| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 故障诊断理论与方法 | 第16-22页 |
| 2.1 夹角链码算法 | 第16-17页 |
| 2.2 故障诊断算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 概率神经网络 | 第17-18页 |
| 2.2.2 支持向量机 | 第18-20页 |
| 2.2.3 粒子群算法 | 第20页 |
| 2.2.4 BP神经网络 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 轨道电路调整和分路状态建模 | 第22-33页 |
| 3.1 传输线理论 | 第22-23页 |
| 3.2 轨道电路调整状态建模 | 第23-28页 |
| 3.2.1 发送端模块 | 第23-24页 |
| 3.2.2 发送端电气绝缘节模块 | 第24-25页 |
| 3.2.3 主轨道模块及补偿电容的安装 | 第25-26页 |
| 3.2.4 接收端电气绝缘节和接收端模块 | 第26页 |
| 3.2.5 调整状态模型验证 | 第26-28页 |
| 3.3 轨道电路分路状态建模 | 第28-32页 |
| 3.3.1 机车短路电流模型 | 第28-31页 |
| 3.3.2 分路状态模型验证 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 夹角链码算法在短路电流曲线中的应用 | 第33-43页 |
| 4.1 补偿电容故障和道砟电阻对短路电流曲线的影响 | 第33-34页 |
| 4.2 改进夹角链码算法 | 第34-36页 |
| 4.2.1 曲线拐点与存在区间判定 | 第34-35页 |
| 4.2.2 夹角链码的不足与改进方法 | 第35-36页 |
| 4.3 基于改进夹角链码的短路电流曲线描述 | 第36-38页 |
| 4.4 基于改进夹角链码的补偿电容故障检测 | 第38-42页 |
| 4.4.1 补偿电容故障位置定位 | 第38-41页 |
| 4.4.2 补偿电容故障类型判定 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于神经网络的轨道电路补偿电容故障检测 | 第43-61页 |
| 5.1 轨道电路补偿电容故障对调整和分路状态数据的影响 | 第43-46页 |
| 5.1.1 补偿电容故障对调整状态数据的影响 | 第43-45页 |
| 5.1.2 补偿电容故障对短路电流数据的影响 | 第45-46页 |
| 5.2 轨道电路特征参数的提取 | 第46-48页 |
| 5.2.1 轨道电路调整状态的特征参数 | 第46-47页 |
| 5.2.2 轨道电路分路状态的特征参数 | 第47-48页 |
| 5.3 道砟电阻对轨道电路特征参数的影响 | 第48-49页 |
| 5.3.1 道砟电阻对轨道电路调整状态特征参数的影响 | 第48-49页 |
| 5.3.2 道砟电阻对轨道电路短路电流特征参数的影响 | 第49页 |
| 5.4 基于三种故障诊断算法的轨道电路补偿电容故障诊断模型 | 第49-52页 |
| 5.5 调整状态数据诊断结果分析 | 第52-56页 |
| 5.5.1 基于BP网络的诊断结果 | 第52-53页 |
| 5.5.2 基于PSO-SVM的诊断结果 | 第53-55页 |
| 5.5.3 基于PNN的诊断结果 | 第55页 |
| 5.5.4 三种方法的诊断效果对比 | 第55-56页 |
| 5.6 分路状态数据诊断结果分析 | 第56-60页 |
| 5.6.1 基于BP网络的诊断结果 | 第57-58页 |
| 5.6.2 基于PSO-SVM的诊断结果 | 第58-59页 |
| 5.6.3 基于PNN的诊断结果 | 第59页 |
| 5.6.4 三种方法的诊断效果对比 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结和展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 夹角链码对短路电流曲线的拟合数据 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
