一、设备故障诊断技术与设备维修（论文文献综述）
孙亮亮[1]（2021）在《机电设备维修中故障诊断技术的运用》文中进行了进一步梳理科技的持续发展促进了机电设备的技术优化,逐步实现了机电设备自动化,为工业产业的发展产生了强有力的驱动。然而在内因及外因的双重作用下,机电设备利用过程中易产生故障问题,因此,机电设备维修中需要通过故障诊断技术应用价值发挥,依托于故障的快捷诊断实现故障的高效与妥善排除,以此保障机电设备的正常运行,防止工业企业因机电设备故障因素而出现人员伤亡及经济损失。基于此,该文简要阐述了机电设备故障诊断技术,分析了诱发机电设备故障的原因,介绍了几种机电设备维修中常用的故障诊断技术,并总结了机电设备维修中故障诊断技术的应用要点。
袁江婷[2]（2021）在《基于设备故障预测的智慧维修系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着物联网设备的极速增长,物联网设备的故障管理和维修策略对于工业物联网来讲逐渐地成为了核心环节。对于制造企业来说,任何一个设备在生产运行的期间一旦发生了故障,都有可能对企业造成一定的损失。因此,针对设备故障的预防和维修管理的迫切需求,本课题结合PHM技术对基于设备故障预测的智慧维修系统做了详细的研究,并且采用SpringBoot框架和MVC技术,设计并实现了一套基于设备故障预测的智慧维修系统。主要的工作有以下几点:1.研究了设备故障诊断算法和预测算法为了更早发现和预防设备在运行期间发生故障,同时减少维修人员定位故障的时间,提高维修效率。通过对神经网络基本原理的研究本文最终分别采用一维卷积神经网络和长短期记忆网络在设备历史数据的基础上构建网络模型对设备进行了故障诊断和预测,并且通过实验验证了两者的可行性。2.研究了维修工单推荐的策略维修工单的推荐是基于设备故障预测的智慧维修系统的一个核心部分,需要将维修工单快速并准确地派送给合适的维修人员,提升维修工单地处理效率。本文最终结合维修工单的特征信息以及维修人员的对维修工单的偏好,将维修工单推荐给维修人员。根据系统的需求,本文采用基于物品的K近邻协同过滤算法对维修工单进行了推荐,并且通过实验选取最优的K值从而保证推荐性能。3.设计并实现了一个基于设备故障预测的智慧维修系统本文详细的阐述了基于设备故障预测的智慧维修系统的需求分析和系统设计。采用SpringBoot框架和MVC技术,遵循面向对象的设计原则,实现了轻量级、易扩展的基于设备故障预测的智慧维修系统,并且对系统的功能性和安全性进行了测试。
刘鹏程[3]（2021）在《椰青开孔机远程监测系统的研究》文中提出随着生活水平的提高,人们对于饮食品质的要求也越来越高,椰汁作为纯天然饮品,自然受到广大消费者的青睐。原始手工开椰青的方法,无论从安全性、卫生程度还是从开椰青的效率上讲,都已无法满足人们的需求,椰青开孔机的出现,很大程度上改善了上述问题。但开孔机在使用过程中,会出现如抱紧机构故障等诸多问题,如果未将此类问题及时反馈,不仅会带来安全隐患,还会造成加工拖沓,所以亟待开发椰青开孔机远程监测系统,实现对开孔机的远程监测、故障诊断。本文首先分析了开孔机工作流程。其次,根据系统功能需求,分别制定系统远程监测、故障诊断和信息管理三个功能模块的实现方案。基于4G移动通信技术,实现对开孔机的远程监测。基于模糊逻辑,实现开孔机故障诊断算法的设计。在数据库中建立数据表存储开孔机相关数据,实现对开孔机信息的管理。开孔机远程监测系统由下位机和上位机两部分组成,整个系统以硬件电路为基础,通过下位机编程,采集包括开孔机故障报警信息、椰青切削数量以及开孔机故障代码在内的开孔机工作状态数据,并每间隔5分钟,将数据存储到EEPROM中。当达到数据发送周期时,程序首先将开孔机工作状态数据写成要求的报文格式,控制单元通过4G通信模块,将数据快速、准确地发送到云端。云端接收到报文后,对报文进行解析,若解析成功,数据将被保存在云端。监测中心可以通过Internet网络访问服务器,查看并下载数据。为实现对开孔机的故障诊断,设计了基于模糊逻辑的开孔机故障诊断算法。在明确了算法所需的参数变量后,以既往开孔机维修记录为基础,利用模糊统计法得到故障代码的隶属函数。在此基础上,建立开孔机故障诊断模糊方程,求解即可得到开孔机故障原因模糊向量的大小。最后,根据故障代码,确定可能故障的构件,并判断构件所处寿命周期的阶段。若构件处于初始故障期或磨损故障期,则调整该故障原因的隶属度。得到最终的开孔机故障原因模糊向量后,根据最大隶属度原则,得到故障诊断结果,确定故障构件。系统以SQL Server 2008作为系统数据库,在Microsoft Visual Studio中用C#编程语言开发椰青开孔机远程监测系统上位机界面,实现对椰青开孔机远程监测、故障诊断以及信息管理三大主要功能。信息管理界面可以实现对数据库内数据的存取。远程监测界面可以实现查看并保存开孔机工作状态数据。基于开孔机工作状态数据和既往开孔机维修数据,故障诊断界面可以实现对开孔机的故障诊断。
