摘要：介绍TBZKⅡ-T型峰尾停车器自动控制系统的功能特点、硬件结构以及软件设计思想。该系统基于PC/104嵌入式工控机的硬件平台和嵌入式硬实时操作系统RT-Linux的软件平台,可靠性高、稳定性好,可以有效地改善铁路调车作业条件,提高列车的编解能力。

摘要：减速器出口速度的合理性直接影响着驼峰溜放作业的效率和安全。目前 ,国内外常用的驼峰车辆溜放速度控制模型主要是基于车辆走行阻力的统计特性。但车辆走行阻力是随机、离散的复杂变量 ,难以准确测定 ;而且 ,基于这个统计模型的出口速度计算法比较机械 ,没有自适应能力 ,使得某些溜放环境变化后 ,溜放作业的安全连挂率有所下降 ,安全状况恶化。为此 ,本文基于模糊神经网络 (FNN)理论 ,提出了一种新的计算车辆减速器出口速度的智能控制模型。该模型采用五层的前向神经网络来构造模糊系统 ,以模拟熟练的调速作业员给定出口速度的模糊和自适应策略 ,并在相关的先验知识的基础上 ,使用了改进的误差反向传播学习算法 ,具有自学习和自适应能力。在驼峰溜放环境变化时 ,控制系统能通过自学习 ,自动校正减速器计算出口速度模型 ,改善控制品质 ,使系统保持设计的安全连挂率。

摘要：针对驼峰溜放速度控制设备或基础设备出现的故障,控制系统设计了相应的冗余应急处理控制策略,以提高驼峰控制系统的可靠性和驼峰溜放作业的安全性。

摘要：驼峰自动化控制系统是提高驼峰解编能力的计算机控制设备。根据车辆溜放过程中速度与阻力的关系,运用人工智能技术,提出采用专家系统的构建方法和推理原则,实现对驼峰自动控制系统参数调整。通过开发的应用软件和对新的分析方法的尝试,使驼峰自动化过程控制中的主要技术指标不断得到优化。