| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 铁路信号监测技术的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 转辙机故障诊断系统的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 灰色神经网络的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 S700K转辙机故障的分析 | 第14-26页 |
| 2.1 S700K转辙机的基本结构及工作原理 | 第14-17页 |
| 2.2 S700K转辙机状态参数的分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 转换力分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 转换力与输出功率关系的分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 输出功率与运行状态关系的分析 | 第19-20页 |
| 2.3 S700K转辙机常见故障模式的分析 | 第20-26页 |
| 2.3.1 功率曲线的采集原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于功率曲线的故障分析 | 第21-22页 |
| 2.3.3 常见故障及其功率曲线的分析 | 第22-26页 |
| 3 灰色神经网络在S700K转辙机故障诊断中的应用 | 第26-42页 |
| 3.1 故障特征集的建立 | 第27-31页 |
| 3.1.1 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 数据变换 | 第28-31页 |
| 3.2 基于灰色神经网络的S700K转辙机故障诊断模型的建立 | 第31-37页 |
| 3.2.1 灰色关联分析方法的研究 | 第31-33页 |
| 3.2.2 神经网络建模理论的分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3 灰色系统与神经网络结合方法的研究 | 第34-35页 |
| 3.2.4 灰色神经网络的设计 | 第35-37页 |
| 3.3 基于灰色神经网络的S700K转辙机故障诊断方法的验证及结果分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 分辨系数的选取 | 第37-38页 |
| 3.3.2 诊断方法的功能测试 | 第38-39页 |
| 3.3.3 诊断方法的性能测试 | 第39-42页 |
| 4 S700K转辙机故障诊断系统的设计与实现 | 第42-54页 |
| 4.1 诊断系统总体结构的设计 | 第42-43页 |
| 4.2 诊断系统实现流程的分析 | 第43-46页 |
| 4.3 诊断系统的实现 | 第46-52页 |
| 4.3.1 用户管理功能的实现 | 第46-48页 |
| 4.3.2 系统主界面的设计 | 第48-49页 |
| 4.3.3 新增故障功能的实现 | 第49页 |
| 4.3.4 网络参数的设置 | 第49-50页 |
| 4.3.5 诊断推理功能的实现 | 第50-52页 |
| 4.4 诊断性能的分析 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |
