基于模糊信息粒化和CPSO-LS-SVM的城市轨道交通客流量组合预测（英文）

为了获得城市轨道交通客流量的变化趋势和更好地掌握客流量的波动范围,本文提出了一种基于模糊信息粒化和混沌粒子群算法（CPSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的客流量波动范围组合预测模型。针对客流量的非线性和波动性,采用模糊信息粒化,将客流量数据根据需要按窗口提取有效信息,利用CPSO较强的全局搜索能力对LS-SVM预测模型的参数进行最优选取。最后运用组合模型预测2014年广州市地铁3号线体育西路站早高峰客流量波动范围,并与其他模型进行对比分析。仿真结果表明,本文组合预测模型能有效地跟踪客流量变化趋势,为预测未来一段时间内的短期客流量波动范围趋势提供了一种行之有效的方法。     

基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究

提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。     

基于气象预报信息的绿地灌溉模糊控制器

针对目前城市绿地巨大的耗水量与城市严重缺水之间的矛盾,设计了一种能够充分利用气象预报信息的绿地灌溉模糊控制器。该控制器采用89C51单片机为核心;通过T35通讯模块和水势变送器得到气象预报信息和绿地土壤水势两个输入变量;再对这两个变量模糊化、模糊推理和解模糊;并以绿地植物需水量为输出,获得绿地灌溉量,从而实现了对绿地灌溉的精确控制。同时,利用天气预报信息。对控制器进行不定期唤醒,达到了节电的目的。实验结果表明,该控制器能快速准确地计算出城市绿地的灌溉量,有效地实现了节水灌溉。     

基于高斯模糊信息粒化和改进小波神经网络的短期负荷区间预测研究

针对现有短期负荷预测方法适应性不足、预测精度不高,WNN原始连接权值和阈值采取随机赋值并采用梯度学习算法进行修正,存在进化缓慢、易出现陷入局部极小或不收敛等问题,提出了基于高斯FIG和改进WNN的短期负荷区间预测新方法。用收敛速度更快的函数取代常用的输出层神经元函数,并用粒子群算法寻优取代WNN连接权值和阈值随机赋值。把网络连接权值和阈值作为粒子群算法微粒的位置向量,不断调整微粒的速度和位置向量以寻求最优值。选择了合适的数据跨度作为一个粒化窗口,对原始负荷数据进行了高斯模糊粒化处理,得到了对应的高斯FIG后的序列值,并用改进后的WNN对模糊序列值进行了区间预测。与WNN及SVM方法的对比研究结果表明,该方法不仅能够获得比单一负荷值更多的区间信息,而且预测精度更高,能够更好地指导电力系统相关决策。     

城市轨道交通Y型交路列车开行方案粒子群优化设计

列车开行方案通常包括列车停站方案、交路计划及编组方案,是地铁组织运输的基础。结合交通运输组织的实践经验以及输送能力与客流需求达到最佳匹配的原则,以乘客出行成本及企业运营成本最低为目标,综合考虑线路最大通过能力、最小发车频率和最大可用车底数量等限制条件,构建了城市地铁Y型交路模式下的列车开行方案优化模型,并确定了Y型交路模式列车开行方案的主线及支线的列车运行区段及各线的列车开行频率。采用基于分类学习的粒子群算法对其进行求解,并通过算例验证模型和算法的有效性,对折返站和各交路区段的列车开行频率进行各成本的灵敏度分析。结果表明,Y型交路其支线的长度对乘客候车等待时间成本影响显著。     

基于模糊信息融合的气固流化床流型及其转换的识别研究

本文在模糊集理论的基础上介绍了多传感器、多参数识别气固流化床流型的信息融合模型。将压力脉动信号的算法复杂性Cn、涨落复杂性Cf和香农熵En作为融合的特征参数，进行特征层的多参数融合；根据特征参数建立了过渡流型的隶属度函数；对多个传感器的特征层识别结果进行决策层融合，得到了多传感器对不同流化状态的最终识别结果。实验结果表明，采用香农熵特征参数能较好地解决鼓泡与湍动2种流化状态转换的识别；应用多传感器、多参数数据融合对流态化不同流型及其转换的识别能得到较好的效果。     

