动车组状态修中故障知识获取模型的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第12页 |
| ·国内外高铁检修模式研究现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·动车组维修工作需求分析 | 第16-17页 |
| ·论文主要研究内容及拟达到的目标 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 2 动车组状态信息的获取途径 | 第20-29页 |
| ·动车组实时状态数据采集 | 第20-22页 |
| ·动车组状态监测概述 | 第20页 |
| ·动车组走行部数据采集 | 第20-21页 |
| ·牵引传动系统数据采集 | 第21页 |
| ·监测数据及数据处理 | 第21-22页 |
| ·状态监测数据的实时传输 | 第22-25页 |
| ·WTD车载设备方案 | 第22-23页 |
| ·动车组随车机械师手持移动终端 | 第23-25页 |
| ·动车组地面信息管理系统 | 第25-27页 |
| ·动车组地面信息管理系统简介 | 第25-26页 |
| ·系统流程及功能模块 | 第26-27页 |
| ·车地通信系统总体方案 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于数据挖掘技术的动车组故障知识获取模型研究 | 第29-46页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第29-32页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第29页 |
| ·数据挖掘发现的知识类型 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘模型的研究 | 第31-32页 |
| ·动车组状态信息的分类研究 | 第32-35页 |
| ·算法应用分析与研究 | 第35-41页 |
| ·基本概念介绍 | 第35页 |
| ·关联规则算法分析 | 第35-37页 |
| ·Apriori算法应用分析 | 第37-40页 |
| ·Apriori算法改进分析 | 第40-41页 |
| ·建立动车组故障知识获取模型 | 第41-45页 |
| ·数据预处理模块 | 第41-43页 |
| ·动车组故障知识获取模型算法 | 第43-44页 |
| ·规则的评价标准 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 动车组故障知识获取模型的实例分析 | 第46-55页 |
| ·数据来源 | 第46-47页 |
| ·故障知识获取模型应用 | 第47-51页 |
| ·故障数据预处理 | 第47-49页 |
| ·故障知识获取模型算法应用及结果分析 | 第49-51页 |
| ·故障知识获取模型算法的分析与比较 | 第51-53页 |
| ·理论分析 | 第51-52页 |
| ·测试对比 | 第52-53页 |
| ·挖掘模型结构总结 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于故障知识库的动车组状态修 | 第55-79页 |
| ·动车组故障知识库相关研究 | 第55-70页 |
| ·故障知识表示方法的选择 | 第56-60页 |
| ·知识库的建立 | 第60-64页 |
| ·推理机的构建 | 第64-68页 |
| ·RETE算法在推理中的应用 | 第68-70页 |
| ·故障知识库在动车组状态修中的应用 | 第70-72页 |
| ·基于故障知识库的远程技术支持 | 第70-72页 |
| ·动车组状态修工作流程 | 第72页 |
| ·动车组状态修综合管理平台 | 第72-77页 |
| ·功能模块及数据处理流程 | 第73-74页 |
| ·提供动车组状态修实时技术支持举例 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 6 总结和展望 | 第79-81页 |
| ·论文工作总结及创新点 | 第79-80页 |
| ·论文的不足与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者简历 | 第84-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
