轨道几何状态检测的历史数据对比分析技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 轨道几何状态测量的方法及现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 绝对测量方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 相对测量方法 | 第12-13页 |
| 1.3 我国高速铁路的轨道不平顺状态管理及其标准 | 第13-19页 |
| 1.3.1 轨道不平顺类型 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内轨道不平顺状态管理标准 | 第15-17页 |
| 1.3.3 国外轨道不平顺状态管理标准 | 第17-18页 |
| 1.3.4 轨道不平顺状态管理 | 第18-19页 |
| 1.4 本文整体框架 | 第19-20页 |
| 第二章 铁路轨道几何尺寸的历史数据里程对齐 | 第20-30页 |
| 2.1 轨道几何尺寸原始数据存在的问题及相关研究 | 第20-21页 |
| 2.2 原始数据处理方法 | 第21-23页 |
| 2.3 互相关函数 | 第23-28页 |
| 2.3.1 两组信号之间的相关性判定 | 第24-25页 |
| 2.3.2 互相关系数的应用 | 第25-28页 |
| 2.4 里程修正 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 对比动检历史数据后的轨道不平顺预测 | 第30-40页 |
| 3.1 国内外对轨道不平顺的相关研究情况 | 第30-31页 |
| 3.2 通过建立ARIMA模型预测轨道不平顺 | 第31-33页 |
| 3.2.1 ARIMA模型简介 | 第31页 |
| 3.2.2 Eviews简介 | 第31-32页 |
| 3.2.3 ARIMA模型的建立 | 第32-33页 |
| 3.3 模型的识别与定阶 | 第33-36页 |
| 3.4 ARIMA模型试验 | 第36-39页 |
| 3.4.1 基于已知数据预测未知数据 | 第36-38页 |
| 3.4.2 预测结果的分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 对比静检历史数据后的轨道不平顺预测 | 第40-52页 |
| 4.1 静检数据在调轨中的意义 | 第40-41页 |
| 4.2 国内外基于数据驱动方法的相关研究 | 第41-42页 |
| 4.3 轨道TQI变化的数据表现 | 第42-47页 |
| 4.3.1 原始数据的前期处理 | 第42-43页 |
| 4.3.2 维修作业前轨道不平顺的发展趋势 | 第43-45页 |
| 4.3.3 TQI增量与时间的关系 | 第45-46页 |
| 4.3.4 轨道不平顺恶化趋势的周期性表达 | 第46-47页 |
| 4.4 试验 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于数据对比的设备自诊断思路 | 第52-64页 |
| 5.1 0级轨道检查仪 | 第52-54页 |
| 5.2 轨道静态检查设备故障基于历史数据的自诊断 | 第54-61页 |
| 5.2.1 以光纤陀螺仪为案例 | 第54-57页 |
| 5.2.2 轨向数据对比分析 | 第57-60页 |
| 5.2.3 算法实现 | 第60-61页 |
| 5.3 试验结果 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75页 |
