铁路信号继电器多参数性能退化及寿命预测的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 性能退化研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 预测方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 铁路信号继电器电寿命试验及其性能退化 | 第14-22页 |
| 2.1 铁路信号继电器的工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 继电器性能参数及性能退化相关概念 | 第15-17页 |
| 2.3 铁路信号继电器电寿命试验 | 第17-18页 |
| 2.4 触头性能退化累积损伤原理 | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 退化量数据处理及其关联分析 | 第22-40页 |
| 3.1 数据异常值处理 | 第22-25页 |
| 3.2 小波阈值去噪 | 第25-33页 |
| 3.3 性能参数与退化关联度分析 | 第33-39页 |
| 3.3.1 灰色关联分析法 | 第33-36页 |
| 3.3.2 主元分析法 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 触头性能退化云序列模型 | 第40-52页 |
| 4.1 云模型的基本理论 | 第40-42页 |
| 4.1.1 云与云滴 | 第40-41页 |
| 4.1.2 云模型数字特征参数 | 第41-42页 |
| 4.1.3 正态云模型 | 第42页 |
| 4.2 云模型发生器 | 第42-45页 |
| 4.3 触头性能退化云序列模型 | 第45-47页 |
| 4.4 云模型下触头失效阈值 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 云神经网络寿命预测 | 第52-62页 |
| 5.1 BP神经网络基本结构 | 第52-54页 |
| 5.2 云神经网络预测模型设计 | 第54-57页 |
| 5.3 预测实现及结果分析 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
