A decision support approach for condition-based maintenance of rails based on big data analysis

In this paper, a decision support approach is proposed for condition-based maintenance of rails relying on expert-based systems. The methodology takes into account both the actual conditions of the rails (using axle box acceleration measurements and rail video images) and the prior knowledge of the railway track. The approach provides an integrated estimation of the rail health conditions to support the maintenance decisions for a given time period. An expert-based system is defined to analyse interdependency between the prior knowledge of the track (defined by influential factors) and the surface defect measurements over the rail. When the rail health conditions is computed, the different track segments are prioritized, in order to facilitate grinding planning of those segments of rail that are prone to critical conditions. In this paper, real-life rail conditions measurements from the track Amersfoort-Weert in the Dutch railway network are used to show the benefits of the proposed methodology. The results support infrastructure managers to analyse the problems in their rail infrastructure and to efficiently perform a condition-based maintenance decision making.     

汽车点火系统建模及传导骚扰仿真

为预测点火系统产生的传导骚扰,在预先建立点火系统各元件的等效电路模型,并利用三维电磁场数值计算方法计算出各电路参数的基础上,运用Ansoft Simplorer仿真软件建立了整个点火系统传导骚扰的仿真模型。仿真结果得到试验的验证,表明所建模型有效。     

基于可信度的不确定性推理在公路软基处理专家系统中的应用

为提高公路软基处理决策的科学性, 分析了公路软基处理知识的不确定性、模糊性和多因素影响的特点与专家系统的思维方式和基本原理, 将基于可信度表示的不确定性推理引入公路软基处理专家系统中, 采用产生式规则表示公路软基处理知识, 采用正向推理和逆向推理相结合的混合推理方法, 进行软土鉴别、路堤稳定与沉降计算方法选择、地基处理方案决策、软土地基处理设计与施工问题分析。实例分析表明: 基于可信度的不确定性推理的应用提高了专家系统的交互化和智能化程度以及公路软土地基处理设计与施工技术的科学性。     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下,能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略,将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集,设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器,根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证,结果表明,基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命,相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%,并能保持动力电池SOC处于适宜水平。     

基于FNN与规则推理的轿车故障诊断系统

简要分析了模糊推理与规则推理以及这两者相结合的故障诊断方法，这三种方法在处理多症状多原因的机械故障诊断问题上都存在缺陷，基于此引出了模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的先进诊断方法，最后给出了一个轿车诊断实例。实例表明该方法是有效的。     

ZPW-2000A轨道电路智能故障诊断算法应用研究简

提出一种基于模糊推理的轨道电路智能故障诊断算法,通过对ZPW-2000A轨道电路监测子系统实时采集的信息进行智能分析,实时故障诊断,该诊断算法对于诊断轨道电路模拟元件的短路、开路等硬故障有较好的效果.在ZPW-2000A轨道电路监测子系统平台进行了工程化实现,在现场真实环境下,进行多种故障的测试,测试结果达到预期效果.     

基于SFCE与规则推理的发动机集成故障诊断方法

针对发动机磨损过程的复杂性以及故障症状(磨粒信息)与故障原因之间对应关系的不确定性,首先对磨粒数量特征信息进行了模糊化,建立了某发动机典型磨损故障的模糊规则库。针对单一故障诊断方法的局限性,引入了对称模糊交互熵的故障推理方法,在此基础上建立了基于对称模糊交互熵和规则推理相结合的发动机故障诊断模型。本模型首先采用对称模糊交互熵对故障原因进行"过滤",滤除出现可能性较小的原因,然后利用规则推理进一步确认最后的故障原因。实例表明,该方法在发动机多症状多原因的复杂情况下能够取得较好的诊断结果。     

UNCERTAIN KNOWLEDGE MANAGEMENT IN EXPERT SYSTEMS USING FUZZY METAGRAPHS

IntroductionThe fuzzy graph- theoretic constructs are widelyapplied in modeling and analyzing fuzzy sys-tems[1] .Whereas,existing fuzzy constructs arenot suitable for the analysis of the directed rela-tionships between sets of elements.In addition,such relationships widely exist in fuzzy systems,for example,knowledge base in fuzzy expertsystem. So,based on the metagraph proposedby A.Basu and R.W.Blanning[2 ,3] ,this paperpresents a new graph- theoretic construct,afuzzy metagraph and applies …     

微机模糊控制 3：第三讲模糊语言及其应用

模糊语言是模糊控制的理论基础。自然语言中某些单词，词组等通过模糊集合的描述和模糊揄转换成计算可以接受的数学模型，就可以实现计算机控制。     

基于自适应神经网络模糊推理系统的交叉口交通冲突数预测

自适应神经网络模糊系统在建立对象输入和输出关系时,与传统的数学方法不同,它是基于数据的建模。本文利用这一系统特性,建立平面交叉口交通冲突数与进入交叉口内的左转交通量、右转交通量、直行交通量和行人过街交通量之间模型,提出自适应神经网络模糊系统预测交叉口冲突数的方法,建立一种快速获取交通冲突数的预测方法,为交通冲突数的调查开辟了新的途径。