| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 地铁车载设备处理现状及故障特点 | 第14-16页 |
| 1.2.1 车载设备处理现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 车载设备故障特点 | 第15-16页 |
| 1.3 故障预测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 车载设备介绍与预测技术选择 | 第19-39页 |
| 2.1 TBS-100型车载设备 | 第19-25页 |
| 2.1.1 系统构成 | 第19-20页 |
| 2.1.2 各设备结构及功能 | 第20-25页 |
| 2.2 故障记录的数据挖掘 | 第25-33页 |
| 2.2.1 故障记录表 | 第25-27页 |
| 2.2.2 故障代码统计 | 第27-33页 |
| 2.3 故障预测综述 | 第33-36页 |
| 2.3.1 故障预测步骤 | 第33-35页 |
| 2.3.2 故障预测方法介绍与选择 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-39页 |
| 3 神经网络理论概述 | 第39-51页 |
| 3.1 神经网络基本理论 | 第39-45页 |
| 3.1.1 神经网络基本概念 | 第39页 |
| 3.1.2 神经网络特点 | 第39-40页 |
| 3.1.3 人工神经元 | 第40-41页 |
| 3.1.4 神经网络的训练 | 第41-42页 |
| 3.1.5 神经网络分类 | 第42-44页 |
| 3.1.6 神经网络应用范围 | 第44-45页 |
| 3.2 BP神经网络介绍 | 第45-46页 |
| 3.2.1 BP神经网络神经元模型 | 第45-46页 |
| 3.2.2 BP神经网络结构 | 第46页 |
| 3.3 BP神经网络学习规则 | 第46-50页 |
| 3.3.1 标准BP算法(梯度下降法) | 第46-49页 |
| 3.3.2 批处理算法 | 第49-50页 |
| 3.4 神经网络应用于地铁车载设备故障预测的可行性 | 第50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于神经网络的车载设备故障预测与诊断 | 第51-77页 |
| 4.1 BP神经网络预测步骤 | 第51-52页 |
| 4.2 网络的输入和输出 | 第52-56页 |
| 4.2.1 训练样本的确定 | 第52-55页 |
| 4.2.2 样本数据归一化 | 第55-56页 |
| 4.3 网络层数的选择 | 第56页 |
| 4.4 网络参数选择 | 第56-65页 |
| 4.4.1 初始化权值、偏差 | 第57页 |
| 4.4.2 隐含层神经元数目 | 第57-61页 |
| 4.4.3 确定学习速率 | 第61-62页 |
| 4.4.4 选择传递函数 | 第62页 |
| 4.4.5 选择训练函数 | 第62-65页 |
| 4.5 预测网络模型的应用与实例验证 | 第65-67页 |
| 4.6 基于小波理论的故障预测模型优化 | 第67-70页 |
| 4.6.1 小波神经网络 | 第67-68页 |
| 4.6.2 构建小波网络模型 | 第68-70页 |
| 4.7 预测结果检验与比较 | 第70-72页 |
| 4.7.1 检验方法 | 第70-71页 |
| 4.7.2 仿真结果对比 | 第71-72页 |
| 4.8 基于BP神经网络故障诊断 | 第72-75页 |
| 4.8.1 神经网络故障诊断步骤 | 第72-73页 |
| 4.8.2 故障诊断模型建立与结果验证 | 第73-75页 |
| 4.9 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 地铁车载设备故障诊断与预测系统设计及实现 | 第77-97页 |
| 5.1 软件需求综述 | 第77-83页 |
| 5.1.1 系统设计思路及整体功能需求 | 第78-79页 |
| 5.1.2 现场维修端需求 | 第79-80页 |
| 5.1.3 工程师端需求 | 第80-82页 |
| 5.1.4 上级管理端需求 | 第82-83页 |
| 5.2 软件编译环境 | 第83-87页 |
| 5.2.1 MySQL数据库应用 | 第84-85页 |
| 5.2.2 MATLAB和C | 第85-87页 |
| 5.3 系统软件实现 | 第87-95页 |
| 5.3.1 现场维护端 | 第87-91页 |
| 5.3.2 工程师端 | 第91-94页 |
| 5.3.3 上级管理端 | 第94-95页 |
| 5.4 本章小结 | 第95-97页 |
| 6 结论与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第97-98页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-101页 |
| 图索引 | 第101-103页 |
| 表索引 | 第103-105页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第105-109页 |
| 学位论文数据集 | 第109页 |