项茂阳[4]（2021）在《变电设备故障诊断系统研究及应用》文中研究表明随着智能电网的快速发展,特别是特高压电网的建设,电网的安全稳定越来越重要。尤其是变电一次设备的可靠性对于电网的安全稳定特别重要。变电设备故障诊断是指通过收集设备运行参数、例行试验数据、在线设备诊断数据等信息,对变压器、开关等多个变电设备进行状态监测分析、故障诊断,及时反馈,及时调整电网系统运行方式,确定维修策略。首先,本文通过参阅国内外相关文献,分析了当前变电站一次设备故障诊断先进技术,包括变压器、断路器、避雷器及容性设备的故障诊断技术,着重理解了目前应用广泛的几种在线监测技术。其次,本文进行了变电设备故障诊断系统的设计与开发,对该软件的重要性和必要性进行了叙述,然后对本软件开发所涉及到的相关技术要点做了简单介绍。针对变电设备故障诊断系统,首先本文通过对系统设计以及状态评价概述展开研究,按照状态评估模块、风险评估模块、决策建议模块进行设计;然后对变电故障诊断系统的功能进行设计,包括变电设备状态评估功能设计、风险评估功能设计、变电设备检修辅助决策功能设计、变电设备在线监测功能设计、变电设备历史查询及预测评估功能设计等;最后是实现变电设备故障诊断功能。随着智能化水平的提升,我们不仅期待变电站智能化的安全稳定,我们更加期待智能调度、智能潮流管理系统的面世。随着智能化系统的不断发展,变电站的运行将更加安全、可靠。
刘晏伊[5]（2021）在《基于随机森林的道岔转辙设备故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理铁路信号设备是保证行车安全、提高运输效率的关键设施,道岔转换设备是铁路信号系统中的重要基础设备,其状态优劣直接影响着铁路运输的畅通,同铁路运输安全之间也存在紧密的联系。当前,对于道岔设备采取的维护维修方式基本是混合型方式,即天窗期间日常维修结合周期性检修的混合方式。由于当前铁路信号监测系统智能化程度不高,当道岔设备出现故障时,现场仍旧采用维修人员人工分析故障报警的传统方法。该方法一方面会过度依赖现场维修人员的实践经验和专业知识,另一方面在诊断效率方面无法满足如今铁路快速发展的需要。研究智能化道岔转换设备故障诊断方法对于信号设备维修维护水平提升具有重要意义。本文以ZD6型转辙机为例,在分析其故障原因和故障模式的基础上,采用随机森林算法作为道岔转换设备故障诊断方法,并采用实际监测数据进行了验证。论文的主要工作如下:（1）道岔转换设备故障模式分析及数据库设计。基于道岔设备的机械及电气原理对常见的故障模式按照历史统计报告和发生频率给出序号标签,并分析各故障类别标签下相应的故障原因,给出维修建议。经过筛选分离出监测系统故障及正常数据,并针对故障数据的采样不平衡性进行数据预处理。以历史专家经验库为基础,添加已处理分离的故障及正常数据,合并建立本文道岔转换设备故障案例库。根据需要做出符合机器学习数据需求的数据结构定义,完成数据库设计并给出其E-R图。（2）道岔转换设备故障诊断方法研究。通过分析道岔设备特性,本文研究基于随机森林的道岔转换设备故障诊断方法,给出理论分析及模型建立过程。摒弃对动作过程分段提取特征的陈旧方式,采用不分段方式提取参数作为待选特征集。按照6:2:2的比例分割选出模型训练集、测试集及验证集数据,并以泛化误差为调优基准进行模型优化,最后与其他算法进行了对比实验。（3）道岔转换设备故障诊断功能软件及其交互过程设计。本文确立故障诊断功能需求,并设计完成了功能软件架构及用户交互流程,且以乌鲁木齐局某站场实际道岔设备的数据作为样本进行验证。本文的研究成果为一种高精度的基于随机森林的道岔转换设备故障诊断算法和基于此算法的前端软件。验证表明,该方法对道岔设备故障诊断进行了智能化完善,为专家经验库提供了经验故障累计,在未来将为道岔设备的安全运行提供保障。图43幅,表11个,参考文献52篇。
谢鹏[6]（2020）在《基于数据和模型的油浸式电力变压器健康管理系统研究》文中指出油浸式电力变压器在电网中的广泛使用,使其安全可靠性成为影响电网供电可靠性和供电质量的关键性因素之一,长期以来,油浸式电力变压器的健康管理一直倍受关注。由于变压器生产厂家、工艺、电压等级、容量等的多样化,以及运行环境的复杂化,变压器健康管理一直占据电网企业大量的资源。在智能电网背景下,新一代信息技术的飞速发展促进了智慧变电站的建设,使变压器运行状态的实时在线监测成为了可能,从而为变压器健康管理奠定了物理基础。本文立足于油浸式电力变压器预测性管理（prognostics and health management,PHM）的应用场景,开展变压器健康管理系统关键理论技术研究,在此基础上,充分利用先进的计算机、通信等信息技术,开发变压器PHM平台,以有效提高电网企业对变压器资产的管理水平和效率。