基于粒子滤波的电力机车电气故障诊断

采用分布式传感器网络(DSN)对列车电气系统的各种状态信息进行检测,根据动态空间模型理论建立系统状态方程和观测方程,采用粒子滤波技术对系统滤波状态进行估计,通过二值决策法对每个传感器获得检测信息并与阈值对比,对比结果由故障诊断中心融合并给出最终决策结果,如果确认处于故障状态则给出故障预警.由于传递给诊断中心的数据是二值结果,降低了通信量,提高了实时性能.实验仿真结果验证了诊断系统的适用性和可靠性,也验证了粒子滤波在非线性、非高斯系统中的适用性.     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识．采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度．仿真试验证明,该方法的效果很好．