机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述

城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.     

因子动态加权自调整FUZZY控制器及其应用

在分析了经典ＦＵＺＺＹ控制器存在的问题的基础之上，提出了一种新型结构的ＦＵＺＺＹ控制器－因子动态加权自调整ＦＵＺＺＹ控制器。这种控制器继承了经典ＦＵＺＺＹ控制器的优点，同时增加了因子动态加权自调整的功能。数字仿真结果表明，这种新型控制器在动静态性能方面均优于ＰＩＤ控制器。     

基于Riccatti方程的鲁棒容错控制

研究了线性不确定系统的鲁棒容错控制问题。考虑传感器失效的情况，基于Riccati方程和Lyapunov渐近稳定性理论讨论了线性不确定系统在故障情况下的鲁棒镇定问题，给出了闭环系统具有鲁棒容错特性的一个充分条件。最后用算例说明了该算法的有效性。     

离散区间系统鲁棒容错控制器的设计

讨论了离散线性系统的鲁棒容错控制问题.针对离散线性系统,当系统矩阵和控制矩阵存在参数区间摄动时,通过Lyapunov稳定性理论分析了系统同时存在传感器失效情况下的鲁棒稳定问题,给出了系统鲁棒稳定的一个充分条件,并在此基础上给出离散区间系统鲁棒容错控制器的设计方法.最后用数值算例解释了该算法的有效性.     

结构不确定性采样控制系统的鲁棒稳定性

基于双线性变换将结构不确定性连续系统转换为等价的结构不确定性离散系统,提出了一种结构不确定性采样控制系统的鲁棒稳定界的估计方法。本文给出的结果具有更小的保守性。     

最小方差预报自调整比例因子FUZZY控制器

将最小方差预报控制方法与模糊控制方案相结合提出了一种基于最小方差预报的自调整比便因子ＦＵＺＺＹ控制算法，将新算法对合成氨控制过程进行了仿真研究，表明本文提出的新算法具有鲁棒性强，系统控制量幅值小及变化平稳等优点，能较好地解决工业控制过程中存在的时滞现象及时滞不稳定现象。