本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）针对单一变压器属性难以有效、准确地实现变压器状态评估的问题,对变压器的多属性特性进行了分析,并给各属性分配适当的权重。在此基础上,提出了基于模糊逻辑的变压器多属性状态评估模型。该模型具有输入参数个数较少、模糊规则简单、评估结果准确可靠的优点。本文提出的方法克服了以往模糊逻辑模型和传统变压器健康评估方法的不足。变压器现场数据的检测结果检验了所提模型的正确性和可行性。（2）针对计算变压器热点温度的经验公式中对散热电阻的分析和取值较为简单,不能充分反映负载、环境等因素对温度的影响,致使计算结果误差相对较大的问题,研究不同负载电流下、不同冷却方式、不同内部温度下变压器内部传热方式与机理,提出考虑多因素条件下散热电阻的计算方法,进而构建综合考虑不同运行工况下变压器的改进热路模型,给出了基于改进模型的顶油和热点温度求解方法,并对计算结果进行准确性评估。结果表明,采用提出的改进模型计算得到的变压器顶油和热点温度与其实际值之差不超过2.2K,也即提出的散热电阻计算方法能有效提高热路模型的精确度。（3）分析了三种常见的基于油中溶解气体的变压器故障诊断方法;研究了遗传算法基本原理及其易陷于局部最优解的不足,提出一种交叉和变异概率、个体繁殖数量能够依适度值自适应调整的改进方法,仿真结果表明,改进方法显着提高了算法的全局搜索能力;利用提出的改进遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于改进遗传算法优化BP网络的变压器故障诊断模型,有效解决了BP神经网络收敛速度缓慢且精确度较差的问题,通过与已有的三种典型的故障诊断方法进行对比分析,结果表明提出的诊断模型具有更高的诊断速度和准确度。（4）利用提出的考虑不同工况下的变压器热路模型,建立了基于热点温度分析的变压器绝缘寿命评估模型;设计了一种热因素条件下油纸绝缘老化试验,提取基于脉冲相位分布模式的四个统计图谱共27个特征量,并通过因子分析法获取10个主成分因子,从而建立基于改进遗传算法优化BP神经网络的油浸式电力变压器油纸寿命评估方法,试验结果表明提出的方法诊断效果较好;分析了Weibull分布与电气设备寿命统计学规律的相关性,建立了基于Weibull分布的电力变压器寿命预测模型,利用收集的某电网电力变压器故障数据,检验了利用Weibull分布进行变压器寿命评估的有效性。（5）基于变压器PHM管理在线、实时化的需要,利用先进的信息网络技术,开发了变压器PHM管理系统。阐述了PHM管理平台开发所涉及关键技术理论和设计原则,基于PHM功能需求和技术资源现状,规划了平台总体架构和功能模块。通过将开发的PHM云平台对某变电站变压器联网试运行,运行结果表明,开发的平台有效提高了变压器运行状态监控水平,提升了变压器的管理效率。
刘香君[7]（2020）在《基于长短时记忆网络的软组织治疗仪主控板故障智能诊断方法研究》文中进行了进一步梳理医疗设备作为现代医学的重要组成部分,是开展临床医疗、教学、科研的必要条件和重要支撑。随着科学技术的进步和公众对医疗需求的攀升,医疗设备种类、数量快速增长。其在医院固定资产总额中占比高达55%～75%,且以每年15%～25%的增长率继续增加。一旦发生故障停机,轻则影响诊疗效率,重则威胁医、患安全。因此,如何及时高效修复故障,保障各类医疗设备安全可靠运行尤为重要。传统的医疗设备故障诊断与维修,通常是根据故障现象进行初步分析,结合已知工作原理、电路图纸等,利用万用表、示波器、在线测试仪等,按照信号流向逐点寻迹。通过测量各测试点电参量,借助已有维修经验和逻辑来对电路板故障进行压缩、定位。面对现代医疗设备故障诊断与维修,传统方法面临严峻挑战。主要原因如下:（1）现代医疗设备电路集成度高,设计复杂。现代医疗设备设计普遍模块化、集成化,结构新颖,走线布局复杂,使用传统维修经验难以判断其系统结构和信号流向,难以进行故障检测与诊断。（2）厂家不再提供图纸等技术资料。医疗设备生产厂家对知识产权格外重视,仅提供简单的设备系统图、通用维修工具和培训。缺乏相关技术支持,院内维修人员不能深入地对故障原因进行分析。（3）厂家以电路板模块替换维修为主,维修成本居高不下。医疗设备生产厂家为获取高额维修垄断利润,并不提供电路板元器件级维修,仪器故障只能更换昂贵的设备模块。生产厂家在这方面的技术垄断,进一步加剧了医疗设备维修的困难局面。为解决传统的医疗设备故障诊断工作所面临的上述问题,在人工智能及机器学习迅速发展,并在其他领域设备故障诊断中广泛研究和应用启发下,本文拟选取医疗机构使用广泛、数量众多且故障率高的YDB-III型软组织治疗仪主控板为研究对象,围绕如何充分利用、深度挖掘设备电路板端口电信号数据的潜在时序性及周期性特征,以及故障征兆现象包含的补充信息,将两者进行融合处理,选取长短时记忆网络搭建故障诊断模型来进行医疗设备无图纸故障智能诊断方法研究。本文主要工作如下:（1）数据采集系统设计。