基于GA优化模糊PID控制的ATO算法研究

针对城市轨道列车的自动驾驶系统(ATO)传统PID控制方法适应性差和智能化不足的问题,基于该领域专家知识和驾驶司机的操作经验,将遗传算法优化的模糊PID控制算法运用在ATO的控制系统中,并运用MTALAB进行仿真。仿真结果表明,该控制算法优于传统的PID控制,能够满足ATO系统对不同工况下的适应性和智能性要求,可以达到精确停车和准点到站的目的,能够有效提高列车舒适性和降低列车能耗。     

隧道渗漏水病害等级评价体系研究

研究目的:隧道渗漏水是隧道运营中的主要地质灾害之一,为了更好地预防渗漏水的发生,以及运营阶段的渗漏水病害治理,本文系统性提出了"隧道渗漏水病害发生可能性等级预测——运营隧道渗漏水病害等级评价——现场实测资料评价渗漏水病害等级"的思路,为隧道渗漏水病害分级预测、评价提供一条新思路。研究结论:采用不同的随机性数学方法建立了渗漏水病害发生可能性等级预测、运营隧道渗漏水病害等级评价的模型,并进行了模型的实例应用研究。结果表明马氏距离法预测隧道渗漏水的等级,BP神经网络方法和模糊综合评价法评价渗漏水等级与现场资料实测的评价等级一致。     

模糊理论在网络优化中的应用

随着网络应用范围的拓宽,应用中使用了大量的模糊语言,比如"费用高"、"距离远"和"代价低"等等,对于这类问题难以建立精确的数学模型.提出了运用模糊理论来解决网络优化中遇到的这类不确定的、模糊的问题,并结合一个具有模糊性的网络优化问题实例,建立数学模型,编写Java程序实现求解过程.最后通过对建模结果的验证,说明方法是有效的和可行的.     

化LF(X)中任一公式为可归约形式的算法

针对基于归结方法的自动推理过程中的化任一公式为可归约形式这一问题进行研究．简述了LF(X)及其中公式的相关概念，证明了对LF(X)中公式进行转化的若干理论结果，并由此给出化LF(X)中任一公式为可归约形式的理论基础和基本算法．     

生产技术准备过程的时间Petri网模型及其推理方法研究

从Petri选择网模型的概念入手,分析了时间Petri网（TPN）模型的特点,研究了时间Petri网中顺序模型、并行模型、模型和循环模型等的推理方法.应用该方法建立了生产技术准备过程的时间Petri网模型,得出了基于时间Petri网的工作流模型复合线性推理方法,并采用一个具体的实例说明该方法的应用.     

民航机务维修差错及其预警专家系统构建

通过对航空机务维修差错控制研究现状的分析,指出存在的问题,提出了以SHEL模型作为维修差错相关信息收集的工具,REASON模型作为分析这些信息的框架,从"人、机、环境、管理"四个方面进一步对维修差错的诱因进行分类的新思路.在此基础上,将Agent技术和基于规则的不确定性推理的预警方法应用于民航机务维修领域,构建了预警专家系统,阐述了其体系结构和系统功能.     

车流密度变化条件下的跟驰模型研究

把车流密度的跳跃性变化作为车流波现象,在高峰小时或者异常情况下(如雨、雪、雾等异常天气),快速路的瓶颈地段经常出现堵塞以及由堵塞引起的车流波。车流波不仅影响瓶颈点下游车辆的运行,还会降低瓶颈点上游路段的有效通过能力。通过大量的交通数据采集,构建基于模糊推理的驾驶员感知——预测行为模型和车流波传播条件下驾驶员微观跟驰模型。结果表明,模型可以有效、准确地模拟车流波传播过程中驾驶员行为。     

车辆前向仿真平台的开发设计

设计了一种基于模糊PID控制的车辆前向仿真平台.该平台的主要特点是采用模糊PID算法实现了对驾驶员模型的控制,模型的能量流与信息流均与实际车辆相同,并允许用户自行设计车辆及部件的仿真模型并添加到数据库中.实例分析表明,该平台的仿真精度高于传统的后向仿真平台精度.     

基于改进D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论算法进行了改进,解决了证据的可信度和决策规则问题,使新的组合推理规则能够有效地处理证据中的冲突信息.并结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,采用Pignistic概率的决策理论和基于权值D-S证据推理的地图匹配新算法,建立车辆位置信息和方向信息判决规则,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性.通过仿真和试验表明,该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题.     

参数自整定PID—Fuzzy控制器的研究

文中叙述了ＰＩＤ控制、模糊控制各自的特点及不足，由此设计了ＰＩＤ—Ｆｕｚｚｙ控制器，并进行了仿真研究与 ＰＩＤ控制器比较．ＰＩＤ—ｆｕｚｚｙ控制器鲁棒性大为提高，超调量减少，较好的解决了快速性与小超调之间的矛盾。