锄翊论文作者签名郗菇昌却茱局签字日期:驯年易月,签字冢荷ǎ暾荚拢赗签字冢杭觙月/矿同学位论文版权使用授权书独创性声明果,也不包含获得兰趔銮适太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本学位论文作者完全了解兰搅銮遁太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰趔窑通太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得学位论文作者签名:导师签名:
基于模糊神经网络的驼峰推峰速度自动控制系统的研究硕士学位论文指导教师:完成日期:兰州交通大学作者姓名:学科、专业:学号:■
摘要驼峰是完成货物列车解体作业和重新编组作业的核心设备。驼峰推峰的作业效率对整个编组站的作业效率有很大的影响。现代自动化驼峰系统中包括驼峰机车推峰速度的遥控、溜放进路的自动控制、溜放速度的自动控制、编组站信息综合处理系统等主要技术设备。在现在的技术条件下,驼峰推峰机车已经成功完成了无线遥控技术,并与溜放速度的自动控制系统联成一个整体。如果把驼峰调机推峰作业、钩车溜放作业作为一个作业整体来进行研究,就能实现驼峰作业的整体优化。传统的推峰速度确定方法是由操作人员凭借人工经验给定,但由于操作人员的经验的主观性和不确定性,再加上推峰速度控制过程是一个受多种因素影响的、非线性时变过程,这样就会使得现行的推峰速度的确定方法有时会存在较大的误差。随着编组站的作业量的增加,要想在现有的基础之上发挥出驼峰更大的效率,驼峰最优推峰速度和实时推峰速度的研究是绕不开的课题。在现场,操作员依据实际操作经验和现场实际情况,通过大脑的粗略判断,通常能够给出一个比较合适、比较精确的推峰速度。驼峰推峰过程是一个多变量的非线性时变系统,传统的控制方法需要建立被控对象的数学模型,而驼峰推峰过程的模型无法准确建立。所以,我们利用模糊控制和神经网络来研究驼峰推峰速度和实时推峰速度。文中首先介绍了驼峰自动化和驼峰推峰系统研究的现状;然后分析了现有的驼峰推峰方法,指出了其不足之处,并对影响驼峰推峰过程的因素进行了分析和总结;之后提出了用模糊神经网络来研究驼峰推峰的思路。在确定思路之后,第一步先建立了影响驼峰最优推峰速度和实时推峰速度的各个变量的模糊分布:第二步则对于最优推峰速度模型和实时推峰速度模型,分别设计了一个神经网络来代替模糊推理机;第三步选取驼峰现场数据作为训练样本,通过对网络进行训练,自动生成模糊控制规则。这两个模型结合了神经网络和模糊控制的优点,将专家或熟练操作员的控制策略转换为控制功能函数,并且利用神经网络自学习和自校正的功能,及时地调整并修改模糊控制规则和隶属函数等参数,这样就可以实现模型的自适应,从而实现对控制对象的较好地控制。计算机仿真表明,这两个模糊神经网络经过学习之后,基本能较为准确的反映现场的状况。关键词:驼峰;模糊控制;神经网络;最优推峰速度;实时推峰速度论文类型:应用基础研究兰州交通火学硕七学位论文
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篐現兰州交通大学硕士学位论文琋瑃.,甌’疭.
驼峰推峰速度自动控制系统中所要解决的问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..现有推峰机车遥控系统的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯现有推峰机车遥控系统的分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.吵当旧硪蛩亍模糊控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯影响推峰速度的因素分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.品骞谭治觥!.:≡.:刂乒嬖颉.::骸神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...;与⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯篿
基于模糊神经网络的最优推峰速度的计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:窬绲难盗饭獭阻尼最小二乘法的缺点和改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.最优推峰速度模型和实时推峰速度模型的自适应和可移植性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.窬绲难八惴ā模糊神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。,⒔帷辗逋品逅俣鹊哪:窬缒P汀驼峰推峰速度自动控制系统模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最优推峰速度的决定因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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