径向基函数网络用于船用柴油机智能诊断的研究

从工程应用的观点出发，研究以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断．建立船用柴油机症状与故障样本集，作为基于RBF神经网络故障诊断的专家知识库，以实现船用柴油机故障的智能诊断，并对该神经网络的容错能力进行评估分析．     

新一代智能张拉:云张拉及其关键技术

智能张拉技术已在全国高速公路桥梁施工中普遍使用,很好地解决了预应力张拉过程中的操作随意性问题,但也存在智能张拉设备故障和性能劣化以及由于同步控制计算模型缺陷导致的难以真正同步张拉等张拉质量风险问题。针对这些智能张拉质量风险问题,提出了新一代智能张拉:云张拉。云张拉通过采用云计算技术,构建基于Hadoop的云张拉系统,建立基于数据挖掘的设备故障自动诊断模型及基于神经网络的PID同步张拉控制模型对预应力张拉过程进行自动化精确控制及故障实时诊断,在此基础上开发了"智桥"ZQ2000云张拉系统,很好地解决了传统智能张拉设备故障和同步控制质量风险问题,消除了预应力智能张拉的质量隐患。     

基于混合智能的金属结构诊断及维修决策系统

根据港口起重机金属结构故障发生的特点及其对整机使用安全性的影响情况,确立了起重机金属结构诊断与维修决策系统的基本任务和信息流向,分析了系统面临的智能技术问题,在此基础上,研究了一种智能混合模型,介绍了基于该模型的金属结构诊断及诊断决策智能系统的实现方法及应用特点。     

汽车非确定性故障诊断模型研究

针对汽车非确定性故障诊断特点,基于模糊数学理论,提出了由概率统计法及专家优序法综合确定模糊隶属度的方法,结合对故障程度的描述,建立汽车非确定性故障诊断数学模型。以此为基础,有选择地借鉴模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断,最后以实例验证了该模型的实用性。     

基于混合现实的动车组车钩辅助检修方法研究

针对动车组车钩检修工作中存在的故障复杂化、维修方式老旧、检修手册内容滞后等问题，提出了一种基于混合现实技术的动车组车钩辅助检修方法，该方法借助混合现实和数据交互技术，构建了动车组车钩故障MR辅助检修总体模型和技术框架，研究了虚实注册融合、故障智能诊断、数据信息交互和检修辅助指导等关键技术，实现了基于Unity3D-HoloLens的手势识别，视线追踪等多样人机交互辅助检修方式。     

基于模糊积分的潜隐性故障状态转移过程分析

探讨了潜隐性故障的概念,分析了多态系统状态转移的马尔可夫过程,提出了基于模糊积分信息融合技术的故障诊断方法,在利用HMM模型进行初级诊断的基础上,采用加权平均方法确定模糊密度,通过科学计算模糊积分值实现潜隐性故障状态综合诊断识别.最后以某雷达火控设备单元控制模块为例验证了其有效性.该方法克服了智能故障诊断训练样本获取难...     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于振动分析的轴承故障检测方法分析

由滚动轴承故障形式可知,振动是反映滚动轴承故障的最常见特征之一,它能够反映滚动轴承运行状态的信息。因此,在工程实际中倒频谱分析法、特征参数分析法和包络法是滚动轴承故障振动诊断的主要方法,对上述3类振动诊断方法及特点进行分析。     

智能交通系统中故障精确定位方法研究

针对目前智能交通运维系统中故障诊断误报率高,人工排查工作量大的问题,提出了一种基于双层链路的故障精确定位方法。根据设备历史数据采集频率特征,自动计算时间间隔阈值,并判断是否已超过故障阈值,超过后启动故障诊断程序。通过开辟针对网络链路与数据链路的监测线程,对硬件及软件接口进行多维度诊断处理,实现智能交通系统中故障状态的精准定位。该方法已在智能交通运维项目中应用,结果表明该方法精度高、误报率低、人工参与少,满足应用要求。     

剩余性能诊断法在汽车故障诊断中的应用

主要从理论和应用两方面介绍了剩余诊断性能法,并通过其在汽车故障诊断中的应用实例进行了具体的研究,并给出了不同类型故障的诊断测试方法、测试结果分析方法。     

智能物流系统设计及应用

在提出智能物流系统(ILS)概念的基础上,运用物流学及系统分析方法。分析了智能物 流系统的结构;根据物流活动的功能,选择了相关智能技术,以便为智能物流系统设计提供参 考.根据上述分析结果,以铁路物资配送系统为背景,提出了铁路智能物流系统的设计方案.     