针对本文研究对象,在未知其电路图纸等技术资料情况下,进行外接端口功能分析、测试,设计接口板,编写采集软件。在相同外设工作条件下,遴选正常工作状态以及6种常见故障状态,对7种状态所表现出的征兆现象进行详细搜集记录。基于Lab VIEW程序开发环境使用NI数据采集卡以3000Hz的采集频率,对30台软组织治疗仪主控板的45个通道进行电信号数据采集,7种故障状态共采集完备的210组数据。（2）故障智能诊断模型建立。以长短时记忆网络为核心,采用Dropout、Early Stopping正则化项防止模型过拟合,并利用带牛顿动量的梯度下降法优化模型,设计了故障智能诊断模型。通过建立4个故障诊断样本特征集进行验证:电信号特征集、故障征兆现象特征集、电信号与征兆现象融合特征集、融合并筛选特征集。实验中,依次对各特征集以每300个数据点为一个样本,按照4:1:1的比例划分,得到的训练集、验证集和测试集样本数分别为1400、350、350。（3）实验验证及结果分析。基于4个样本特征集分别进行故障诊断实验验证,具体是对7种类别（1种正常状态,6种故障状态）的数据进行诊断分类,通过分析准确率,并辅以混淆矩阵、查准率、查全率、F1值、AUC值等,判断模型诊断结果及不同特征集对结果的影响。并与其他常见故障智能诊断方法,如BP神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等,进行故障诊断分类识别比较。实验结果表明,基于长短时记忆网络模型,使用融合并筛选后的特征,平均准确率达到97.09%,相较于单独使用电信号特征的88.68%,平均高出8.41%,相较于单独使用征兆现象特征的72.11%,平均高出24.98%,相较于融合特征的91.15%,平均高出5.94%。同时,查准率、查全率等评价指标均有相应提升。横向比较不同算法,在均使用融合并筛选特征情况下,本文设计的诊断模型准确率比BP神经网络、循环神经网络、卷积神经网络分别高出12.57%、4.71%、0.57%。综上所述,本文提出的基于长短时记忆网络,使用电信号与征兆现象融合筛选特征进行故障智能诊断的方法具有较高准确性,能够为进一步解决缺乏技术资料的医疗设备电路板故障诊断提供研究思路和技术支撑。
卞子丹[8]（2020）在《自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断》文中研究说明故障诊断系统是复杂武器装备重要的组成部分,随着现代复杂武器装备电子技术发展的不断投入,集成的电子控制单元在复杂武器装备中的使用越来越多,大型武器装备的控制系统也变得更加复杂。某型自行火炮的发展也越发趋于模块化、智能化和现代化。随着大型武器装备的电子零部件不断增多,故障发生的概率也越来越大,并且其故障会并发和传播,一旦该系统发生故障,将会使武器装备的作战能力大打折扣。因此,开展对自行火炮实时故障诊断方法的研究对保障复杂装备完好率具有重要的工程应用价值。本文工作内容主要包括:（1）根据CAN总线实时数据采集与诊断系统的开发过程中出现的问题,研究了CAN总线实时数据采集与故障诊断系统的当前常用诊断方法,并且对故障诊断系统的数据采集和故障诊断的过程进行设计和实现,在传统的方法上加以改进,利用了CAN总线实时采集各部件实时数据,并将实时采集到的状态信息通过专家系统知识框架体系进行快速故障诊断,保障了复杂装备的完好率。（2）根据当前不同技术的故障诊断系统及其适用环境,根据最新的国军标,分析某型自行火炮的故障诊断需求,着重研究了该系统CAN总线的实时数据采集和通过专家系统来对获得的实时数据进行故障诊断处理,设计出自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断系统软件的总体结构。（3）在上述基础上,运用了模块化的设计方法,对故障诊断系统每一个功能模块都进行了研究,再结合实际情况予以设计,在Linux系统下QT平台开发自行火炮的实时数据采集与故障诊断系统,实现了CAN总线实时数据采集与故障诊断系统典型故障诊断处理的功能。在某型火炮故障诊断实际应用过程中,本文所采用的CAN总线实时数据采集与故障诊断系统,在工程实践过程中,能够实时检测并利用某型火炮的状态进行诊断定位和隔离,提高了故障诊断的效率,为专家系统在复杂武器上的应用提供了一个实例。
