基于神经网络的电动转向系统助力特性研究

基于综合目标函数的误差反向传播学习算法，设计了用于该离散化转向助力特性的BP神经网络结构，进行了离线训练，并在电动转向综合试验台上实现了在线控制。实现了全车速范围的非线性转向助力，克服了转向助力盲区。     

基于神经网络的发动机控制系统故障诊断研究

通过比较发动机控制系统故障诊断的方法，针对基于神经网络的发动机控制系统的故障诊断推导出数学模型；并编制了采用双向联想记忆神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序，实现了仿真。     

人工神经网络在汽车变速器齿轮故障诊断中的应用

本文通过对神经网络的研究，提出了基于神经网络的故障诊断方法，并以汽车变速器齿轮诊断为例，建立齿轮状态的分类网络，对齿轮状态进行诊断识别。经过验证表明该方法具有效的。     

汽车控制器局域网络技术及应用

汽车的电子装备日臻完善，常规的点－点间的布线法使整个汽车的布线变得非常杂乱，对汽车的设计，制造，维护非常不利，本文对汽车中使用网络传便信息的必要性作了阐述，对一种较为成熟的汽车总线－控制器局域网络－技术特征进行了分析，就其结构和性能同其它网络作了进一步比较，此外，还对汽车网络技术在轿车悬架系统控制的应用研究作了简明介绍。     

基于神经网络的发动机动态模型的研究

本文从制定自动换挡规律的应用角度出发，分析了发动机动态特性的决定因素，完成了桑塔纳2000电喷发动机动态试验，通过对大量试验数据的反复学习，建立了基于神经网络的发动机动态模型，为实现发动机与传动系共同工作的最佳匹配奠定了基础。     

分组域GRIS设备组网调整工作

简单介绍GRIS服务器的作用,并通过实例来说明GRIS服务器割接过程中的影响范围、工程分工、技术方案、具体步骤、应急预案以及割接后的验证。     

如何实施GSM-R无线网络工程优化

在GSM-R工程实施阶段,针对参数采集、DT测试、数据分析,找出无线网络存在的问题,进行频点规划、硬件参数和软件参数调整。以迁曹线GSM-R网络DT测试和分析为例,制定出网络工程优化措施,达到无线网络工程优化的目的。     

数字IP网络广播系统及在站场广播的应用

数字IP网络广播是将广播的音频信号进行数字编码,并通过网络传输IP数据包,再由终端解码还原为音频信号的系统。介绍数字IP网络广播的概念、特点、功能、结构和原理及在站场广播的应用。     

基于贝叶斯网络的城市轨道交通CBTC系统SIL研究

城市轨道交通CBTC系统是一个安全苛求系统,为了更好地分析CBTC系统的安全性,首先通过对整个系统自顶向下分析,对各子系统和单元模块的功能进行划分,建立CBTC系统的贝叶斯网络,然后再自下向上由子系统级别到整个CBTC系统级别逐步计算出CBTC系统的平均故障率,最后从系统失效的角度验证系统的安全完整性等级(Safety Integrity Level,SIL)。结果表明,在系统硬件设备的故障率不变的情况下,可以通过调整子系统的冗余结构,增加整个CBTC系统的容错能力来提高其随机故障的完整性,使得系统符合安全标准要求。     

模糊贝叶斯决策在ATP车载设备故障诊断中的应用研究

高速列车长时间工作运行不可避免发生故障,其中的车载设备故障发生具有不确定性和相关性特性。分析故障发生和查找故障致因是一项复杂而重要的过程和工作。贝叶斯网络在解决不确定性和相关性问题有其独特的优势,可以利用贝叶斯网络查找故障成因和故障点并且加以控制,从而提高列控车载设备运行的安全性。在实际理论和工程实践中运用贝叶斯推理时往往过分强调贝叶斯推理功能而忽略先验概率确定的问题,模糊贝叶斯决策是在经典贝叶斯理论上综合运用决策理论、模糊数学、贝叶斯方法和期望效用理论,建立一个在多属性指标下故障态势的模糊贝叶斯决策模型,克服了单一贝叶斯推理的不足,增强了模型的适用性。