基于贝叶斯网络的轨道交通司机胜任力评价

根据调查分析得到轨道交通司机胜任力评价的4个一级评价指标和16个二级评价指标。将此评价指标作为变量,基于贝叶斯网络原理,构建司机胜任力贝叶斯网络。选取职业心理特征和职业理论特征作为中间节点,规章制度掌握程度、车辆理论知识水平、学习能力和复杂反应能力作为父节点,司机胜任力作为子结点,得到简化的司机胜任力子贝叶斯网络。利用该子贝叶斯网络对实例的分析结果表明:司机职业心理特征对司机胜任力影响较大;评价结果准确地反映了司机胜任力各项评价指标间的相互作用关系;该方法可为司机的选拔、培训和退役提供定量分析的依据。     

神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究

利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统，可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示，以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例，研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于神经网络的柴油机故障诊断

基于虚拟仪器技术，开发了柴油发动机信号处理系统，该系统数据采集由传感器与PCI-6023E数据采集卡完成，系统软件采用LABVIEw6．0，根据柴油发动机的典型故障，对系统参数赋值，利用BP神经网络对采集的数据进行处理，进而判断发动机的故障，试验表明该系统是可行的。     

液压冲击机械的无级调节理论及装置研究

针对目前各国液压冲击机械工作参数调节方法的局限性,突破传统结构原理,率先提出了变行程无级调节理论。通过协调改变施加于冲击器上的推进力Ft和系统工作压力P这两个控制参数,从而相对改变活塞回程反馈信号孔位置,实现活塞行程的连续可变调节来达到无级控制冲击器输出参数的目的。在此基础上设计了一种新型的变行程无级调节装置,并对该装置进行了数字仿真研究,仿真结果说明了该设计方案的正确性,为进一步研制可变频调能的液压冲击机械提供了理论依据。