摘要：高速列车由多节车厢链接而成的结构特性导致其高速运行在变路况线路条件下难以有效地对其进行优化控制。针对上述问题,提出一种高速列车纵向动力学模型与径向基函数神经网络(RBFNN)控制策略。考虑列车车钩力和复杂线路条件,分析整列车前后的不同受力情况,建立列车纵向动力学模型。针对该模型无外加干扰时设计一种理想反馈控制律,引入RBFNN对理想控制输出进行拟合,在考虑干扰项影响的情况下,通过设计参数估计自适应律代替神经网络权值的调整,并对其进行Lyapunov稳定性证明。采用京石武高铁北京西—郑州东段的CRH380B型高速列车真实线路运行数据进行仿真模拟,并在相同条件下与反演滑模(BSSM)控制器的仿真结果进行对比。仿真结果表明所提控制器更能有效应对复杂路况变化和外界干扰,对高速列车具有更好的控制效果,改善其运行的平稳性及高效性。

摘要：针对稀土离子具有特征颜色的镨/钕(Pr/Nd)萃取分离过程,设计并制作Pr/Nd混合溶液视频图像采集系统。基于视频图像的HSI颜色模型描述,分析样品池形状、光源类型和混合溶液浓度等因素对视频图像颜色特征的影响,确定最佳拍摄条件采集混合溶液视频图像,图像预处理后提取其颜色特征分量H和S作为模型输入。采用BP神经网络建立颜色特征分量与Nd元素组分含量的关系模型,实现对混合溶液中单一元素组分含量的检测。试验结果表明,该方法具有较高的检测精度,可为Pr/Nd萃取分离过程工艺参数调节提供实时、可靠的信息。