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基于神经网络的铁路道岔故障智能诊断研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-22页
    1.1 研究背景和意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 道岔故障诊断技术第13-19页
        1.2.1 故障诊断的发展历程第13-15页
        1.2.2 故障诊断的主要方法第15-17页
        1.2.3 铁路道岔故障诊断的发展第17-19页
    1.3 论文主要研究内容及组织结构第19-22页
        1.3.1 主要研究内容第19-20页
        1.3.2 论文组织结构第20-22页
第二章 BP和PNN神经网络的原理第22-31页
    2.1 神经网络的概述第22页
    2.2 神经网络在道岔故障诊断中的优势第22-24页
    2.3 BP神经网络原理第24-27页
    2.4 PNN神经网络原理第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 道岔典型故障动作电流曲线分类及分析第31-52页
    3.1 道岔发展及铁路信号微机监测系统简介第31-33页
        3.1.1 道岔的组成第31页
        3.1.2 郑州铁路局管内道岔的发展第31-32页
        3.1.3 铁路信号微机监测系统简介第32页
        3.1.4 郑州铁路局微机监测系统的发展第32-33页
    3.2 铁路道岔启动电路原理和电流曲线分析第33-44页
        3.2.1 铁路道岔的分类第33-34页
        3.2.2 ZD6系列电动转辙机启动电路基本原理第34-37页
        3.2.3 S700K型电动转辙机启动电路基本原理第37-40页
        3.2.4 ZD6系列电动转辙机正常动作电流曲线分析第40-41页
        3.2.5 S700K型电动转辙机正常动作电流曲线分析第41-42页
        3.2.6 道岔转辙机设备监测原理和规则第42-44页
    3.3 道岔典型故障分类及分析第44-51页
        3.3.1 ZD6型道岔典型故障分析第44-47页
        3.3.2 S700K型提速道岔故障分析第47-51页
    3.4 本章小结第51-52页
第四章 铁路道岔启动电路故障智能诊断第52-89页
    4.1 铁路道岔故障智能诊断概述第52页
    4.2 ZD6型道岔启动电路故障智能诊断第52-73页
        4.2.1 ZD6型道岔典型故障动作电流曲线第52-54页
        4.2.2 动作电流曲线特征向量的提取方法研究第54-59页
        4.2.3 ZD6型道岔启动电路故障智能诊断算法研究第59-65页
        4.2.4 实验与分析第65-70页
        4.2.5 多动道岔故障智能诊断及实例测试第70-73页
    4.3 提速道岔启动电路故障智能诊断第73-86页
        4.3.1 提速道岔分类简介第73-74页
        4.3.2 提速道岔典型故障动作电流曲线第74-75页
        4.3.3 动作电流曲线特征向量的提取方法研究第75-80页
        4.3.4 提速道岔启动电路故障智能诊断算法研究第80-81页
        4.3.5 实验与分析第81-85页
        4.3.6 实例测试第85-86页
    4.4 道岔启动电路故障智能诊断算法研究第86-88页
    4.5 本章小结第88-89页
第五章 铁路道岔表示电路故障智能诊断第89-107页
    5.1 铁路道岔表示电路概述第89页
    5.2 ZD6型道岔表示电路故障智能诊断第89-98页
        5.2.1 ZD6型道岔表示电路原理第89-92页
        5.2.2 ZD6型道岔表示电路故障智能诊断算法研究第92-96页
        5.2.3 实验与分析第96-97页
        5.2.4 实例测试第97-98页
    5.3 提速道岔表示电路故障智能诊断第98-105页
        5.3.1 提速道岔表示电路原理第98-100页
        5.3.2 提速道岔表示电路故障智能诊断算法研究第100-103页
        5.3.3 实验与分析第103-104页
        5.3.4 实例测试第104-105页
    5.4 本章小结第105-107页
第六章 总结及展望第107-109页
    6.1 总结第107-108页
    6.2 展望第108-109页
参考文献第109-117页
攻读博士学位期间取得的学术成果第117-118页
致谢第118页

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