范家铭[9]（2020）在《基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究》文中指出伴随着我国“一带一路”战略铺展开来,高铁已成为我国新“四大名片”之一,其知名度和重要性不亚于古老中国的“四大发明”。截止2019年末,中国已投入运营的高速铁路里程数达到3.5万公里,稳居世界首位。道路千万条,安全第一条,安全性是高铁飞速发展的基石。对关键零部件的健康状态监测,尤为重要。PHM（Prognostics and Health Management）技术可以对高铁在途运行设备进行状态感知、健康监控,并对故障的发生做出预测,从而降低安全风险。本文利用故障预测与健康管理的技术手段,以数据无损压缩技术、数据传输加密技术、故障特征提取方法、信号去噪技术、关键参数优化方法和神经网络方法为理论基础,建立基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析方法,实现了关键零部件的故障定位及预测。该方法虽然实现了故障快速定位和精准预测,但通常需要高性能计算机来支撑数据的计算和分析,所以本文将高铁运行数据进行实时无损压缩并加密后,通过铁路无线通信网络将数据回传至地面分析服务器,以其高性能计算能力快速、准确地进行故障定位和预测,有效地解决了高铁车载设备不具备高性能计算能力而无法实时处理数据的问题。地面分析服务器对数据进行解密和特征分析高效快捷,利用神经网络算法使故障识别和故障预测的精度及效率都得以保障,为保障高速铁路安全运营提供了重要的技术手段。本文提出的方法已在兰州铁路局项目中得到了应用,并在实际应用中不同程度的降低了运维成本和故障不可复现率,体现出PHM技术在故障诊断和故障预测研究方面的意义和价值。本文的主要研究成果如下:（1）针对高速铁路的安全运行问题,结合了故障预测与健康管理技术理论,提出了一种基于动车组PHM体系架构。该架构对高铁车载通信装备进行了PHM技术理论分析、故障诊断技术分析、预测技术分析、应用分析等技术进行论述,并基于故障预测与健康管理技术为理论基础提出了动车组故障预测与健康管理体系框架,对高铁车载通信装备的健康状态监测和故障预测方面提供重要理论指导。（2）高铁车载装备的网络资源有限,无法满足对监测的车载装备运行信息实时传输至地面服务器,为此提出了一种无损压缩技术与加密技术联合算法。该算法利用铁路既有无线网络基础在低带宽下实现实时传输高铁车载通信装备运行数据,以供地面服务器实时分析车载装备的健康状况和故障预测。该算法以行程长度无损压缩算法为基础进行了改进以降低数据的压缩比率,同时融入Logistic混沌理论和RSA加密算法以及Logistic置乱加密算法,减少网络传输时所占用的网络带宽,提高了网络传输的安全性,为进一步分析设备的健康状态和故障诊断及预测提供基础性保障。（3）故障诊断通常需要对故障特征进行提取并分析,去除数据中混杂的噪声。该部分对接收到的车载装备运行信息展开深入研究,针对高铁车载通信装备在运行中因场强信号而导致的故障问题,提出了一种基于PHM技术的高铁车载通信装备的故障诊断方法。该方法以双树复小波包变换为基础进行算法改进,同时结合了自适应噪声的完备经验模态分解来进行故障噪声的降噪与特征提取,然后利用无监督学习中的密度聚类方法进行自适应改进,并将提取出的特征类型进行特征分类,最后将分类结果输入到极限学习机中进行训练。实验验证了提出的故障诊断方法具有较强的特征提取能力、快速识别故障能力以及高精度的识别率,为设备的故障预测提供良好的支撑。（4）深入分析高铁车载通信装备的实际运行工况中,针对高铁车载通信装备故障发生率较高的原因是由于电池失效导致高铁车载通信装备无法正常工作的问题,提出了一种HA-FOSELM电池失效预测方法。该方法为了降低噪声对预测带来的影响,采用变分模态分解方法进行去噪处理,同时使用含有遗忘机制的在线序列极限学习机算法对去噪后的数据进行学习和训练,该算法支持数据的动态增量更新。为了提高算法的识别精度和降低关键参数对该算法的影响,引入了混合灰狼优化算法对HA-FOSELM方法的关键参数进行自适应优化,同时融合注意力机制,从而有效地提高了预测精度。通过实验验证,本文提出的方法在性能、效率、精度等方面都优于传统的神经网络算法,有效地降低了因电池故障导致列车行驶安全的问题。
谭文举[10]（2020）在《轨道交通全自动运行条件下运营场景设计及智能运维研究》文中认为全自动运行将是我国城市轨道交通发展的重要方向。全自动运行系统依赖先进的列车运行控制、实时传感、信息传输等技术,在安全性、可靠性、智能化方面具有明显的技术优势,对保障列车运行安全、提高运输效率、降低人力成本具有重要意义。目前,国内外轨道交通实现全自动无人驾驶的运营线路不多,在运营组织模式、运营场景设计、运输组织规则、运维保障体系方面缺乏统一标准。为匹配全自动运行系统特点,各运营企业根据自身运营管理模式以及信号系统、综合监控系统、列车控制系统等基础条件,探索适宜全自动运行的管理模式、运输组织规则及运维体系。本文以轨道交通全自动运行为背景,结合自身在南宁地铁5号线（全自动无人驾驶线路）筹备及建设中的经验,重点对全自动运行条件下的运营场景设计、智能运维两方面展开深入研究。主要包括:（1）面向全自动运行的运营场景设计及运营组织规则研究;运营场景体现了运营企业的运营理念与需求,是运营组织过程中各装备、生产系统、职能岗位间耦合联动的纽带。针对运营场景复杂多变特点,将运营场景按照地点划分为车场场景、正线场景、控制中心场景及车站场景,并进一步按照事件发生特点细分为正常模式、故障模式和应急模式;在划分运营场景的基础上,按照行业规程、技术作业要求等,研究每一运营场景下的组织规则,为全自动运行系统高效、有序运转提供保障。