基于MAS的铁路信号设备故障诊断策略

主要讨论基于MAS技术为铁路信号设备故障诊断系统设计面向Agent的任务分解策略和诊断策略.由于铁路信号设备故障的复杂性和多样性,管理Agent首先进行任务分解,将不同类型的故障分配到不同故障诊断Agent中进行诊断.根据故障类型设计相应的诊断Agent能有效提高诊断的精度和效率.     

基于专家系统的铁路机车故障诊断系统

传统的故障检测技术难以完成全路机车的状态维修,为此,以专家系统为基础,结合检测中心的实际情况展开研究与探讨,将故障诊断技术与专家系统开发原理相结合,故障诊断的实践与计算机技术及网络技术相结合,设计了一套完整的、可行的方案.该系统与以往的机车故障诊断系统相比能适应不同种类以及不同车型的机车.建立了基于专家知识库、诊断推理及知识获取机制,为铁路机车的智能诊断提供了一种比较有特点的诊断方法,能够满足铁路机车的检测与诊断的要求,为铁路机车的安全运行提供了可靠技术保障.     

西部铁路信号系统解决方案

本文介绍了虚拟自动闭塞信号系统,虚拟自动闭塞信号系统是基于无线传输的铁路信号产品,利用GPS卫星定位技术,借助GSM-R通信系统传输车～地信息,能够实现区间追踪运行,不要求在轨旁设置地面信号机和轨道电路。     

关于铁路信号系统全寿命平台的探讨

铁路信号系统全寿命平台是一系列与信息技术密切相关、以工程生命周期中设计、设备制造、施工、维护过程相关要素为对象的总集成。它将工程建设及运营维护的过程看作是一个数据建立及采集、传送、加工处理的工程,该系统是基于设计、施工、维修等整个环节的继承性及扩展性应用的产品。     

基于机理逻辑的机车电路动态显示与故障诊断

在分析了内燃机车电路特点的基础上，针对以往电路逻辑控制模型的不足，提出一种利用机理逻辑代替庞大矩阵运算的新型电路逻辑推理模型，从而实现了机车全部电路的动态显示和一定程度的故障诊断．本文分析了该模型，给出了模型的生成算法，并介绍了利用微机进行电路动态显示和故障诊断的实现方法．     

基于粗糙集的机车电线路故障诊断方法

首先将检测和故障分析需要用的数据和信息存入数据库,经过处理、约简,提取相关属性核,形成相关处理规则。从实验结果可知,基于粗糙集的故障检测方法对处理大型数据非常适合,可以大大减少处理数据的工作量。     

机车柴油机常见故障的计算机综合诊断的研究

在试验研究的基础上,进一步研究各常见故障的故障机理,并选择恰当的性参数把多元分析技术与模式识别和模糊数学理论有机地结合起来,提出了”机车柴油机故障诊断的模糊多元判别法“;还建立了铁谱数据库编制了铁谱监控程序。最后,在计算机上实现了利用振动和铁谱技术的综合诊断系统,得到满意的结果。     

基于MAS的铁路信号设备故障诊断系统

MAS技术的发展为信号设备故障诊断系统的设计和实现提供了极具潜力的一条途径,基于MAS的故障诊断系统能够融合不同的诊断方法实现复杂系统的故障诊断任务。研究了以MAS理论为基础,基于MAS的信号设备故障诊断系统。针对信号设备故障的复杂性,还研究了面向Agent的模糊算法和神经网络混合诊断策略。     

浅谈铁路信号系统的发展方向

本文介绍了中国铁路系统系统的发展以及未来铁路为适应高速、高密度和重载运输的需要,详细阐述了未来铁路信号系统的发展方向及新技术的应用。     

机车故障诊断的局域均值分解解调方法

为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解(LMD)解调诊断方法.LMD能够将多分量的调制信号自适应地分解成一系列乘积函数分量,分解与解调过程可同步完成.与Hilbert-Huang变换相比,LMD方法不需要通过Hilbert变换求解瞬时频率,从而避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差.由于不受Bedrosian和Nuttall定理的限制,不会出现负频率现象,通过滑动平均方法得到信号的局域均值和包络,因此不存在过包络、欠包络和断点效应.通过对实际机车走行部轴承和齿轮振动信号的分析,成功地提取了故障特征,与经验模式分解进行比较的结果说明,采用LMD方法提取尽可能多的有意义的调制分量,不仅避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差,而且更适合于多分量调制信号的处理.     