基于HOG和SVM的公交乘客人流量统计算法

针对公交乘客人流量统计准确度不高的问题,提出一种基于HOG和SVM的人流量统计算法。首先采用机器学习的方法,提取人头部的HOG特征,将SVM作为学习训练方法,得到关于人头的线性目标分类模型的分类器,成功检测出人头;其次通过数据关联,将Camshift算法作为人头目标跟踪算法,并利用tracking-by-detection机制,实现多目标跟踪,稳定地捕获人头目标的运动轨迹;最后对轨迹分析,判断目标是否越过设定的计数线,从而完成对公交乘客人流量的自动计数。实验表明该算法统计准确率有明显提高,且误检率较低,特别是在白天光照条件较好时,能够实现人流量的有效计数。     

基于信息融合的客运索道信号监控方法

为解决客运索道设备故障诊断复杂模糊的问题,引入了多传感器信息融合理论,设计了一种用于客运索道设备监控与故障诊断的系统。针对客运索道重要设备信号中温度、压力等多种传感器信号进行了数据采样,提取了它们的特征量,并采用分批估计法、D—S证据理论等算法对数据进行了融合,对客运索道设备的工作状态做出了准确估计,并用于信息决策。研究结果表明,该系统实现了对客运索道的实时监控,提高了客运索道设备故障诊断的准确性。     

信息熵与优化LS-SVM的轴承性能退化模糊粒化预测

为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化理论对该性能退化指标序列进行模糊信息粒化;然后将粒化后的数据输入给LS-SVM进行回归预测,并采用粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的惩罚参数和核函数参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,对于每个时间段内的轴承性能退化指标,该方法均能获得准确的预测结果,具备较强的实用性和工程应用价值。     

Finite element analysis of welding pressing force for aluminum alloy middle roof plate of urban rail transit train

During the welding process, the aluminum alloy middle roof plate of an urban rail transit train will generate welding stress under restriction of the clamper as a result of heat deformation. Meanwhile, welding stress raises certain requirements on fixture technique, and the clamping force of the fixture can reduce the deformation of the workpiece. The support reaction generated at the position of the fixture during the welding process can easily cause fatigue failure of the fixture. In this article, the welding process of the middle roof plate is simulated by adopting thermal mechanical analysis to acquire the support reaction at the position of the fixture during the welding process. The pressing situation of the fixture is improved by the increase in the number of fixtures, and actual verification is performed through the welding process test.

     

基于模糊信息公理的设计方案评价方法及应用

针对产品设计过程中方案评价的特点,提出了一种基于模糊信息公理的设计方案评价方法.该方法利用信息公理与模糊数学原理将模糊信息数值化,决策者不必给出各评价指标的权重,只需确定各指标的设计范围和系统范围,通过计算各指标的信息量,求出每个方案的总信息量,即可比较各方案的信息量大小,确定最佳设计方案;同时,根据用户需求,可以修改各评价指标的设计范围,得到满足不同偏好的满意方案,使整个评价过程更加灵活.为满足模糊评判的需要,说明了模糊系统范围的含义并对模糊信息量的计算公式加以适当的修正.将该方法应用于变幅机构吊重水平位移补偿系统的设计评价中,验证了其有效性.     

基于信息流的医疗设备柔性智能制造研究

目的 对定制化的医疗设备制造过程的特殊要点进行总结,得出医疗设备柔性智能制造过程的设计和适用于质量控制的关键要点。方法 以医疗设备的生产流程为基础,结合医疗设备行业的特点,梳理医疗设备柔性制造中的关键问题和生产控制要点,提出适用于医疗设备柔性制造的改造思路。结果 理想的柔性制造应该依托数据流互通与溯源,进而实现建模、仿真、优化与预警的智能化应用。本文得出了三个建设要点：以“机器换人”为主要内容的技术改造形成了质量控制最基本的信息流;数字化引导,实现数据的分析利用及溯源,物料的可溯源检测实现加工工艺的调整和优化;大数据系统支持,帮助缩短制造流程,避免产品缺陷和错误。结论 医疗设备的智能制造可以依托生产执行系统制造执行系统(Manufacturing Execution System, MES),从工业机器人-数据流-仿真建模的递进思路进行改造,实现柔性制造的订单可变、产能可用、物料可得的运作体系,实现产品生产全周期质量可控。