基于物联网水产品冷链物流运输监控系统

结合RFID、WSN、集成网络和智能节点等物联网技术,构建了水产品冷链物流运输监控系统,实现对水产品冷链物流运输全程跟踪及有效追溯。     

智能物流运输系统

现代物流表现为企业生产与运输一体化的供应链管理与服务，其中货物运输所需的成本，时间及货物在途的状态控制是整个供应链管理过程中的重要环节，将智能运输技术与物流管理相结合，将会极大地提升物流的服务水平，现代物流与智能运输的结合点是交通运输信息的采集与提供，就智能运输技术而言，可用于物流管理的有移动信息技术，车辆定位技术，车辆识别技术，通信与网络技术等，结合物流业务特点，构筑了智能物流运输系统框架，根据案例分析，提出了当前物流企业计算机管理系统向智能物流系统发展的重点。     

井下采选充一体化智能运输管控系统设计

针对井下采选充一体化开采技术的发展,为了提高其智能化的水平,加强监测和控制,利用现有的传感技术、计算机网络技术、信息综合处理技术等,构建运输设备“三位一体”的智能运输管控系统。智能运输管控系统基于小波分析和模糊神经网络实现对运行设备的智能实时监测,对设备故障能及早发现并报警,通过专家知识库对设备故障进行分类、存储。从而为解决设备故障提供技术支持。现场实验结果表明智能管控系统可有效地监测设备,对设备故障有一定的预测性,满足井下采选充系统的要求。     

模糊逼近网络摄动系统及其在智能运输中的应用

以20世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一个新兴领域——智能运输为实际背景,分析了模糊神经网络有待解决的问题;针对这些问题提出了一个新的系统——模糊逼近神经网络摄动系统,并介绍了关于这个系统所开展的一些工作,对开展智能运输的研究将具有启迪作用和现实意义。     

农用运输机器人动力设计及稳定性研究与试验

通过对农用智能运输平台的驱动单元进行运动稳定性分析，设计了一款适宜农用智能运输机器人，可以背负式承载物料进行搬运，也可以在尾部牵引拖车，进行牵引式运输。从机器人驱动电机选型，驱动轮安装板、底板和框架的有限元分析，试验对比等方面探究了驱动单元对机器人运动稳定性能的影响，结果表明，机器人运行平稳。     

太原铁路分局运输分析系统的分析与设计

针对铁路运输分析工作的现状，探讨了开发运输分析系统的意义，详尽介绍了运输分析系统的设计，包括系统项目、系统要求、信息采集和维护及系统的使用等。     

煤矿斜巷运输安全自动化控制系统

井下辅助运输安全管理一直是煤矿安全生产建设的薄弱环节，为保障井下斜巷运输的安全性、高效性，满足矿井斜巷运输安全生产的要求，降低安全事故概率，减少经济损失，提高井下运输车辆运行自动化程度，开发研制煤矿斜巷智能安全自动化控制系统。     

低碳运输的智能交通技术体系构建

为实现交通运输领域的节能减碳目标,提出我国交通行业低碳运输的智能交通技术体系. 在分析低碳运输智能交通系统需求的基础上阐明了体系构建原则,详细论述了实现低碳运输的关键智能交通技术,并给出了自下而上的数据采集、信息资源规划、交通云计算、辅助决策和行为干预等关键技术的体系框架. 研究成果为交通运输领域的节能减碳提供了有效的技术途径.     

入口匝道衔接区域交通流运行机理解析

由于对交通流运行和演变机理解析不足,从而导致入口匝道管理和控制策略缺乏针对性和实际可操作性,采用波动理论方法建立数学模型,分析不同匝道和主线上游流量条件下,合流区、匝道合流区上游、合流区下游及匝道等处的交通流运行状态和交通流的演变规律,解析入口匝道无控制时拥堵的形成和传播机理,从而为相关管理和控制策略的提出和优化提供理论支持.实例分析表明,衔接区域交通流运行规律与实际交通流运行符合较好.     

露天矿运输调度系统模拟模型

采用计算机模拟的方法解决汽车运输自动调度的问题是一种行之有效的方法，用计算机模拟汽车运输调度过程关键问题是模拟模型的建立，对一一个复杂系统，建立其模拟模型，首先要对系统进行抽象，使抽象之后的系统既保持原有系统的行为和结构，又使之对于某一类情况具有普遍意义，本文通过对某露天矿汽车运输调度系统的研究，建立了运输调度系统的模拟模型。     