前向神经网络的故障性能

首先详细分析了固定型连接故障和错误输入信号对单个神经元的影响，然后研究了具有硬限幅作用函数的前向神经网络在存在固定型故障情况下的性能变化，并给出了性能与连接故障数之间的关系式及故障性能的分析方法。经用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法仿真表明，文中提出的方法是正确的。最后还对分析的结果进行了讨论，说明这类网络的规模越小，对提高其容错性能越有利。     

轧机液压压下计算机控制系统

介绍了炉卷轧机液压压下计算机控制系统的结构及原理;并给出计算机应用于轧机厚控系统中的多种控制方案及算法。计算机控制系统与原模拟系统比较,它的灵敏度高,产品的纵向与横向厚差小,控制功能多,改造灵活,能适合各种操作方式与操作习惯。     

一种诊断外周神经系统疾病的专家系统

采用人工智能技术，提取专家经验，构成推理规则和诊断知识库，并与数据库管理系统相集成，形成诊断专家系统。应用实践表明，在已测试的５１病例中，其诊断准确率达到９６％。     

基于Elman网络的房地产周期识别

房地产市场的发展有着明显的周期性，对房地产周期的识别有助于政府及其他市场参与者进行科学的决策。本文先对1992—2003年的北京房地产市场周期发展各阶段进行编码，将编码结果作为训练的学习样本，再用ELman网络构建房地产周期识别模型。识别结果表明：2004年北京房地产市场处于收缩阶段，国家宏观政策对房地产市场的理性发展起到了积极的作用。     

相关性及候选K故障诊断的新方法

本文通过全体支路Ｚ参数矩阵正交投影，研究了诊断子矩阵整体相关结构，给出了用反投影法确定候选ｋ元件故障的新方法，大大减少了计算工作量．     

飞控计算机系统分层混合可靠性建模方法

对于复杂的非相似、多余度飞控计算机系统,根据其结构特点,综合静态和动态可靠性建模方法的优势,提出了采用可靠性框图（RBD）和广义随机Petri网（GSPN）相结合的分层混合建模方法,并对建模过程中低层各子系统存在共因失效部件情况下的可靠性建模和求解作了分析.分别采用分层混合建模方法和动态可靠性建模GSPN方法对Boeing777电传主飞控计算机系统进行可靠性建模和分析.同动态GSPN方法相比,该方法综合采用了静态和动态可靠性建模方法,具有状态空间模型的灵活性和组合模型求解的高效性,同时层次结构避免了GSPN方法带来的状态空间爆炸问题.由结果比较可得,该方法可行、高效、精确.     

网络链路故障自主检测方法

传统的网络链路故障诊断方法往往需要人工参与,而且准确性不高.针对这种情况,提出一种通信网的链路故障自主诊断方法.若已知网络管理节点能够与哪些节点通信、与哪些节点不能通信的路径信息,通过建立诊断模型和概率计算,管理节点能够自主地、实时地检测出最可能出现故障的链路范围,并通过定位过程的快速测试精确定位故障链路.仿真实验表明,该方法具有实时性、精确性,且可能不占用或只占用很少的额外带宽     

汽轮机故障诊断系统Bode图的Windows设计

阐述了汽轮机故障诊断系统中Bode图的功能 ,以及用Windows软件开发设计汽轮机振动信号Bode图的意义 ,具体设计方法、设计中的难点和采用的关键技术     

汽车电动车窗系统的工作原理及故障诊断

随着汽车电子技术的发展,电动车窗系统在汽车上的应用也越来越广泛。它主要是利用电动机的正反转来控制车窗玻璃的升降,操作方便。本文介绍了电动车窗系统的结构组成、工作原理及相应的故障诊断。     

木材染色计算机自动配色系统设计

 以人工林樟子松和大青杨为研究对象,提出了一种基于模糊神经网络的计算机配色系统设计方案,该方案模型为4层网 络,具有实现简单的特点;在此基础上,用C语言编程实现了软件设计。该系统以已知颜色和目标颜色的色差作为输入,配方浓度作为输出,建立了木材染色配方预测平台,并利用试验验证了模型,证明了模型的可行性。该平台的建立,对于木材染色的工业普及与应用具有重要作用。