基于列控数据完备性的列车故障预警方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 发展趋势 | 第12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容及结构 | 第14-15页 |
| 2 列控数据及其完备性 | 第15-27页 |
| 2.1 列控数据 | 第15-20页 |
| 2.1.1 地面设备数据 | 第16-19页 |
| 2.1.2 车载设备数据 | 第19-20页 |
| 2.2 列控数据完备性 | 第20-22页 |
| 2.3 列控数据及列车运营场景 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于DSTCS的列车故障预警方法研究 | 第27-55页 |
| 3.1 列控系统常见故障分析 | 第27-35页 |
| 3.1.1 故障现状 | 第27-28页 |
| 3.1.2 常见故障分析 | 第28-33页 |
| 3.1.3 测试故障数据完备性分析 | 第33-35页 |
| 3.2 列车故障诊断方法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 传统的故障诊断方法 | 第36页 |
| 3.2.2 基于解析模型的诊断方法 | 第36页 |
| 3.2.3 基于信号处理的诊断方法 | 第36-37页 |
| 3.2.4 基于知识的诊断方法 | 第37-39页 |
| 3.3 列车故障预警关键算法 | 第39-48页 |
| 3.3.1 C4.5决策树分类算法 | 第40-45页 |
| 3.3.2 基于粗糙集理论的特征选择算法 | 第45-48页 |
| 3.4 基于DSTCS的故障诊断方法 | 第48-54页 |
| 3.4.1 DSTCS检测故障原理 | 第48-51页 |
| 3.4.2 DSTCS检测故障分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于DSTCS的列车故障预警建模及仿真分析 | 第55-75页 |
| 4.1 列控数据的形式化建模依据及目标 | 第55-58页 |
| 4.1.1 列控数据的形式化建模依据 | 第55-57页 |
| 4.1.2 列控数据的形式化建模目标 | 第57-58页 |
| 4.2 模型需求分析及总体框架设计 | 第58-62页 |
| 4.2.1 模型需求分析 | 第58-60页 |
| 4.2.2 总体框架设计 | 第60-62页 |
| 4.3 列车故障诊断算法流程 | 第62-64页 |
| 4.4 基于DSTCS的列车故障预警仿真流程 | 第64-73页 |
| 4.4.1 数据预处理 | 第64-70页 |
| 4.4.2 算法验证 | 第70-73页 |
| 4.4.3 结果分析及评价 | 第73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 5 结论与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 图索引 | 第81-83页 |
| 表索引 | 第83-85页 |
| 作者简历 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
