| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 列车运行数据管理 | 第12-13页 |
| 1.3 健康管理技术的引入 | 第13-15页 |
| 1.4 基于VQ/DTW健康管理的可行性 | 第15-16页 |
| 1.5 论文研究内容和组织结构 | 第16-18页 |
| 2 健康管理技术及模型工具VQ/DTW | 第18-31页 |
| 2.1 健康管理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 状态检修 | 第18-19页 |
| 2.1.2 健康管理模型 | 第19-21页 |
| 2.2 矢量量化 | 第21-24页 |
| 2.2.1 概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 矢量量化器的最佳码本设计(LBG) | 第23-24页 |
| 2.3 动态时间规整 | 第24-29页 |
| 2.3.1 概述 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基本原理 | 第25-27页 |
| 2.3.3 优化设计DDTW | 第27-29页 |
| 2.4 基于VQ/DTW的列车运行数据健康管理 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于VQ/DTW的列车运行数据的健康管理设计与实现 | 第31-45页 |
| 3.1 健康管理平台设计 | 第31-33页 |
| 3.2 基于VQ/DTW的列车运行数据健康管理 | 第33-43页 |
| 3.2.1 状态监测和故障诊断原理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.2.3 训练阶段 | 第36-39页 |
| 3.2.4 识别阶段 | 第39-42页 |
| 3.2.5 故障预测 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于VQ/DTW的列车运行数据健康管理实验与验证 | 第45-60页 |
| 4.1 故障模式库的建立 | 第45-51页 |
| 4.2 相似性比对 | 第51-56页 |
| 4.3 健康管理性能讨论 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 文章总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 索引 | 第65-66页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期问取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |