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轨道电路智能故障诊断方法研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 论文选题背景及研究意义第12-13页
        1.1.1 论文的选题背景第12页
        1.1.2 论文的研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 故障诊断技术的探索与研究第13-15页
        1.2.2 轨道电路故障诊断技术研究现状与发展第15-16页
    1.3 本论文的主要研究内容第16-18页
第2章 故障诊断相关理论与方法第18-32页
    2.1 故障树理论研究第18-23页
        2.1.1 故障树分析法第18-20页
        2.1.2 故障树构建第20-21页
        2.1.3 FTA定性分析第21-22页
        2.1.4 FTA定量分析第22-23页
    2.2 模糊逻辑系统第23-24页
        2.2.1 模糊集合与隶属度函数第23页
        2.2.2 隶属度函数确定方法第23-24页
    2.3 人工神经网络第24-28页
        2.3.1 人工神经网络结构特点第24-25页
        2.3.2 经典BP神经网络第25-26页
        2.3.3 误差反向传播法第26-28页
    2.4 模糊神经网络第28-31页
        2.4.1 基于Mamdani模糊逻辑的模糊神经网络第28-29页
        2.4.2 基于T-S模糊逻辑的模糊神经网络第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于Mamdani模糊神经网络的相敏轨道电路故障诊断第32-46页
    3.1 25Hz相敏轨道电路的组成和原理第32-33页
    3.2 25Hz相敏轨道电路常见故障第33-35页
        3.2.1 25Hz相敏轨道电路基本工作状态第33-34页
        3.2.2 25Hz相敏轨道电路故障分析第34-35页
    3.3 25Hz相敏轨道电路智能故障诊断模型建立第35-38页
    3.4 基于自适应-动量学习机制的Mamdani模糊神经网络故障诊断改进方法第38-42页
        3.4.1 自适应-动量BP学习机制第38-40页
        3.4.2 系统参数初始化分析第40-42页
    3.5 仿真实验分析第42-45页
        3.5.1 方法分析对比第42-43页
        3.5.2 学习调整过程分析第43-44页
        3.5.3 故障诊断效果验证第44-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第4章 基于FTA与多层次模糊神经子网的ZPW-2000轨道电路红光带故障诊断第46-63页
    4.1 ZPW-2000A型无绝缘移频轨道电路系统第46-48页
        4.1.1 系统的基本设备组成与功能分析第46-48页
        4.1.2 系统的工作原理与常见设备故障第48页
    4.2 故障诊断方法总体设计思路第48-49页
    4.3 基于FTA的ZPW-2000A轨道电路红光带故障分析第49-54页
        4.3.1 轨道电路系统故障树构建第49-51页
        4.3.2 轨道电路系统故障树分析第51-54页
    4.4 故障诊断规则提取第54-56页
        4.4.1 室内外故障判别规则第54-55页
        4.4.2 室内设备故障诊断规则第55页
        4.4.3 室外设备故障诊断规则第55-56页
    4.5 ZPW-2000A轨道电路红光带智能故障诊断模型建立第56-59页
        4.5.1 诊断系统模型建立第57-59页
        4.5.2 动量BP学习机制第59页
    4.6 仿真实验分析第59-62页
    4.7 本章小结第62-63页
第5章 TCFD轨道电路智能故障诊断系统设计与实现第63-73页
    5.1 系统结构设计与模块功能介绍第63-64页
    5.2 系统界面主要功能的实现分析第64-72页
        5.2.1 25Hz相敏轨道电路故障诊断子系统第65-68页
        5.2.2 ZPW-2000A无绝缘移频轨道电路红光带故障诊断子系统主界面第68-72页
    5.3 本章小结第72-73页
总结与展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目第79页

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