基于智能优化算法的动态路径诱导方法研究进展

采用综述的方法对当前动态路径诱导方法中一些有代表性的智能优化算法进行了深刻的探讨与总结,为未来进行深入而广泛的智能交通系统研究及应用奠定基础.主要从算法特性、改进效果、性能评价等方面详细讨论了智能优化算法在动态路径诱导系统中的常见改进机制及其效果,给出了这些优化算法的基本思想、优缺点及其应用局限性;并对智能优化算法性能评价方法的研究现状进行了详细的分析与总结,为建模人员和研究人员对智能交通系统中动态路径诱导方法的选择和研究提供支持;最后结合算法应用分析成果,展望了智能优化算法在动态路径诱导系统中的应用发展前景和智能交通系统中进一步研究未来动态路径诱导算法的重要研究方向.     

智能控制技术在汽车AMT中的应用

针对汽车AMT系统中节气门控制、离合器接合点及最佳动力性换档规律的确定等问题 ,讨论了采用多模式控制、模糊控制和自学习控制等智能控制的具体方法 .实际应用表明 ,这些方法切实可行 ,同时 ,也体现了智能控制技术在车辆控制系统中的实用性和先进性     

浅谈速度管理的新理念和新技术

速度是道路安全的关键因素之一,超速与不合理的行驶速度对道路安全产生很大影响,使得速度管理成为一个重要且有挑战性的领域。目前,速度管理是通过道路设计设定速度限制并执行这些限制来完成。传统的速度管理方法在减少碰撞风险及事故伤亡方面取得积极的成效,但也有其局限性。利用现代技术能够使速度限制实施的更加有效。在传统方法的基础上,先提出了两种新的理念,即交通平息理论和容错的安全理念,接着提出将三种新技术,即自适应巡航控制、智能速度辅助系统和可变限速系统,应用于速度管理中,促进速度管理更加有效地实施。     

基于Multi-Agent的高速公路集成交通控制系统

高速公路集成交通控制系统是一个非线性分布的动态复杂巨型系统。在智能控制系统分级递阶结构的基础上,提出了高速公路集成交通控制系统的集散递阶体系结构,并以Agent作为各级智能控制器,建立了高速公路集成交通控制系统MAS模型,探讨了MAS中主体的结构模型、构造方法、通信机制和协商机制,为基于Multi—Agent的高速公路集成交通控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

动态识别道路坡度的多传感器信息融合方法

在行驶中动态识别道路坡度的大小是采用电控机械自动变速器的车辆实现智能换挡控制的重要环节之一 ,也是目前的一大技术难题 .针对这一问题 ,提出了采用多个传感器信息融合来识别坡度角的方法 ,建立了数学模型 ,并对识别误差进行了分析 .     

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大数据所涉及的信息量规模巨大,大数据技术使得人类认识世界的思想及方法发生变革。智慧物流是利用集成化、智能化、移动化技术,使物流系统具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中的某些问题的能力,它包含了智能运输、自动仓储、动态配送及智能信息的获取、加工和处理等多项基本活动,为供方提供最大化的利润,为需方提供最佳的服务,同时也应实现消耗最少的自然资源和社会资源,从而形成完备的智慧物流综合管控体系。论坛的主题是大数据与智慧物流,面向大数据技术在智慧物流领域的应用问题,着重研讨大数据背景下智慧物流体系、理论和方法,推动我国现代物流行业健康有序协调发展。     

预瞄跟随理论和驾驶员模型在汽车智能驾驶研究中的应用

根据预瞄跟随理论及驾驶员的开车行为特性 ,指出汽车智能驾驶与驾驶员操纵行为的内在一致性——汽车智能驾驶系统的控制特性与熟练驾驶员的驾驶行为特性基本一致。结合驾驶员操纵行为模式将汽车智能驾驶系统划分为信息感知、轨迹决策和操纵控制三个部分 ,并一一加以具体分析 ,利用系统模糊决策理论对几种汽车行驶的典型工况进行了智能车辆方向控制仿真计算。理论分析和仿真结果表明预瞄跟随理论为智能车辆的研究提供了一个可行的研究途径 ,按照该理论建立的驾驶员方向控制模型可以直接应用于智能车辆控制算法的研究开发     

基于桥接设计模式的多Agent交通控制仿真

建立了基于多Agent的交通信号控制系统模型.设计了多Agent计算仿真系统的框架,运用桥接设计模式分析了仿真程序系统的描述并做了具体的实现说明.通过实例仿真系统的实现,结果证明了这些方法的有效性.     

导航系统驾驶环境中脑力负荷评价技术比较

在高技术条件下,无论是对于飞行员还是ITS中的驾驶员,信息高度密集的驾驶环境对作业负荷水平的评价提出了新的要求,综述了4种典型的主观脑力作业负荷评价技术,并以导航系统的应用为例,分别用这4种方法对3种不同驾驶环境下的实验数据进行了评价计算,用敏感性分析结合参试者主观评价对计算结果作了比较分析,建立了RNASA－TLX指标在不同驾驶环境条件下的回归方程。