基于B/S模式和神经网络的机车信号系统故障远程诊断方法的研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-17页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第12-13页 |
| ·机车信号故障诊断发展现状 | 第13-16页 |
| ·故障诊断手段发展现状 | 第13-14页 |
| ·故障分析方法发展现状 | 第14-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 机车信号系统及典型故障模式 | 第17-26页 |
| ·机车信号系统基本工作原理 | 第17-18页 |
| ·基于波形信息的机车信号系统典型故障模式 | 第18-26页 |
| ·移频轨道电路信号 | 第18-19页 |
| ·移频信号的频谱特点 | 第19-21页 |
| ·移频信号的频谱识别 | 第21-22页 |
| ·基于波形信息的机车信号常见故障模式及判别规则 | 第22-26页 |
| 3 系统总体设计 | 第26-39页 |
| ·系统设计目标及需求分析 | 第26-27页 |
| ·设计目标 | 第26页 |
| ·需求分析 | 第26-27页 |
| ·系统结构设计 | 第27-34页 |
| ·系统结构选择 | 第27-29页 |
| ·系统网络结构设计 | 第29-30页 |
| ·B/S模式的关键技术 | 第30-33页 |
| ·系统总体架构设计 | 第33-34页 |
| ·系统功能设计 | 第34-37页 |
| ·系统功能模块划分 | 第35-36页 |
| ·系统模块详细设计 | 第36-37页 |
| ·数据库设计 | 第37-39页 |
| ·数据表设计 | 第38-39页 |
| 4 基于神经网络的故障诊断算法 | 第39-62页 |
| ·本文采用的故障诊断技术 | 第39页 |
| ·神经网络原理 | 第39-43页 |
| ·神经元 | 第39-40页 |
| ·网络结构 | 第40-42页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第42-43页 |
| ·本系统神经网络类型的选择 | 第43页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第43-45页 |
| ·BP神经元模型 | 第43页 |
| ·BP神经网络结构 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的训练算法 | 第44-45页 |
| ·神经网络的实现 | 第45-49页 |
| ·神经网络实现工具 | 第45-47页 |
| ·神经网络实现流程 | 第47-49页 |
| ·样本数据的预处理 | 第49-53页 |
| ·特征向量构成 | 第49-51页 |
| ·特征点提取原则 | 第51-53页 |
| ·目标向量的提取 | 第53页 |
| ·样本矩阵的构造 | 第53页 |
| ·仿真及结果分析 | 第53-62页 |
| ·仿真环境 | 第53-54页 |
| ·网络构造 | 第54页 |
| ·仿真流程 | 第54-57页 |
| ·仿真结果 | 第57-59页 |
| ·仿真结果分析 | 第59-62页 |
| 5 系统实现 | 第62-75页 |
| ·开发语言及平台 | 第62页 |
| ·用户管理子系统 | 第62-69页 |
| ·用户登录模块 | 第62-64页 |
| ·密码修改模块 | 第64-65页 |
| ·添加用户模块 | 第65-67页 |
| ·修改用户模块 | 第67-68页 |
| ·删除用户模块 | 第68-69页 |
| ·文件管理子系统 | 第69-72页 |
| ·故障信息查询模块 | 第69-71页 |
| ·文件下载模块 | 第71-72页 |
| ·故障分析子系统 | 第72-75页 |
| ·辅助信息询问模块 | 第72-73页 |
| ·故障分析模块 | 第73-75页 |
| 6 系统调试 | 第75-82页 |
| ·系统主要操作流程 | 第75-80页 |
| ·用户管理子系统的操作流程 | 第75-76页 |
| ·文件管理子系统操作流程 | 第76-78页 |
| ·故障分析子系统操作流程 | 第78-80页 |
| ·现场数据测试 | 第80-82页 |
| ·故障描述 | 第80-81页 |
| ·测试流程及结果 | 第81-82页 |
| 7 结论及展望 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 索引 | 第86-90页 |
| 作者简历 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |
