人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的鲁棒性列车运行图编制方法

以列车优先级、追踪运行间隔时间和连发间隔时间限制为约束条件,以旅客列车的走行公里总数、平均旅行速度、对标准计划的延迟总时间和延迟时间方差,以及货物列车的日车公里总数和日产最6个指标无量纲转化后的合计值最大为综合目标函数,建立列车运行图编制优化模型.为增加列车运行图的鲁棒性,引入虚拟车和缓冲时间槽2个参数,采用改进的粒子群优化算法给出鲁棒性列车运行图编制方法.以5个车站、5列旅客列车和7列货物列车构造模拟环境,采用该方法进行列车运行图编制模拟.结果表明:该方法可铺画出更优的列车运行图,计算效率高;在行车计划受到扰动后,虚拟车和缓冲时间槽释放资源,运行图可以较快地恢复到可接受范围,容错鲁棒性好.     

坡道起动加速试验结果的折算模型研究

平均加速度和剩余加速度是评价动车组、城轨车辆加速性能的关键指标,一般由平直轨道上的起动加速试验结果计算获得;但有时会受试验条件限制而选择在坡道上实施。现建立一个数学模型,采用逼近方法,将在坡道上进行起动加速试验的结果折算到平直轨道上,并可用折算后的结果计算加速性能指标,对模型的精确性影响因素、坡度大小的限制条件进行了分析。通过模型将坡道起动加速试验结果折算到平直道并和实际平直道试验结果进行了对比,验证了折算模型的可行性和准确性。该模型还可以推广应用于惰行或制动距离的坡道折算和回转质量系数计算等。     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.     

基于移动实时位置信令数据的轨道交通换乘行为分析

介绍了上海轨道交通清分规则。在现有上海轨道交通K条最短路径的清分算法基础上,融合移动实时位置信令(OIDD)数据,对换乘行为中的主要换乘路径选择比例进行精细化设置,并对次要换乘路径的换乘比例算法作出补充。通过对乘客行为的分析和应用,实现了对现有上海轨道交通清分规则中换乘路径比例的精细化计算。     

基于黄金比例遗传算法的动车组列车节能优化研究

为研究注重最小化能耗的动车组列车运行控制,针对列车单质点模型受力分析不准确问题,提出一种对附加阻力进行处理的多质点方法,进而以多质点模型为基础进行2次优化。为解决遗传算法寻优时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金比例遗传算法的优化方法,1次优化通过该算法为列车运行寻求一组满足约束条件的目标速度集合,获得列车节能运行速度曲线。考虑过电分相对列车运行的影响,进行2次优化,将运行区间划分为操纵固定段和操纵可优化段,并通过黄金比例遗传算法搜索出一组操纵可优化段内满意的工况转换点,结合1次优化得到列车最终运行曲线。以兰考南-开封北线路CRH3型动车组为仿真实例,列车运行能耗降低了10.83%,表明所提方法是可行的。     

基于GA-GM(1,N,α)幂模型的铁路客运量预测

针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。     

构架式轨距——轨向检测系统信号合成算法及系统验证

通过对图像传感器输出的轨距左右偏移信号和左右高低偏移信号、加速度计输出信号和车体惯性平台输出的轨道倾角信号进行合成处理,得到准确的轨距和轨向测量结果。从理论上推导轨向的合成算法,对安装于轨距测量梁中心的轨向加速度计的响应进行重力和旋转运动修正后,与三角窗函数卷积运算,得到轨距测量梁中心横向位移的二阶差分,然后再通过二次积分和滤波得到左右轨向值。通过设计模拟低通滤波和相应的数字滤波器,实现了加速度滤波器的幅频响应与检测车速度无关,保证了系统的检测精度。对轨向加速度计测得的位移和摄像式轨距系统测得的位移进行比较,验证了系统测量原理和合成算法的正确性。经静态验证和现场试验,结果证明构架式轨距—轨向检测系统具有检测精度高、性能稳定和故障率低的优点。