FNN模型是有效的,并具有一定的准确度,为轨道电路的故障诊断提供了良好的方法。     

行车安全综合监控系统的时序Petri网描述及验证

行车安全综合监控系统规模大,复杂程度高,且具有不确定性。研究有效的形式化分析和验证方法对系统测试和可行性分析等方面具有重要意义。本文基于时序Petri网,提出了相应的分析和验证方法。然后,以系统中数据处理和传输过程的公平性、及时性和可靠性等问题为例,进行建模、分析和验证,从而说明本方法的有效性。     

重载列车优化操纵算法设计与仿真

文章针对电力牵引重载列车的运行特点,对重载列车的优化操纵问题进行了分析研究,设计了一种基于模糊预测和再优化的列车运行控制算法。该算法先使用模糊逻辑控制器产生操纵队列,预测列车未来一段区间的运行情况,然后对产生的操纵队列以安全、节能为目标进行反复优化。算法通过对操纵队列的有重合区间局部寻优来保证得到近似全局最优解。文章使用列车牵引计算模型对算法进行了仿真验证,结果表明该算法产生的操纵队列基本达到了重载列车运行要求。     

故障诊断的时间因果贝叶斯网模型

在一类诊断所依据的可观信号(警报)具有时序特性的故障诊断问题中,诊断所依据的警报、这些警报出现的先后顺序以及它们之间的时间间隔,都与诊断结果有关联。针对这一类故障诊断问题,提出了时间因果贝叶斯网模型,采用模糊方式对故障与警报之间的时间因果关系进行离散化处理,用模糊运算来合成多个时间因果关系,通过概率计算获得最大可能的故障假说。理论与算例表明该方法有效可行。     

现代控制理论与交流电机调速(Ⅳ)--智能控制(3)

针对模糊逻辑控制和神经网络控制这2种控制方法的长处和不足,人们又提出兼具两者优点的神经网络—模糊控制方法。介绍了神经网络—模糊控制系统合成推理的网络形式及一般结构,并举例阐述系统在交流电机调速中的应用情况。     

用Petri网对轨道区段和列车的建模研究

应用Petri网理论对轨道区段和列车的运行进行建模,为行车指挥提供了一个系统模拟和仿真的框架.作者在国内首次将Petri网应用于行车指挥自动化的研究,为列车的运行调整提供了列车及轨道区段的模型.     

基于模糊路段流量的OD反推的不确定规划模型与算法研究

考虑调查数据存在的偏差,将路段流量视为一个模糊数,在此基础上构造一个OD反推的双层规划模型,其上层为一模糊期望值模型,即以路段计算流量与实测流量的偏差模糊期望值最小为目标;下层为用户平衡分配模型.为求解该模型,将模糊模拟、二分法、人工神经网络以及遗传算法相结合,给出一种混合智能算法及其步骤.通过一个简单的路网进行仿真试验,最后对这一新方法的有效性进行检验,并对结果进行了分析.     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。