神经网络在铁道车辆齿轮箱故障诊断系统中的应用

将BP神经网络技术应用于铁道车辆齿轮箱故障诊断领域,搭建了BP神经网络诊断模型,在此基础上提出了一种改进的BP算法,并将常规诊断方法所提取的典型故障信号作为神经网络的输入数据,用改进的BP神经网络进行仿真测试。测试结果表明,经过改进的BP神经网络诊断系统具有较好的诊断效率和诊断精度,达到了预期的诊断结果。     

铁道车辆制动系统故障诊断数据库的设计

为了便于查找铁道车辆制动系统的相关信息，提高故障诊断效率和准确性，将铁道车辆制动系统的常用故障进行分类、研究，并利用Access软件将其与制动系统相关信息结合，设计数据库。     

机械电子技术在未来铁道车辆中的应用与发展(续完)

倾摆方式的引入显现出冰山的一角,一旦主动控制系统被铁道车辆所采用,那么引进其他主动控制系统从技术方面讲将变得越来越简单。在转向架和车体之间的倾摆系统是一种特殊的二系主动悬挂系统。因此本文接下去将探讨如何将二系主动悬挂系统进行推广,基本目的在于改善由于轨道不平顺带来的干扰,也     

模糊故障诊断技术及其在液压系统中的应用

运用模糊方程表征故障原因和故障征兆的因果关系，并引人专家诊断经验矩阵和阈值，对复杂液压系统的故障进行智能诊断。     

基于小波包变换和BP网络的铁道车辆滚动轴承故障诊断方法

针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,再通过小波包分解,构造特征向量,以此作为故障样本对改进的BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明,基于该方法的故障诊断系统能够很好地诊断出铁道车辆滚动轴承内圈、外圈及滚动体表面出现的疲劳、剥落、磨损和裂纹等故障,具有实际工程应用价值。     

嵌入式OLED驱动及其在列车故障诊断中的应用

本文在AT91SAM9261硬件平台和嵌入式Linux软件平台下,进行了OLED驱动程序的设计和实现.驱动程序起到了硬件与软件应用程序之间的接口作用,屏蔽了底层硬件的不同,方便了应用软件开发.本文分析AT91SAM9261与OLED连接的硬件电路,进行驱动程序的设计,详细介绍驱动程序开发的过程,并阐述其在列车故障诊断系统中的应用前景.     

Kalman滤波算法研究及其在高铁沉降监测中的应用

为了对运营高速铁路沉降监测数据合理利用进而为科学预警提供准确的依据,采用Kalman滤波算法对其数据进行分析.并基于初始状态参数中随机干扰因子设置的不同,提出了静态、常速、加速3种Kalman滤波模型,利用上述3种模型对高铁实际沉降监测数据进行滤波处理,得到静态、常速、加速三种模型的滤波残差最大值分别为8.28 mm、...     

拉铆钉及其在铁道车辆中的应用

简述了车辆结构连接中存在的问题,介绍了拉铆钉的性能特点,提出了拉铆钉在车辆制造与修理中应用的必要性和可行性。     

利用多模型法的铁道车辆状态诊断

本文介绍利用多模型法中的IMM法检测铁道车辆悬挂系统故障的方法,开发了利用模型更新的IMM法推测车辆悬挂系统故障的算法,应用多车身动力学SIMPACK进行了车体、转向架间横向振动减振器的故障检测模拟,论证了检测精度的大幅提高。     

基于故障树的地铁列车牵引系统故障诊断

介绍了故障树分析法。阐述了地铁列车牵引建立的条件。以地铁列车牵引系统为例,建立了故障树并求得最小割集。基于最小割集和故障案例统计数据,对故障进行了诊断。此分析方法在地铁列车故障诊断中有较好的应用价值。     

基于HMM的客车转向架故障诊断与应用

介绍隐马尔可夫模型（HMM）算法在转向架故障诊断中的应用.利用HMM方法研究转向架在运行过程中抗蛇行减振器正常、异常状态,HMM的参数根据试验数据统计训练出,提出了一种新的转向架故障诊断方法,试验证明该诊断方法可行.     

