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道岔故障诊断方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 道岔监测系统研究现状第12-13页
        1.2.2 道岔故障诊断研究现状第13-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-17页
2 道岔的工作原理及故障模式第17-33页
    2.1 道岔结构组成第17页
    2.2 道岔机械装置第17-18页
    2.3 道岔控制电路第18-20页
    2.4 道岔执行机构第20-25页
        2.4.1 ZD6系列电动转辙机结构与传动原理第20-24页
        2.4.2 道岔工作过程第24-25页
    2.5 道岔故障及原因分析第25-32页
        2.5.1 道岔故障分类第26-27页
        2.5.2 道岔常见故障模式、特征及原因分析第27-31页
        2.5.3 故障诊断类型总结第31-32页
    2.6 本章小结第32-33页
3 道岔运转信号采集系统设计第33-48页
    3.1 系统需求分析第33页
    3.2 系统硬件设计第33-38页
        3.2.1 硬件总体设计第33-35页
        3.2.2 数据采集板卡选型第35-36页
        3.2.3 传感器选型第36-38页
    3.3 系统软件设计第38-44页
        3.3.1 软件开发环境介绍第38-39页
        3.3.2 系统软件总体设计第39-40页
        3.3.3 数据采集模块第40-43页
        3.3.4 数据存储模块第43页
        3.3.5 数据显示模块第43-44页
    3.4 现场信号采集第44-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 基于DWT和C-SVM的道岔故障诊断方法第48-68页
    4.1 K-Means聚类分析第48-50页
        4.1.1 聚类分析介绍第48页
        4.1.2 K-Means算法基本原理第48-49页
        4.1.3 评价指标第49-50页
    4.2 小波变换理论第50-53页
        4.2.1 小波基函数第50-52页
        4.2.2 小波基选择原则第52页
        4.2.3 离散小波变换第52-53页
    4.3 支持向量机第53-56页
        4.3.1 支持向量机基本原理第53-55页
        4.3.2 C-SVM基本原理第55页
        4.3.3 SVM多分类算法第55-56页
    4.4 基于DWT和C-SVM的道岔故障诊断实现第56-57页
    4.5 实验分析第57-67页
        4.5.1 信号选择第57-60页
        4.5.2 故障特征提取第60-62页
        4.5.3 故障识别及结果分析第62-67页
    4.6 本章小结第67-68页
5 基于定性趋势分析的道岔故障诊断方法第68-87页
    5.1 定性趋势分析第68-69页
        5.1.1 定性趋势分析简介第68页
        5.1.2 基于QTA的故障诊断技术第68-69页
    5.2 趋势语言第69-71页
        5.2.1 三角片断趋势语言第69页
        5.2.2 基元趋势描述语言第69-71页
    5.3 趋势提取技术第71-76页
        5.3.1 趋势提取技术研究现状第71-72页
        5.3.2 区间半分法第72-76页
    5.4 趋势匹配技术第76-78页
        5.4.1 趋势匹配技术简介第76-77页
        5.4.2 基于模糊逻辑的趋势匹配技术第77-78页
    5.5 基于定性趋势分析的道岔故障诊断实现第78-80页
    5.6 实验分析第80-86页
        5.6.1 建立故障知识规则库第80-83页
        5.6.2 故障趋势匹配第83-85页
        5.6.3 故障匹配及结果分析第85-86页
    5.7 本章小结第86-87页
6 结论与展望第87-89页
    6.1 全文总结第87-88页
    6.2 研究展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-95页
附录第95页

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