基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。     

应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位（DP）采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置，传统的控制方法是采用PID（比例、积分、微分）反馈控制。顾和李（1994）提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性：①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力；本文在目标函数中引入了与速度相关的项，从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。     

接触网检测车数据处理软件

本文通过分析接触网检测车数据处理系统的数据流向，数据组成及工作过程，确定了软件结构，软件功能及数据结构，同时讨论了软件设计中所采取的主要技术。     

基于闭环力反馈原理的非线性液压主动阻尼悬架模型的研究及优化设计

本文在理论上建立了一套基于主动力反馈原理的新型主动阻尼悬架的设计和优化方法。首先提出了该主动阻尼悬架的实现模型，该模型是在传统的液力减振器的基础上，应用半主动控制的思想，结合力反馈的原理建立起来的内部液压反馈阻尼网络模型。理论优化分析和计算机仿真表明，通过该液阻网络模型，即可以实现电控的主动阻尼悬架的功能，它可以根据汽车行驶路况的好坏，自适应地调节悬架阻尼大小以实现主动阻尼悬架的最优控制。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

Simulation studies of information propagation in a self-organizing distributed traffic information system

This paper investigates the feasibility of a self-organizing, completely distributed traffic information system based upon vehicle-to-vehicle communication technologies. Unlike centralized traffic information systems, the proposed system does not need public infrastructure investment as a prerequisite for implementation. Due to the complexity of the proposed system, simulation is selected as the primary approach in the feasibility studies. A simulation framework is built based on an existing microscopic traffic simulation model for the simulation studies. The critical questions for building the proposed market-driven system are examined both from communication requirements and traffic engineering points of view. Traffic information propagation both in freeway and arterial networks via information exchange among IVC-equipped vehicles is tested within the simulation framework. Results on the probability of successful IVC and traffic information propagation distance obtained from the simulation studies are generated and analyzed under incident-free and incident conditions for various roadway formats and parameter combinations. Comparisons between the speed of the incident information wave and the speed of the corresponding traffic shock wave due to the incident are analyzed for different scenarios as the most crucial aspect of the information propagation as a potential foundation for application in such a decentralized traffic information system.     

人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

运输船舶金属船体重量的神经估算

本文建立应用反向传播学习算法的多层前馈神经网络模型，对运输船舶金属船体重量进行神经估算。以散货船和油船为实例的计算结果表明，由非线性模拟神经元组成的神经网络在船体重量估算中是非常有效的。     

专用铁路综合数据通信网建设方案探讨

铁路综合数据通信网,是铁路信息化建设的基础平台,建设时首先应完善铁路基础通信网,然后从业务需求、网络结构、技术方案、网络管理、安全策略等几个方面综合考虑,合理规划,有效实现资源最大化的目标,使专用铁路信息化建设更科学、更合理。