（2）全自动运行模式下智能运维研究;既有“计划修”主要依靠检修人员的经验来检测设备状态、定位及排查故障,存在人力成本高、设备状态难以把控等不足。全自动运行系统部署了大量先进的传感监测设备,为设备状态的实时监控、健康状态预测、故障诊断提供了有力支撑,同时也为维修模式的转变（计划修向状态修转变）创造了条件。本文在分析全自动运行系统对运维影响及发展趋势的基础上,对智能化运维关键技术及方法进行了研究,设计了面向全自动运行系统的智能运维平台,并简要展示智能运维平台的主要功能。轨道交通全自动运行系统尚处于发展阶段,迫切需要从运营组织角度研究与之匹配的管理模式、管理制度、组织规则及保障体系,进而发挥全自动运行系统的最大效能。本研究在运营场景划分、组织规则及智能运维方面进行了一定研究,以期促进轨道交通全自动运行系统的发展,为后续其他地铁城市在建设全自动运行系统方面提供借鉴参考。
二、设备故障诊断技术与设备维修（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、设备故障诊断技术与设备维修（论文提纲范文）
（1）机电设备维修中故障诊断技术的运用（论文提纲范文）
| 1 机电设备故障诊断技术 |
| 2 机电设备产生故障的原因 |
| 2.1 超负荷运转 |
| 2.2 零部件磨损老化 |
| 2.3 操作与维护不规范 |
| 3 机电设备维修中常用的故障诊断技术 |
| 3.1 振动诊断技术 |
| 3.2 无损检测诊断技术 |
| 3.3 红外诊断技术 |
| 4 机电设备维修中故障诊断技术的应用要点 |
| 4.1 根据历史故障记录实现故障高效排查 |
| 4.2 重点排查关键点位的温度与压力 |
| 4.3 应用专家系统 |
| 4.4 合理处理数据并把握维修重点 |
| 4.4.1 加强故障诊断数据处理 |
| 4.4.2 做出合理维修诊断应对 |
| 4.5 确保故障诊断技术应用流程规范落实 |
| 4.5.1 深入分析机电设备结构 |
| 4.5.2 科学调试电气系统 |
| 4.6 制订科学全面的系统实施方案 |
| 4.6.1 优化技术、加强检测、重视培训管理 |
| 4.6.2 规范操作、定期检测、完善重要部件保护机制 |
| 5 结语 |
（2）基于设备故障预测的智慧维修系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节组织形式 |
| 第二章 基础理论和相关技术概述 |
| 2.1 PHM技术 |
| 2.1.1 故障诊断概念 |
| 2.1.2 故障预测概念 |
| 2.1.3 维修管理概念 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.3 SPRINGBOOT框架 |
| 2.4 MyBatis框架 |
| 2.5 Vue.js框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于设备故障预测的智慧维修系统的算法研究 |
| 3.1 设备故障诊断算法 |
| 3.1.1 一维卷积神经网络算法介绍 |
| 3.1.2 数据集 |
| 3.1.3 实验结果 |
| 3.2 设备故障预测算法 |
| 3.2.1 长短期记忆网络算法介绍 |
| 3.2.2 实验结果 |
| 3.3 维修工单推荐策略 |
| 3.3.1 推荐策略介绍 |
| 3.3.2 数据集 |
| 3.3.3 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于设备故障预测的智慧维修系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统功能性需求 |
| 4.1.2 系统非功能性需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统逻辑架构设计 |
| 4.2.2 系统软件架构设计 |
| 4.2.3 系统功能结构设计 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.4 系统详细设计与实现 |
| 4.4.1 用户管理模块设计与实现 |
| 4.4.2 设备管理模块设计与实现 |
| 4.4.3 维修工单管理模块设计与实现 |
| 4.4.4 日志管理模块设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统权限测试 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.3 安全性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）椰青开孔机远程监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线通信的研究现状 |
