| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 轨道电路故障诊断的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 目前研究的不足之处及今后的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于人工神经网络的故障识别算法 | 第15-29页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第15-20页 |
| 2.1.1 BP网络结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 BP学习算法及实现 | 第16-18页 |
| 2.1.3 BP神经网络算法的改进 | 第18-19页 |
| 2.1.4 BP网络的模式识别 | 第19-20页 |
| 2.2 RBF神经网络 | 第20-23页 |
| 2.2.1 网络的结构 | 第21页 |
| 2.2.2 RBF神经网络的学习算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 径向基网络的逼近 | 第22-23页 |
| 2.3 GA对BP神经网络权重的优化 | 第23-28页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 遗传算法的神经网络权重优化 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 ZPW-2000A无绝缘轨道电路 | 第29-44页 |
| 3.1 轨道电路的概述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 ZPW-2000A无绝缘轨道电路的结构组成及其功能 | 第29-31页 |
| 3.1.2 轨道电路的技术条件 | 第31页 |
| 3.2 轨道电路的工作原理 | 第31-36页 |
| 3.2.1 信号的传输流程 | 第31-32页 |
| 3.2.2 电气绝缘节工作原理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 轨道信号的传输补偿 | 第33-34页 |
| 3.2.4 发送器工作原理 | 第34页 |
| 3.2.5 接收器工作原理 | 第34-35页 |
| 3.2.6 电缆模拟网络盘的工作原理 | 第35页 |
| 3.2.7 调谐匹配单元工作原理 | 第35-36页 |
| 3.3 ZPW-2000A型轨道电路常见故障分析 | 第36-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 ZPW-2000A轨道电路故障特征量的提取 | 第44-55页 |
| 4.1 轨道电路室内、外故障的判断及特征量的提取 | 第44-46页 |
| 4.2 轨道电路发送端室内故障的分析及特征量的提取 | 第46-48页 |
| 4.3 主轨道故障的具体排查流程及故障特征量的提取 | 第48-51页 |
| 4.4 轨道电路接收端室内故障的分析及故障特征量的提取 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 轨道电路故障诊断模型的设计与验证 | 第55-74页 |
| 5.1 设计轨道电路室内发送端的故障诊断模型 | 第55-63页 |
| 5.1.1 BP网络故障诊断模型的构建 | 第55-59页 |
| 5.1.2 径向基神经网络故障诊断模型的设计 | 第59-60页 |
| 5.1.3 遗传算法优化BP网络的轨道电路故障诊断模型 | 第60-63页 |
| 5.2 故障诊断模型的仿真验证及结果分析 | 第63-73页 |
| 5.2.1 BP故障诊断模型的验证及结果分析 | 第63-68页 |
| 5.2.2 RBF神经网络模型的验证及分析 | 第68-69页 |
| 5.2.3 GA-BP混合算法的故障诊断模型的仿真与分析 | 第69-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 附录1 ZPW-2000A无绝缘轨道电路电路原理图 | 第80-81页 |