基于贝叶斯网络的高铁信号系统车载设备故障诊断方法的研究

考虑到高铁车载设备故障诊断的不确定性和复杂性,本文提出了基于贝叶斯网络的车载设备故障诊断系统。在建立贝叶斯网络结构的过程中,基于充分利用现场数据与先验知识的思想,本文通过融合不同方法(K2算法,MCMC算法和专家知识)得到最优的贝叶斯网络结构。最后,本文进行了实例分析与模型验证,并与KNN算法、BP神经网络算法进行比较,测试结果表明该模型的正确性和有效性。文中的验证数据来自武广高铁车载设备故障追踪表。     

基于共振解调的铁路货车轴承故障诊断

以铁路货车轴箱双列圆锥滚子轴承为研究对象,基于共振解调技术研究了早期故障精密诊断方法。首先在轮对跑合实验台上,采用压电加速度传感器、信号调理器和INV36DF型信号采集处理仪等搭建轴承故障测试系统,测量该类型轴承外圈和滚子存在轻微故障时的振动信号,然后通过带通滤波、包络解调和频谱分析等方法,准确提取出了轴承外圈和滚子的故障特征频率。研究结果表明,利用这种方法可以消除系统噪声干扰,能有效诊断出轴承外圈和滚子的轻微损伤。该方法对于铁路货车轴承的早期故障诊断具有较好的理论意义和实际应用价值。     

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。     

基于车辆总线和Laplace小波的机车轴承诊断系统

为保证高速客运机车的行车安全,开发基于车辆总线的机车轴承故障诊断系统,通过车辆总线监测温度和振动信号对机车走行部轴承进行早期诊断和预警。给出诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。分析机车轴承振动信号特征,针对故障轴承冲击响应由一系列单边衰减振荡信号组成,轴承故障特征频率包含的能量少且受到噪声干扰的特点,将Laplace小波引入轴承振动信号分析,提出基于Laplace小波相关滤波和包络谱分析提取故障特征频率的机车轴承诊断方法。试验表明,所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效诊断机车走行部各种类型的故障。     

基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法

信号不确定性的正确表达是故障诊断的先决条件。然而,在实际情况中,轮对轴承的信号存在各种不确定性,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。提出一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法。对原始信号进行分布类型检验,针对不同分布特点使用不同方法进行概率包络建模。提取概率包络模型的几何形状作为故障特征,并将其输入支持向量机(SVM)训练获得故障诊断模型。以公共数据集及实测数据进行诊断测试,并对诊断结果进行比对验证。实验结果表明,该方法合理有效,提高了诊断精度和效率。     

铁路调度指挥系统故障诊断方法

根据铁路调度指挥系统中的故障传播路径特点,建立故障传播的有向图及其模型,设计基于贝叶斯后验概率准则的故障诊断算法.该算法的基本原理是,每1个新增的故障现象都对应着1个故障原因域,依据贝叶斯后验概率准则,计算故障原因域中每1个故障原因的疑似概率,然后按其大小顺序插入既有的故障原因疑似概率集合中.随着故障现象的增加,当故障原因疑似概率集合不再改变时,运算终止.故障原因疑似概率集合中前n个元素能覆盖故障现象时,这n个元素所对应的故障原因,即是诊断结果.实验表明,在单故障模式和双故障模式下,运用这种故障诊断算法得出的结论完全正确,并且在计算机上的运算时间不超过0.8s.     

基于CBR的无线闭塞中心故障诊断方法研究

无线闭塞中心(RBC)系统结构、功能复杂,维护过程中积累了大量的现场诊断案例。为了有效利用历史诊断经验,将人工智能CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到无线闭塞中心的故障诊断中,分析基于CBR的RBC故障诊断流程,运用面向对象的方法对RBC故障案例进行了表示,提出基于R-S(Rough Set)理论的案例特征属性权重计算方法,采用融合最近邻和余弦函数的相似度算法改进了传统案例推理技术的相似度算法。最后以RBC维护终端的具体案例验证提出方法的有效性。     

基于模型诊断和专家系统的牵引变压器故障诊断研究

针对现有专家系统在故障诊断中存在的问题,提出将基于模型诊断的方法应用于牵引变压器故障诊断中.将故障分为潜伏性故障和电气回路故障两类,对于前者,将专家系统和基于模型的诊断方法相结合,充分利用两者的优势对变压器故障进行诊断,并给出具体实现过程;对于后者,直接利用模型诊断的方法,建立以电压、电流为变量的牵引变压器结构和功能的两层抽象模型,利用观测位置的不变性,将诊断分为离线和在线诊断两部分,对牵引变压器故障进行诊断.通过实例仿真获得故障数据并应用模型诊断推理,验证了基于模型诊断的方法应用于牵引变压器故障诊断的可行性和有效性.