| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 高速列车走行部故障机理及振动特性分析 | 第15-24页 |
| 2.1 高速列车走行部相关介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.1 高速列车走行部 | 第15-16页 |
| 2.1.2 蛇形运动 | 第16-17页 |
| 2.1.3 蛇形失稳 | 第17页 |
| 2.2 高速列车走行部运行工况和实验数据 | 第17-19页 |
| 2.2.1 走行部四种运行工况 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据介绍 | 第18-19页 |
| 2.3 高速列车走行部故障振动特征 | 第19-21页 |
| 2.4 振动信号常用的处理方法 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于GA-TS-BPNN的高速列车走行部故障诊断建模与仿真 | 第24-45页 |
| 3.1 基于BPNN高速列车走行部故障诊断模型 | 第24-30页 |
| 3.1.1 BPNN的介绍 | 第24-26页 |
| 3.1.2 BPNN高速列车走行部故障诊断模型 | 第26-30页 |
| 3.2 基于GA-BPNN高速列车走行部故障诊断模型 | 第30-33页 |
| 3.2.1 遗传算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 GA优化BPNN算法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于GA-TS-BPNN高速列车走行部故障诊断模型 | 第33-37页 |
| 3.3.1 禁忌搜索算法 | 第33-35页 |
| 3.3.2 改进算法的基本思想 | 第35页 |
| 3.3.3 改进算法的基本步骤 | 第35-37页 |
| 3.4 高速列车走行部故障诊断仿真实验 | 第37-44页 |
| 3.4.1 遗传算法的设计 | 第37-38页 |
| 3.4.2 禁忌搜素算法的设计 | 第38页 |
| 3.4.3 实验仿真 | 第38-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于证据距离的改进加权DS证据融合算法 | 第45-53页 |
| 4.1 证据理论基础 | 第45页 |
| 4.2 现有的改进证据理论方法 | 第45-47页 |
| 4.2.1 修改证据理论的组合规则 | 第46-47页 |
| 4.2.2 修改证据源 | 第47页 |
| 4.3 基于证据距离的改进加权DS证据融合算法 | 第47-52页 |
| 4.3.1 基于置信距离的融合方法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 本文提出的算法 | 第48-50页 |
| 4.3.3 算例仿真 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于GA-TS-BPNN和DS证据理论的列车走行部故障诊断建模与仿真 | 第53-64页 |
| 5.1 高速列车走行部故障诊断建模 | 第53-54页 |
| 5.2 基本概率赋值(BPA)获取 | 第54-55页 |
| 5.3 DS证据理论决策融合 | 第55-56页 |
| 5.4 高速列车走行部故障诊断仿真实验 | 第56-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
