摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 论文选题来源 | 第10页 |
1.2 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.3.1 故障诊断技术研究现状 | 第11-14页 |
1.3.2 轨道客车故障诊断技术研究现状 | 第14-15页 |
1.4 论文的主要研究工作 | 第15-17页 |
第2章 轨道客车司机操作台故障机理分析 | 第17-26页 |
2.1 司机操作台工作机理及组成 | 第17-18页 |
2.2 司控器故障机理分析 | 第18-21页 |
2.2.1 电位器故障 | 第18-19页 |
2.2.2 微动开关故障 | 第19-20页 |
2.2.3 机械故障 | 第20-21页 |
2.3 TMS、DMI显示屏故障机理分析 | 第21-23页 |
2.3.1 黑屏故障 | 第22页 |
2.3.2 白屏故障 | 第22页 |
2.3.3 花屏故障 | 第22页 |
2.3.4 无法与监控主机同步关机故障 | 第22-23页 |
2.4 线束故障机理分析 | 第23-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-26页 |
第3章 轨道客车司机操作台建模与故障特征量降维选取方法研究 | 第26-36页 |
3.1 基于多故障特征的司机操作台建模 | 第26页 |
3.2 基于多故障特征的司控器建模 | 第26-28页 |
3.2.1 电位器运行状态模型的构建 | 第27页 |
3.2.2 微动开关运行状态模型的构建 | 第27-28页 |
3.3 基于PCA-Varimax故障特征量降维选取方法 | 第28-29页 |
3.4 PCA-Varimax故障特征量降维选取方法在司控器中的应用 | 第29-35页 |
3.4.1 司机操作台状态信号种类与特点 | 第29-30页 |
3.4.2 电位器调速指令故障特征量降维选取仿真分析 | 第30-33页 |
3.4.3 微动开关状态指令故障特征量降维选取仿真分析 | 第33-35页 |
3.5 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 基于置信规则库(BRB)的司机操作台故障诊断方法研究 | 第36-50页 |
4.1 故障诊断方法的选择 | 第36-37页 |
4.2 基于证据推理的置信规则库推理方法 | 第37-39页 |
4.2.1 置信规则库专家系统知识的表达 | 第37-38页 |
4.2.2 ER推理算法 | 第38-39页 |
4.3 基于fmincon的置信规则库参数优化算法 | 第39-40页 |
4.4 基于BRB的轨道客车司机操作台故障诊断方法模型 | 第40-41页 |
4.4.1 司机操作台故障诊断流程图 | 第40-41页 |
4.4.2 司机操作台故障诊断步骤 | 第41页 |
4.5 司机操作台司控器故障诊断类型确定 | 第41-42页 |
4.6 司机操作台司控器调速指令有误故障诊断仿真分析 | 第42-47页 |
4.6.1 实验设计 | 第42页 |
4.6.2 RIMER算法 | 第42-43页 |
4.6.3 基于优化BRB的电位器故障诊断结果 | 第43-44页 |
4.6.4 基于激活权重未归一化的优化BRB电位器故障诊断结果 | 第44-45页 |
4.6.5 基于PCA重构数据用于优化BRB的电位器故障诊断结果 | 第45-46页 |
4.6.6 基于BP神经网络的电位器故障诊断结果 | 第46页 |
4.6.7 不同电位器故障诊断方法准确率和误差结果对比 | 第46-47页 |
4.7 司机操作台司控器状态指令有误故障诊断仿真分析 | 第47-49页 |
4.7.1 RIMER算法 | 第47页 |
4.7.2 基于优化BRB的微动开关故障诊断结果 | 第47-48页 |
4.7.3 基于BP神经网络的微动开关故障诊断结果 | 第48页 |
4.7.4 不同微动开关故障诊断方法准确率和误差结果对比 | 第48-49页 |
4.8 本章小结 | 第49-50页 |
第5章 轨道客车司机操作台故障诊断系统设计与实验验证 | 第50-60页 |
5.1 司机操作台故障诊断系统总体构成 | 第50-51页 |
5.2 故障诊断系统硬件设计 | 第51-53页 |
5.2.1 隔离电路设计 | 第51页 |
5.2.2 数据采集系统 | 第51-52页 |
5.2.3 数据存储发送模块 | 第52页 |
5.2.4 工况模拟电源 | 第52-53页 |
5.3 故障诊断系统软件设计 | 第53-57页 |
5.3.1 MATLABGUI软件界面开发平台介绍 | 第53页 |
5.3.2 轨道客车司机操作台故障诊断软件使用说明书 | 第53-57页 |
5.4 实验验证 | 第57-59页 |
5.5 本章小结 | 第59-60页 |
第6章 结论 | 第60-62页 |
6.1 结论 | 第60-61页 |
6.2 展望 | 第61-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
附录 | 第67-71页 |
作者简介 | 第71-72页 |
攻读硕士学位期间研究成果 | 第72-73页 |