基于UDP协议的变电站设备状态监测智能终端

数字化变电站要求智能电子设备(IED)具有网络通信功能。采用传输层用户数据包协议(UDP)作为设备绝缘状态监测系统的通信协议,可实现过程层监测数据实时高速传输到间隔层。根据设备绝缘状态监测IED要求和UDP协议的特性,结合光纤数字化技术,设计了变电站设备绝缘状态监测智能终端硬件及系统通信方案。采用以控制和测试为主的图形化编程语言LabVIEW开发了系统软件。应用开发的监测终端在实验室对一支现场替换下来的CT进行介损测量试验。试验结果表明监测终端满足数字化变电站绝缘状态监测IED性能要求。     

非确定性 TS 模糊神经模型鲁棒性的统计判据

非确定性情况下的鲁棒性是智能控制系统不可避免的一个问题．本文将ＴＳ模型的模糊神经网络表达加以拓展，提出并证明了一种基于信息论统计测度的鲁棒性描述判据，该判据是由模糊神经网络、子波变换和信息论统计测度３个部分组成，着重体现了神经信号处理、可变分辨率和随机信号处理的综合，这就为分析智能控制系统的鲁棒性提供了一种有效的数学形式．该结论有助于非确定性智能控制系统的建模与智能控制器的设计．     

基于粒子群算法的快速路投资优化方法

从投资影响交通网络容量出发,提出一种新的以元胞传输模型CTM(cell transit model)理论为基础的快速路投资优化方法.首先,对元胞传输模型进行改进以实现局部匝道控制;其次,利用粒子群智能优化方法,构造了元胞通行能力优化问题的粒子群表达方法;并定义了总行车里程(TDT)和系统总延误(TD)作为衡量快速路系统的性能指标.计算结果显示投资前TDT为12 004 874m,TD为3 582 405.1s,投资后TDT为13 128 283m,TD为3 537 468.7s,总行车里程投资后较投资前增加了1 123 409m,总延误投资后较投资前减少了44 936.4s.结果分析表明,新优化方法使总行车里程显著增长,使系统总延误显著降低,提高了整个路网性能.该投资优化方法可以较好地解决快速路投资优化问题.     

基于BP神经网络的入口匝道控制器的设计

入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统，难于用数学准确建模，因此用数学建模的方法实施控制难度较大，本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数，并据此设计了神经网络控制器，并对这一控制器进行了仿真，仿真结果显示，神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果。     

城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势，回顾了入口匝道控制自提出以来近60 年的发展历程，系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别，聚焦入口匝道控制的方法论演进。 研究发现： 入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展；入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展；入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展；入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类，在收敛性和普适性方面各具优势。最后，分析了入口匝道控制研究现状，并指出了未来4 个重要研究方向，包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解，以及网联环境下的智能控制技术实现。     

一种新的匝道排队时间模型及其控制应用

针对匝道多目标协调优化控制方程确立中的控制参数选择问题,分析了现有研究中存在的信息冗余以及匝道排队状态描述中的信息缺失问题,基于排队论思想,建立了一种新的考虑单车等待累积时间的匝道车辆排队时间模型,并设计了表征循环等待时间的参数作为控制目标参数。在确立控制方程之后,对两种不同情况下的控制做了对比,结果表明,所提模型可以有效避免匝道排队描述不符合实际的情况,为控制方程的建立以及控制评价提供了一种新的思路和解决方法。     

温室计算机智能控制系统设计

设计了温室的计算机智能控制系统,可实现温室的温度、湿度等指标的自动检测、智能调节和报警功能。对测控系统的硬件做了系统论述,介绍了模糊控制器和人机交互软件的设计。     

基于动态交通需求估计的高速公路优化控制模型研究

依据动态交通需求估计信息,基于分层递阶的思想,建立了一个高速公路优化控制模型. 模型分为4个主要模块:交通需求预测模块对长时期内总的交通需求进行预测,提前确定将来排队长度的上界;全局最优控制模块预测未来的交通状态,为路网中的各个匝道建立协调约束;交通需求估计模块对真实交通流进行估计;局部反馈控制模块根据对真实交通条件的估计信息及全局最优控制层的寻优结果决定匝道调节率. 仿真结果表明,控制系统具有良好的动态性能,协调了各个匝道之间的利益,实现了高速路网整体性能的优化.     

基于ALINEA算法快速路入口匝道单点动态控制

在考虑匝道排队控制和控制阈值约束的前提下,基于ALINEA算法对武夷路上匝道进行动态控制.研究ALINEA算法参数设置目的,综合以往研究成果,分析相关采集数据,确定ALINEA参数设置;分析ALINEA经典排队模型,结合武夷路上匝道实际物理条件,提出匝道排队分段约束模型.分析匝道单点动态控制机理和武夷路匝控相关数据特征,构建控制阈值表;控制阈值表、ALINEA算法和匝道排队分段约束模型一起构成了武夷路上匝道单点动态控制策略.离线仿真结果证明了该策略不但平滑了匝道流量脉冲,而且提高了主线下游行车速度,解决了主线下游的拥挤.