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文檔簡介
1、隨著我國高速鐵路的不斷發(fā)展,高鐵技術(shù)不斷創(chuàng)新,列車成為了人們越來越依賴的交通工具。然而,列車長時間的運行,不可避免的會出現(xiàn)故障,從而影響列控系統(tǒng)的RAMS(可靠性,可用性,維護性和安全性)。因此,快速準確地實現(xiàn)列控系統(tǒng)故障診斷對于保障高速列車安全高效運行具有重要意義。目前,在高鐵故障診斷領(lǐng)域,研究人員運用各種方法進行故障診斷,如神經(jīng)網(wǎng)絡方法、故障樹方法等。神經(jīng)網(wǎng)絡方法是一種具有自學習能力的智能診斷方法,但是它無法很好地解決不完整數(shù)據(jù)的訓
2、練學習問題;故障樹方法是一種簡單的分析方法,但是它難以適應列控系統(tǒng)故障判決的非確定性特征。
本文針對列車運行過程中的故障數(shù)據(jù)的不完整問題和決策的非確定性問題,提出利用貝葉斯網(wǎng)絡的學習能力及其完善概率評估機制實現(xiàn)列控系統(tǒng)故障診斷和維護的思路和方法,從而提高故障數(shù)據(jù)不完整和非確定決策的情況下的故障診斷精度,優(yōu)化了維護策略,提高了系統(tǒng)的安全性、可靠性、可用性和可維護性。主要研究內(nèi)容包括:⑴基于目前列控系統(tǒng)的故障診斷特征,提出了針對列
3、控系統(tǒng)的貝葉斯故障診斷方法,通過對列控系統(tǒng)故障的一般性描述和對列車故障追蹤表的數(shù)據(jù)挖掘,生成故障樣本;此外,論文中提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡列控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的分析和設計方法。⑵貝葉斯網(wǎng)絡的構(gòu)建是列控系統(tǒng)故障診斷的重點,本文以故障追蹤表為數(shù)據(jù)源,對其進行數(shù)據(jù)挖掘,找到故障之間的關(guān)聯(lián)性,輔助以專家經(jīng)驗,實現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的構(gòu)建,利用故障追蹤表所挖掘的故障樣本進行學習,完成貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡的參數(shù)學習。⑶利用Matlab與Microsoft V
4、isual Studio2010聯(lián)合編寫代碼,將Matlab在數(shù)學問題處理上的優(yōu)勢與Visual Studio2010在窗體設計與界面顯示上的優(yōu)勢相結(jié)合,實現(xiàn)列控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)工具的開發(fā)。本文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障診斷方法,建立了故障樣本和貝葉斯網(wǎng)絡故障診斷模型,開發(fā)了基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障診斷系統(tǒng)。本文提出的故障診斷方法和工具,實現(xiàn)從貝葉斯網(wǎng)絡的理論分析到高鐵實際故障診斷應用的轉(zhuǎn)化,可以有效提高故障診斷的效率,極大地降低維修人
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