神朔铁路钢轨折断风险评估模型研究

钢轨折断是一类严重的线路故障,研究钢轨折断风险评估对保障线路安全具有重要作用。基于模糊推理方法构建钢轨折断风险评估模型,该模型利用设备台账数据、钢轨状态检测数据和维修数据等相关的生产数据,识别钢轨折断致灾因子,量化评定致灾因子状态,建立模糊推理规则库,利用Mamdani模糊推理算法计算钢轨折断风险事件发生的可能性。最后采用神朔铁路神木北至黄羊城区间2013～2015年共3年的实际生产数据对模型的有效性进行验证,结果表明:所建模型可以较好地评估神朔铁路钢轨折断风险事件发生的可能性,对钢轨折断风险管理具有重要指导意义。     

Learning User Intention in Networked Mobile Robot Control

Teleoperated networked robot often has unpredictable behaviors due to uncertain time delay from data transmission over Internet. The robot cannot accomplish the desired actions of the remote operator in time, which severely impairs reliability and efficiency of the robot system. This paper investigated a novel approach, learning user intention, to compensate the uncertain time delay with the autonomy of a mobile robot. The user intention to control and operate the robot was modeled and incrementally inferred based on Bayesian techniques so that the desired actions could be recognized and completed by the robot autonomously. Thus the networked robot is able to fulfill the task assigned without frequent interaction with the user, which decreases data transmission and improves the efficiency of the whole system. Experimental results show the validity and feasibility of the proposed method.     

基于长下坡路段车速与制动器温度实时监测的模糊推理预警算法

提出一种实时的车辆长下坡路段车速与制动器温度预警算法.建立长下坡路段的整车纵向力平衡方程和能量方程,分析制动器耗散能量占总能量的比例,研究车速对制动器耗散能量大小的影响,结合制动器吸收能量占制动器耗散能量的比例经验公式,建立制动器温升计算模型;基于试验数据,采用最小二乘法确定模型中的待定系数,比较模型计算的温升与试验数据,最大的均方根误差为12.1℃,对应车速为38 km/h,最小均方根误差为3.7℃,对应车速为50 km/h.安全车速根据安全制动距离和路面纵坡计算得出.预警算法依据车速和制动器温度变化,构造模糊推理系统计算车辆危险指数,综合评价车辆下长坡的危险程度.     

基于贝叶斯推理与XGBoost的城市交叉口车道风险综合评价模型

针对城市信号控制交叉口车道风险研究不足及复杂交互带来的不确定性等问题,建立了基于贝叶斯推理与XGBoost的车道风险综合评价模型。基于西安市吉祥村、明光路和青松路这3个交叉口的交通视频数据,从时间逼近和空间逼近这2个维度构建了2个新的风险评价集,选取后侵入时间、最大速度、距离差和速度差作为核心指标,用以捕捉交叉口内的动态风险特征;并引入贝叶斯推理构建概率性评价方法,以解决复杂交互中的不确定性问题。随后进行XGBoost模型的SHAP值理论和Logistic回归,探究影响车道风险等级的特征重要程度和显著性。结果表明：①建立的车道风险综合评价模型在评估非机动车-汽车、行人-汽车与行人-非机动车等3类交互冲突时,识别中等和高风险的性能优于基准模型,特别是在极度危险交互的判定上更为合理,避免了基准模型的高估问题。②在常见的非机动车-汽车交互、行人-汽车交互和行人-非机动车交互中,仅有少部分为极度危险情况,但仍存在较多的中等风险,总占比分别为29.7%,20.8%,34.3%。③交叉口不同车道的风险存在显著差异,第1车道相较于第2、3、4车道更容易发生交通冲突。④在3类交互中,车道风险主要受速度、加速度和流量影响。非机动车-汽车交互在第1车道和隔离带宽度较小的路段风险最高,尤其是早高峰和右转车道。行人-汽车交互的车道风险因素集中于速度和流量,且第1车道风险较大。行人-非机动车交互中,较窄的非机动车道增加了冲突风险。     

基于理性推理的观点演化模型

针对现实生活中个体观点形成中的理性推理过程,提出了一种基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的观点更新规则,并在连续观点离散决策的框架下,对个体如何利用其他个体的意见和相关知识来形成自身意见的过程进行建模.实验仿真结果表明,群体中能够出现观点一致、分散等常见的舆论现象,观点演化过程中伴随着知识由确定性个体向不确定性个体的扩散,同时发现在规则网络中,意见领袖的观点的影响力在扩散过程中是逐渐减弱的,其影响范围与个体对知识不确定性的接受程度密切相关.     

基于模糊推理的跟驰安全距离控制算法及实现

车辆跟驰是普遍存在的交通现象之一。由于驾驶员在控制车辆过程中具有模糊的、不确定性的行为特征, 难以对驾驶员的行为进行精确的数学描述, 此外, 为保证车辆行驶的安全, 有必要对车辆跟驰时如何保持安全距离进行研究。基于此, 提出基于模糊推理的车辆跟驰间距控制算法, 并对其进行了仿真运算。仿真结果表明, 用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的, 并且通过模糊推理控制后车的速度, 后车能够以安全距离跟随前车安全行驶     

船舶核动力装置运行管理专家系统

本文通过对船舶核动力装置二回路凝给水系统运行规则的理解与分析,对运行经验、实行实例的搜集、整理,建立起了多元分层知识体系结构,根据不同知识的特点建立多种知识表示方式,采用多路推理机制,使系统很好地克服了传统专家系统所面临的某些不足,在一定程度上实现子模拟人类思维方式进行决策和解决问题,从而达到故障及时诊断和系统运行管理的目的。     

基于流量矩阵估计的路由推断算法

路由信息对网络而言非常重要。现有的路由推断技术很难适用于任意网络。本文提出了一种路由推断算法,在已知网络的拓扑结构和链路流量的情况下,先通过期望最大化算法对一个包含了多种路由可能性的流量矩阵进行估计,然后根据对应的可能需求的估计值的差异来推断实际路由。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于多层事件融合的场景事件实时分析

为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价.