RTK快速求解整周模糊度算法及应用

分析了GPS-RTK测量速度的关键即解算整周模糊度，通过对RTK整周模糊度算法原理的分析，提出了快速RTK求解整周模糊度算法．该算法首先确定未知点的初始坐标，进而得到初始模糊度；然后以初始值为中心建立一个搜索空间，应用最小二乘原理搜索出准确的模糊度值．     

基于模糊 Petri 网的发动机故障诊断

基于模糊 Petri 网的基本原理,提出了简明有效的推理算法,并以发动机为例说明了 Petri 网在故障诊断中的应用.     

M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

电动机故障及其保护装置

通过对电动机故障类型及其保护装置的介绍、分析、比较，提出应推广和应用智能型电动机保护装置，实现对电动机的及时有效的保护与控制。     

基于Agent的远程故障诊断系统的实现

对基于知识的多Agent体的远程故障诊断系统进行了研究。建立了一种基于知识的多Agent体的远程故障诊断实验系统，并阐述了实验系统的工作过程。     

STATCOM在电力系统故障时的动态特性仿真研究

采用MATLAB PSB建立了STATCOM的时域仿真模型，以实例对STATCOM在系统故障时的动态运行特性进行了仿真研究。结果表明，当控制器采用常规的算法时，STATCOM的运行可能会严重偏离其正常运行条件，此时STATCOM无论是退出运行或继续存在于系统都可能加剧系统的故障状态。     

基于模糊和规则结合的舰炮故障诊断专家系统

在某文献的基础上，讨论了如何将模糊故障诊断理论应用到专家系统之中，详细阐述了如何建立模糊模型、模糊隶属度函数，解决了如何将模糊故障诊断与CLIPS相结合的问题，并以此建立了舰炮故障诊断专家系统。     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

模拟线性电路中故障元件存在范围的确定

为了简化模拟线性电路故障诊断定位阶段的工作量，提出了1种确定故障元件存在范围的方法.即在十分现实的K故障假设下，确定能代表电路所有元件并给出在K故障假设下的故障诊断方程的唯一解的1组元件--最优可测试元件组，使故障定位工作只局限于该组元件，而不必对电路所有元件进行.该方法构成了故障定位的第一步，且与故障定位方法无关.方法基于电路的可测试值计算和规范式不确定性组的确定，它在可测试性与不确定性组概念中具有严格的理论基础，其可测试性计算可直接从参数类型故障诊断技术中推得.     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．