基于神经网络和L2增益的船舶航向自动舵设计

对一类带建模误差和不确定性外界干扰的船舶运动非线性系统,提出了一种基于神经网络和L2增益方法的航向自动舵设计.对模型中的建模误差采用在线神经网络予以辨识和补偿,避免了建模误差界定函数的经验选择;而对不确定外界干扰力项则采用L2增益设计,保证了闭环跟踪系统的鲁棒性.控制器设计步骤应用Lyapunov函数递推法,航向跟踪误差和神经网络权值误差被证明是一致终值有界的.合理的控制器参数选择保证了控制系统的跟踪精度.数值仿真结果验证了控制器设计的有效性.     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用,并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合,成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明,将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度,有很好的工程应用前景。     

基于高速单体无人艇航行性能的并行优化方法

基于高速单体无人艇航行性能建立包括快速性、操纵性和耐波性的综合优化数学模型,构造混合的遗传混沌算法(GAPCA)和混沌遗传算法(PCAGA),并编制相关软件对该模型进行综合优化计算,探讨混合算法和单一算法(遗传算法(GA)和混沌算法(CA))优化性能的优劣,同时研究二次载波搜索域区间比例和区间并行次数对优化效率的影响,得到遗传混沌优化算法和混沌遗传优化算法相比单一优化算法寻优效率高,不同算法对应于不同的最佳二次区间搜索比例。     

基于二分法的车辆状态参数融合估计

为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。     

基于神经网络的出行目的推算研究

出行目的是交通出行的关键属性和重要内容,其对分析交通行为具有关键作用。随着被动数据的不断获取,通过数据挖掘方法推算出行目的既弥补了被动数据的缺陷,也可为进一步分析交通行为提供完善的数据基础。本文通过总结国内外学者在交通出行目的推算方面的研究经验,基于现有的调查数据,采用神经网络方法进行出行目的推算,推算的出行目的的准确性达到86%,在此基础上分析了对模型具有显著影响的因素,由此得到在出行目的推算中的关键因素为时间和空间变量。     

基于HHT和BP神经网络的船舶电力系统故障定位

针对船舶电力系统故障难以精确定位的情况,将Hilbert-Huang变换(HHT)和BP神经网络应用于船舶电力系统故障节点定位。首先,采集各节点电流信号,经过EMD分解得到若干IMF分量,对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时振幅向量。然后,将各节点的瞬时振幅向量之和作为电流信号的特征量输入到带有动量因子的BP神经网络中进行训练,利用训练好的神经网络进行故障节点定位。最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

故障树和神经网络在遥测装备故障中的研究

论文通过分析遥测装备的故障特性及其原因,结合对遥测装备变频单元故障树的定性和定量分析。构建了基于故障树的人工神经网络故障诊断断系统,根据系统编写了相应的程序以实现功能。通过实例验证了方法的实用性和有效性,增强了遥测设备的智能故障诊断能力。