| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 论文背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 列车制动性能检测与故障诊断技术在国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 列车制动性能检测与故障诊断技术在国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的研究内容与主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 制动系统性能检测与故障诊断 | 第14-27页 |
| 2.1 制动系统总体概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 地铁列车制动的要求和特点 | 第14页 |
| 2.1.2 制动的方式及其原理 | 第14-16页 |
| 2.2 地铁列车的制动性能的检测 | 第16-17页 |
| 2.2.1 静置制动能力试验 | 第16页 |
| 2.2.2 线路制动性能试验 | 第16-17页 |
| 2.2.3 制动热容量试验 | 第17页 |
| 2.2.4 防滑保护试验 | 第17页 |
| 2.3 专家系统的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.4 专家系统知识的获取 | 第19-20页 |
| 2.4.1 故障树和专家系统 | 第19页 |
| 2.4.2 通过故障树来获取知识 | 第19-20页 |
| 2.5 专家系统知识的表示方式 | 第20-21页 |
| 2.5.1 产生式规则表示法 | 第20-21页 |
| 2.5.2 框架式表示法 | 第21页 |
| 2.6 基于神经网络的推理 | 第21-25页 |
| 2.6.1 神经网络的介绍 | 第21页 |
| 2.6.2 RBF神经网络的算法设计 | 第21-22页 |
| 2.6.3 RBF神经网络算法选取 | 第22-23页 |
| 2.6.4 RBF神经网络的算法 | 第23-25页 |
| 2.7 两种诊断机制联合作用的诊断机制 | 第25-27页 |
| 第3章 系统的硬件设计 | 第27-38页 |
| 3.1 制动性能检测和故障诊断的硬件方案设计 | 第27页 |
| 3.2 传感器的选取 | 第27-33页 |
| 3.2.1 压力传感器的选取 | 第28-29页 |
| 3.2.2 温度传感器的选取 | 第29-30页 |
| 3.2.3 电流传感器的选取 | 第30-31页 |
| 3.2.4 电压传感器的选取 | 第31-32页 |
| 3.2.5 加速度传感器的选取 | 第32-33页 |
| 3.3 测试点的选择 | 第33-36页 |
| 3.4 数据采集系统选取 | 第36-37页 |
| 3.5 系统实现的功能 | 第37-38页 |
| 第4章 系统的软件设计 | 第38-56页 |
| 4.1 系统软件开发的工具 | 第38页 |
| 4.1.1 系统软件开发环境简介 | 第38页 |
| 4.2 虚拟仪器概述 | 第38-40页 |
| 4.2.1 虚拟仪器的组成 | 第38-40页 |
| 4.2.2 虚拟仪器技术的特点 | 第40页 |
| 4.3 LABVIEW简介 | 第40-41页 |
| 4.4 系统编程关键技术确定 | 第41-45页 |
| 4.5 系统的总体组成 | 第45页 |
| 4.6 制动状态检测部分程序的设计 | 第45-48页 |
| 4.6.1 登录系统程序设计 | 第45-47页 |
| 4.6.2 数据采集程序设计 | 第47页 |
| 4.6.3 历史数据回放程序设计 | 第47-48页 |
| 4.7 故障诊断部分程序的设计 | 第48-52页 |
| 4.7.1 故障报警程序设计 | 第48-49页 |
| 4.7.2 故障诊断程序设计 | 第49-52页 |
| 4.8 系统的工作流程 | 第52页 |
| 4.9 数据库设计 | 第52-56页 |
| 4.9.1 数据库的选择 | 第52-53页 |
| 4.9.2 知识库的构成 | 第53-56页 |
| 第5章 地铁列车制动性能检测试验 | 第56-63页 |
| 5.1 列车的制动性能检测试验 | 第56-61页 |
| 5.1.1 实验方法 | 第56-59页 |
| 5.1.2 打印报表 | 第59-61页 |
| 5.2 列车的故障诊断试验 | 第61-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |