高铁列控系统故障诊断与健康评估的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 关键技术国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 故障诊断与健康评估技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 列控系统诊断与评估技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究主要内容及结构安排 | 第15-16页 |
| 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 列控系统故障诊断与健康评估关键技术 | 第17-24页 |
| 2.1 高铁列控系统结构与功能 | 第17-19页 |
| 2.2 故障诊断技术与健康评估技术 | 第19-20页 |
| 2.2.1 故障诊断与健康评估技术体系 | 第19-20页 |
| 2.2.2 列控诊断与评估方法确立 | 第20页 |
| 2.3 贝叶斯网络关键理论 | 第20-23页 |
| 2.3.1 贝叶斯概率原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 贝叶斯网络学习 | 第21-22页 |
| 2.3.3 贝叶斯网络推理 | 第22-23页 |
| 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 面向高铁列控系统的诊断方法研究 | 第24-38页 |
| 3.1 列控系统故障诊断总体架构 | 第24-26页 |
| 3.1.1 列控系统故障特征描述 | 第24-25页 |
| 3.1.2 故障诊断总体架构设计 | 第25-26页 |
| 3.2 故障诊断知识获取与处理 | 第26-31页 |
| 3.2.1 诊断知识获取 | 第26-27页 |
| 3.2.2 特征提取与知识表达 | 第27-31页 |
| 3.3 故障诊断模型构建方法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 自上而下的层次分级构建法 | 第31-33页 |
| 3.3.2 功能型分层构建法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于故障树的贝叶斯网络模型转换法 | 第34-37页 |
| 3.4.1 故障树与故障树分析法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 故障树向贝叶斯网络转化算法 | 第35-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 列控系统贝叶斯故障诊断设计 | 第38-60页 |
| 4.1 故障树与贝叶斯网络 | 第38-43页 |
| 4.1.1 事件与网络节点 | 第38-39页 |
| 4.1.2 故障树与有向无环图结构 | 第39-41页 |
| 4.1.3 条件概率分布 | 第41-43页 |
| 4.2 G-CTCS诊断模型建立与仿真 | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于Genie的贝叶斯诊断模型 | 第44-46页 |
| 4.2.2 基于MATLAB的贝叶斯诊断模型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 诊断模型仿真分析对比 | 第48-49页 |
| 4.3 关键子系统诊断模型构建 | 第49-56页 |
| 4.3.1 TCC诊断模型 | 第49-52页 |
| 4.3.2 RBC诊断模型 | 第52-56页 |
| 4.4 贝叶斯诊断模型推理分析 | 第56-59页 |
| 4.4.1 因果推理 | 第56-57页 |
| 4.4.2 诊断推理 | 第57-59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 列控健康评估设计与系统软件实现 | 第60-81页 |
| 5.1 基于改进诊断模型的健康评估体系 | 第60-62页 |
| 5.2 改进贝叶斯模型的健康评估方法研究 | 第62-68页 |
| 5.2.1 诊断概率与健康等级划分 | 第62-64页 |
| 5.2.2 贝叶斯节点评估模型 | 第64-67页 |
| 5.2.3 列控系统健康度函数模型 | 第67-68页 |
| 5.3 诊断评估与维修决策 | 第68-70页 |
| 5.4 系统软件总体方案与功能设计 | 第70-73页 |
| 5.4.1 系统总体架构与功能设计 | 第70-72页 |
| 5.4.2 系统总体功能实现流程 | 第72-73页 |
| 5.5 诊断与评估系统设计与实现 | 第73-80页 |
| 5.5.1 MATLAB与C | 第74-75页 |
| 5.5.2 系统软件平台实现与应用 | 第75-80页 |
| 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 附录A 高铁列控系统结构与原理图 | 第86-87页 |
| 附录B 系统软件设计类图 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文和参加科研情况 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
