基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制

传统控制方法是通过规划算法采集环境信息,但由于位置因素复杂,无法准确获取无线通信范围。为此,提出基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制方法。运用PLC算法,选择无线通信方式,设置边界条件,求解覆盖区域的磁感应强度。再依据能量转移原理,实现舰船智能巡检机器人智能化连续任务。完成上述操作步骤后,设计舰船智能巡检机器人巡检模式处理数据、转换数据、存储数据,实现优化控制。最后,在实验中设置实验装置,检测2种方法所测的负载功率,是否能够找到最合适的无线通信范围。实验结果表明,所建方法测得的负载功率会随着线圈间距变大,逐渐增大,从而找到最合适的无线通信范围。可见,所提方法更符合设计需求。     

铁路工务线路维修方案智能决策系统的设计与实现

针对运营里程不断增加、检测检查海量数据及人工二次分析、车间组织管理效能低下等问题,文章构建维修方案智能决策系统框架,设计了铁路工务线路维修方案智能决策系统,建立设备检查、病害分析、单元评价、任务界定等设计规则,估算维修部门的维修能力,实现自动评定、测算、设计、生成方案以及作业效果评价。试点应用证明,该系统辅助车间生产计划决策,减少分析工作量,科学组织生产,有效提高工务专业智能化维修管理水平。     

智能车站无障碍服务体系研究

随着铁路运营里程的不断增加,我国铁路建设的技术已达世界领先水平,而我国铁路旅客服务方面,特别是人文关怀方面与发达国家相比还有较大的差距。文章对国内外无障碍服务现状及我国铁路行业无障碍服务发展现状进行了分析。在此基础上,构建了无障碍服务体系框架,建立了无障碍智能化服务框架,提出了智能铁路无障碍服务系统,并详细介绍相关智能服务设备。进一步基于Python语言,在Django2.0.2环境下开发了铁路旅客无障碍服务系统,满足各种旅客的全行程服务需求,保障旅客的安全便捷出行。     

船舶甲板智能抛丸机器人设计

为解决在船舶外场涂装阶段除锈和拉毛施工效率低、质量不稳定、环境污染严重等问题,设计一款用于船舶甲板的智能抛丸机器人。简介该型机器人系统组成,阐述其抛丸分系统、除尘分系统和越障辅助机构的硬件设计及其软件设计,并设计手动遥控和自主导引操作方式。实船测试结果表明,该型机器人可满足船舶甲板除锈清理的工作要求。     

智能网联交通系统多层次映射关系建模

目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性.     

基于大数据的铁路安全信息与技术规章协同分析系统

有铁路交通事故发生时,对事故原因进行分析是事故调查过程中的一项重要工作。为解决目前事故分析手段智能化不足的问题,在对铁路事故大数据进行分析的基础上,提出铁路安全信息与技术规章协同分析系统设计方案,利用自然语言处理技术中的中文分词、全文检索等方法和工具,建立事故概况与技术规章条款之间的关联关系,进而提高事故原因分析的准确性和智能化程度。模拟数据测试结果表明,据此开发的系统能够很大程度上减轻事故分析人员的工作强度,具有较好的应用推广前景。     

铁路企业智能问询平台关键技术研究

铁路企业现有的规章制度和工作审批流程存在很多理解和执行方面的问题，在一定程度上影响了工作效率和服务质量，也增加了管理部门人员工作量和物力的投入。如何改善铁路企业内部管理部门与业务部门的沟通机制是目前亟需解决的问题。通过研究智能语义语音分析模型，并利用该技术构建了一套高可配置及高可扩展性的新型智能问询平台，通过Web、App等各类渠道，集中管理制度，统一问询出口，有效地节约管理部门人力成本，快速响应问询，实现全时段服务，增强企业效能，提高员工工作效率。     

浅谈物联网一体化智能航标灯在闽江干流航道中的应用

本文介绍了互联网卡一体化智能航标灯的技术和特点,充分利用电子技术、智能电池技术、太阳能光伏技术、大功率LED技术及无线遥测遥控技术的最新成果,对航标灯及其太阳能充电电路关键技术参数进行自动采集,通过RF无线方式将采集到的参数传输到物联网NB-IOT通讯终端,由物联网NB-IOT传输到航运监控室,整个过程全自动,免维护。依托闽江干流马尾罗星塔—水口航道整治工程航标工程的建设,推广应用互联网卡一体化智能航标灯后,改变了该航段航标灯维护管理状况,提升了闽江航运服务水平。     

基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度，本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发，分析包括土地利用混合指数，职住混合率熵指数，公共交通站点 500 m覆盖率，路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系；基于相关系数和拟合优度分析，提取7个与出行强度强相关指标，基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明，职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著，公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外，给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法，用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。