| 1.2.2 故障诊断的研究现状 |
| 1.2.3 模糊诊断的研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 系统整体方案 |
| 2.1 开孔机工作流程 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统功能需求 |
| 2.2.2 系统总体架构 |
| 2.2.3 系统开发工具选择 |
| 2.3 远程监测及信息管理方案 |
| 2.3.1 常见无线通信技术对比 |
| 2.3.2 系统通信方式选择和通信模块选型 |
| 2.3.3 远程监测方案 |
| 2.3.4 信息管理方案 |
| 2.4 故障诊断方案 |
| 2.4.1 常见故障诊断方法对比 |
| 2.4.2 开孔机故障特性分析 |
| 2.4.3 开孔机故障诊断的模糊性 |
| 2.4.4 故障诊断方案 |
| 2.4.5 隶属度调整规则 |
| 2.4.6 开孔机故障诊断数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统下位机软硬件 |
| 3.1 系统主要硬件电路 |
| 3.1.1 电源电路 |
| 3.1.2 安全门操作电路 |
| 3.1.3 工作状态识别电路 |
| 3.1.4 行程限位电路 |
| 3.1.5 工作状态存储电路 |
| 3.1.6 远程通信电路 |
| 3.2 开孔机故障分析 |
| 3.2.1 抱紧机构故障分析 |
| 3.2.2 升降机构故障分析 |
| 3.2.3 切刀旋转机构故障分析 |
| 3.3 开孔机下位机软件设计 |
| 3.3.1 抱紧及松开故障报警 |
| 3.3.2 下降及上升故障报警 |
| 3.3.3 切刀旋转机构故障报警 |
| 3.3.4 安全门故障报警 |
| 3.3.5 椰青切削数量计数原理 |
| 3.4 远程监测流程分析 |
| 3.4.1 开孔机远程监测流程及步骤 |
| 3.4.2 上报和响应报文格式 |
| 3.4.3 云端解析数据流程及步骤 |
| 3.5 远程监测云端布署 |
| 3.5.1 云端设备布署 |
| 3.5.2 4G模块参数设置 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统上位机软件 |
| 4.1 数据库详细设计 |
| 4.1.1 系统数据流分析 |
| 4.1.2 数据库概念设计 |
| 4.1.3 数据库逻辑设计 |
| 4.2 开孔机故障诊断算法的设计 |
| 4.2.1 开孔机故障诊断流程及步骤 |
| 4.2.2 故障诊断数学模型的编程实现 |
| 4.3 上位机界面设计 |
| 4.3.1 登录界面设计 |
| 4.3.2 信息管理界面设计 |
| 4.3.3 远程监测界面设计 |
| 4.3.4 故障诊断界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验研究与系统测试 |
| 5.1 开孔机工作参数采集实验 |
| 5.1.1 抱紧机构工作参数采集 |
| 5.1.2 切刀旋转机构工作参数采集 |
| 5.2 开孔机工作状态远程监测测试 |
| 5.2.1 开孔机工作状态数据解析测试 |
| 5.2.2 开孔机工作状态数据管理测试 |
| 5.3 开孔机故障诊断功能测试 |
| 5.3.1 开孔机维修记录 |
| 5.3.2 故障诊断案例测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）变电设备故障诊断系统研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 变电设备故障诊断方法的研究现状 |
| 1.3 变电设备常见故障及诊断方法 |
| 1.3.1 变压器常见故障及诊断方法 |
| 1.3.2 断路器常见故障及诊断方法 |
| 1.3.3 容性设备及其他设备常见故障及诊断方法 |
| 1.3.4 氧化锌避雷器常见故障及诊断方法 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 第2章 变电设备故障诊断系统结构设计 |
| 2.1 系统设计 |
| 2.1.1 系统概述 |
| 2.1.2 故障诊断系统体系结构 |
| 2.2 变电设备状态评价概述 |
| 2.3 风险评价模块设计 |
| 2.4 预测评估模块设计 |
| 2.5 决策建议模块设计 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 变电设备故障诊断系统功能设计 |
| 3.1 系统智能分析流程 |
| 3.1.1 系统管理 |
