基于模糊神经网络的轨道电路故障诊断方法研究

将模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)理论引入轨道电路的故障诊断应用中,在对轨道电路的故障原因进行分析的基础上,根据轨道电路的工作原理和故障特点建立了FNN故障诊断模型。模型选定了3个关键部件的电压值作为输入,4种典型的故障作为输出,并根据专家经验总结了9条推理规则。通过对样本数据的学习训练,采用一阶梯度寻优算法对模型参数进行了优化。通过计算机仿真验证,这种用于轨道电路故障诊断的FNN模型是有效的,并具有一定的准确度,为轨道电路的故障诊断提供了良好的方法。     

基于D-S证据理论信息融合的轨道电路故障诊断方法研究

在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。     

基于模糊PI控制的电动汽车双向DC/DC变换器

电动汽车直流动力源的特殊性和对驱动性能的高品质要求决定车用DC/DC变换器要有稳定的电压、电流输出。针对DC/DC变换器在车辆行驶状态切换过程中呈现的严重非线性问题,提出了电流环沿用传统PI控制,电压环采用模糊PI控制的双闭环斩波控制方案;在分析双向DC/DC变换器工作原理的基础上,根据变换器自身的变结构特性,设计了模糊PI控制器。仿真结果表明,本控制方案可有效提高变换器的鲁棒性,减小输出电压波动。     

汽车电控系统故障诊断设备扫描

伴随着汽车电控系统的不断革新，其相应的故障诊断技术和设备也在同步发展与完善，一方面表现为检测系统的集成化、系统化和操作的快捷、方便，另一方面表现为对汽车运行中综合作业条件下的技术状况诊断，采用了新的技术手段和检测仪器。     

城市道路交通噪声影响模糊评价

采用模糊综合多级评判方法评价城市道路交通环境噪声污染,其中包含了道路交通噪声对居民的实际冲击影响的综合比较评价,能够清晰地确定所测小区受噪声影响的程度,并通过实例验证了该方法的有效性和科学性。     

应用交通仿真软件PARAMICS验证交通分配模型

为了考察交通分配模型能够在多大程度上反映现实的交通状况，需要对交通分配模型进行验证，本文阐述了利用微观交通仿软件PARAMICS对交通分配模型进行验证的研究思路。通过建模工具Modeller提供的图形界面，研究者不但能够非常直观地观察交通分配模型的效果，而且可以利用其分析工具Analyser对结果全面分析。因此RARAMICS是一个验证交通分配模型性能优良的平台。     

潭邵高速公路岩溶与采空区路基处理方法

在探讨高速公路岩溶及采空区路基稳定性的合理评价方法的基础上，提出了潭邵高速公路岩溶与采空区路基处理范围的确定方法，进而，针对潭邵高速公路岩溶及采空区路基的工程及工程地质特点，提出了适合于潭邵高速公路岩溶及采空区路基特点的处理方法，应用于潭邵高速公路工程实践并取得成功，取得了相当的社会与经济效益。     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

应用模糊自适应PID和预瞄策略的自主车辆转向控制

文中结合智能车辆路径跟踪过程中转向控制方面的特点，提出了一种将模糊逻辑、预瞄规律和自适应PID控制相结合的控制策略，建立起了相应的模型，验证了该方法的可行性和有效性，并提出了进一步改进的方向。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。