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动车组制动控制系统故障诊断方法研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-14页
1 绪论第14-32页
   ·课题的研究背景和意义第14-15页
   ·动车组制动控制系统组成第15-20页
     ·制动控制装置工作原理第16-18页
     ·动车组制动控制系统常见故障第18-20页
   ·制动控制系统故障诊断研究现状及存在的问题第20-28页
     ·故障特征提取技术第20-21页
     ·故障诊断方法第21-24页
     ·智能故障诊断系统第24-27页
     ·存在的问题第27-28页
   ·主要研究内容第28-30页
     ·制动控制单元的故障特征提取和诊断方法研究第28-29页
     ·传感器的故障特征提取和诊断方法研究第29-30页
   ·课题来源及论文结构安排第30-32页
2 故障特征提取技术与故障诊断方法第32-58页
   ·主成分分析法第32-33页
   ·数学形态学方法第33-38页
     ·数学形态学的基本原理第33-34页
     ·信号仿真分析第34-38页
   ·小波包能量熵方法第38-40页
   ·集成经验模态分解方法第40-45页
     ·经验模态分解第40-42页
     ·集成经验模态分解第42-45页
   ·最小二乘支持向量机的原理及结构参数优化方法第45-48页
     ·最小二乘支持向量机的原理第45-47页
     ·最小二乘支持向量机结构参数优化方法第47页
     ·遗传算法第47页
     ·模拟退火算法第47-48页
     ·粒子群算法第48页
   ·最小二乘支持向量机的多分类方法第48-57页
     ·一对多的多分类法第49页
     ·一对一的多分类法第49-50页
     ·纠错输出编码的多分类法第50-51页
     ·有向无环图的多分类法第51-52页
     ·二叉树结构的多分类法第52-53页
     ·基于改进最优二叉树的多分类法第53-55页
     ·不同多分类方法性能比较第55-57页
   ·本章小结第57-58页
3 制动控制系统关键设备故障特征提取技术第58-80页
   ·制动控制单元模拟电路故障特征提取技术第58页
   ·实验仿真实例第58-67页
     ·基于有效采样点的故障特征提取第60-61页
     ·基于主成分分析的故障特征提取第61-62页
     ·基于小波包能量熵的故障特征提取第62-65页
     ·基于形态学-小波包能量熵的故障特征提取第65-66页
     ·不同故障特征提取方法诊断结果比较第66-67页
   ·制动控制单元监测回路故障特征提取第67-68页
   ·传感器故障特征提取技术第68-78页
     ·基于小波包能量熵的故障特征提取第71-72页
     ·基于EMD-能量熵的故障特征提取第72-75页
     ·基于EEMD-能量熵的故障特征提取第75-78页
     ·不同故障特征提取方法诊断结果比较第78页
   ·本章小结第78-80页
4 基于最小二乘支持向量机的故障诊断方法第80-106页
   ·最小二乘支持向量机核函数的选择第80-82页
   ·最小二乘支持向量机结构参数优化第82-87页
     ·粒子群优化算法第82-83页
     ·混沌粒子群优化算法第83-85页
     ·多群体协同进化粒子群优化算法第85-86页
     ·多群体协同混沌粒子群优化算法第86-87页
   ·优化结果及分析第87-99页
     ·标准测试函数第88-97页
     ·多分类测试第97-99页
   ·制动控制单元模拟电路故障诊断第99-103页
     ·故障诊断模型第100-102页
     ·故障诊断结果分析第102-103页
   ·传感器故障诊断第103-105页
   ·本章小结第105-106页
5 系统设计与试验第106-122页
   ·测试与诊断系统的总体架构第106页
   ·系统硬件结构第106-109页
     ·主控制器及板卡选型第106-108页
     ·电流传感器选型第108-109页
   ·系统软件开发流程第109-112页
   ·实验结果及分析第112-121页
     ·制动控制单元故障诊断测试第112-116页
     ·制动控制单元模拟电路故障诊断第116-121页
   ·本章小结第121-122页
6 工作总结与研究展望第122-124页
   ·全文总结及主要创新点第122-123页
   ·工作展望第123-124页
参考文献第124-134页
作者简历第134-138页
学位论文数据集第138页

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