SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。     

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。     

基于Matlab的牵引变压器故障智能诊断方法研究

应用数据融合技术、模糊神经网络及遗传算法构建牵引变压器故障智能诊断模型,通过Matlab软件对该模型进行仿真,训练模糊神经网络以确定其结构和权重,并通过典型实例验证该模型在牵引变压器故障诊断中具有良好的故障诊断性能。     

一种低信噪比环境下的基音检测方法

噪声是低信噪比环境下影响基音检测准确率的主要因素之一,为此提出一种基于形态学滤波和小波变换相结合的基音检测方法。该方法首先用形态学滤波器滤除噪声,突出基音。然后在小波域利用Teager能量算子区分清、浊音,通过浊音小波系数模的极大值提取基音。实验结果表明,在信噪比较小时该方法也能准确地检测出语音信号的基音,与传统的基音检测方法相比,该方法有较强的抗噪性。     

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。     

利用BP神经网络预测钢材单位挤压力

以钢材中C和Cr的成分、变形程度和单位挤压力的关系为研究对象，在Matlab语言环境下，以正挤压试验数据作为训练和预测样本，用5节点的单隐含层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测。结果表明，采用正交试验和人工神经网络相结合的方法来预测单位挤压力是有效和可行的。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

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。