| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与意义 | 第17-18页 |
| 1.3.1 论文的研究意义 | 第17页 |
| 1.3.2 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 课题来源 | 第18-19页 |
| 第二章 基于以太网的高速列车车载轴温监测系统总体设计 | 第19-33页 |
| 2.1 车载轴温监测系统总体结构设计 | 第19-22页 |
| 2.1.1 车载轴温监测系统结构设计 | 第19-20页 |
| 2.1.2 车载轴温监测系统功能模块设计 | 第20-21页 |
| 2.1.3 车载轴温监测系统报警分级 | 第21-22页 |
| 2.2 高速列车走行部轴温特性分析 | 第22-28页 |
| 2.2.1 高速列车走行部结构分析 | 第22-24页 |
| 2.2.2 高速列车轴温热力学分析 | 第24-26页 |
| 2.2.3 高速列车轴温监测节点配置 | 第26-28页 |
| 2.3 基于以太网的列车轴温数据传输分析 | 第28-32页 |
| 2.3.1 基于以太网的列车数据传输网络拓扑结构设计 | 第28-31页 |
| 2.3.2 基于以太网的列车轴温数据传输实时性分析 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于BP神经网络的列车轴温预测方法研究 | 第33-45页 |
| 3.1 BP神经网络应用于列车轴温预测的模型设计 | 第33-35页 |
| 3.1.1 BP神经网络模型拓扑结构设计 | 第33-34页 |
| 3.1.2 BP神经网络模型参数设定 | 第34-35页 |
| 3.2 BP神经网络应用于列车轴温预测的算法设计 | 第35-37页 |
| 3.2.1 BP算法的流程 | 第35-36页 |
| 3.2.2 BP算法的改进 | 第36-37页 |
| 3.3 基于BP神经网络的列车轴温预测的实现 | 第37-43页 |
| 3.3.1 预测流程的设计 | 第37-38页 |
| 3.3.2 预测样本的选择及预处理 | 第38-40页 |
| 3.3.3 预测的实现及结果分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 高速列车车载轴温监测系统的硬件及软件设计 | 第45-63页 |
| 4.1 车厢轴温监测子系统结构设计 | 第45-50页 |
| 4.1.1 车厢轴温监测子系统框图 | 第45页 |
| 4.1.2 主控芯片的选择 | 第45-47页 |
| 4.1.3 电源设计 | 第47页 |
| 4.1.4 传感器模块设计 | 第47-49页 |
| 4.1.5 其他外围模块设计 | 第49-50页 |
| 4.2 RS485/以太网网关硬件设计 | 第50-53页 |
| 4.2.1 RS485/以太网网关硬件架构设计 | 第50-51页 |
| 4.2.2 微控制器选型 | 第51页 |
| 4.2.3 以太网接口电路设计 | 第51-52页 |
| 4.2.4 RS485接口电路设计 | 第52-53页 |
| 4.3 车厢轴温监测子系统程序设计 | 第53-55页 |
| 4.3.1 NUC140初始化及驱动设计 | 第53页 |
| 4.3.2 DS18B20初始化及驱动设计 | 第53-54页 |
| 4.3.3 温度采集程序设计流程 | 第54-55页 |
| 4.4 RS485/以太网网关程序设计 | 第55-58页 |
| 4.4.1 以太网与RS485总线的协议转换及互联分析 | 第55-56页 |
| 4.4.2 RS485通信驱动程序设计 | 第56-57页 |
| 4.4.3 以太网通信程序设计 | 第57-58页 |
| 4.5 系统测试及结果分析 | 第58-62页 |
| 4.5.1 测试环境的搭建 | 第58-60页 |
| 4.5.2 单点温度采集及结果分析 | 第60-61页 |
| 4.5.3 多点温度采集及结果分析 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文和参与的项目 | 第70页 |