| 3.1.2 数据管理 |
| 3.2 故障诊断功能设计 |
| 3.3 变电设备状态评估功能设计 |
| 3.4 风险评估功能设计 |
| 3.5 变电设备检修辅助决策功能设计 |
| 3.6 变电设备在线监测功能设计 |
| 3.7 变电设备历史查询及预测评估功能设计 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 变电设备故障诊断系统功能实现 |
| 4.1 变电设备故障诊断系统管理界面配置 |
| 4.2 变电设备故障诊断系统功能实现界面配置 |
| 4.3 现场应用 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）基于随机森林的道岔转辙设备故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.2 道岔设备故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文篇幅结构 |
| 2 道岔转换设备故障原因及故障模式分析 |
| 2.1 道岔设备组成及工作原理 |
| 2.1.1 道岔系统组成 |
| 2.1.2 道岔转换设备工作原理 |
| 2.2 道岔转换设备常见故障电流曲线分析 |
| 2.2.1 ZD6型转辙机机械原理 |
| 2.2.2 ZD6型转辙机监测原理 |
| 2.2.3 正常电流曲线分析 |
| 2.2.4 常见故障模式电流曲线分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于随机森林的道岔转换设备故障诊断方法 |
| 3.1 基于随机森林的道岔设备故障诊断方法 |
| 3.1.1 决策树 |
| 3.1.2 随机森林算法 |
| 3.1.3 基于随机森林的道岔设备故障诊断方法 |
| 3.2 道岔转换设备故障诊断案例库建立 |
| 3.2.1 专家经验故障库 |
| 3.2.2 道岔转换设备故障数据收集 |
| 3.2.3 案例库数据预处理 |
| 3.3 模型评价指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于随机森林的道岔转换设备故障诊断方法验证 |
| 4.1 基于随机森林的道岔设备故障诊断步骤及流程 |
| 4.2 算法优化及结果分析 |
| 4.2.1 算法优化 |
| 4.2.2 结果分析 |
| 4.3 算法性能比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于随机森林的道岔转换设备故障诊断功能设计 |
| 5.1 道岔设备故障诊断功能实验环境介绍 |
| 5.2 道岔设备故障诊断功能应用环境及功能设计 |
| 5.2.1 软件应用环境 |
| 5.2.2 软件功能设计 |
| 5.2.3 软件数据库设计 |
| 5.3 交互过程设计分析 |
| 5.4 本章小节 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于数据和模型的油浸式电力变压器健康管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力变压器状态评估研究现状 |
| 1.2.2 电力变压器热点温度计算研究现状 |
| 1.2.3 电力变压器故障诊断研究现状 |
| 1.2.4 电力变压器绝缘老化诊断与寿命预测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与思路 |
| 1.4 本文主要工作与章节安排 |
| 第二章 基于模糊逻辑的电力变压器多属性状态评估方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变压器状态评估指标 |
| 2.3 电力变压器的多属性分析 |
| 2.4 模糊逻辑的电力变压器状态评估方法 |
| 2.4.1 模糊化处理与隶属度函数 |
| 2.4.2 模糊逻辑与近似推理 |
| 2.4.3 逆模糊处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑不同运行工况下油浸式电力变压器的热路模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 油浸式电力变压器的热路模型 |
| 3.2.1 热路模型原理 |
| 3.2.2 变压器热传递过程 |
| 3.2.3 变压器热路模型的建立 |
| 3.2.4 热路模型法计算值与实测结果的对比 |
| 3.3 不同运行工况下油浸式电力变压器热路模型 |
| 3.3.1 不同负载电流下变压器热路模型的改进 |
| 3.3.2 不同冷却方式下变压器热路模型的改进 |
| 3.3.3 不同内部温度下变压器热路模型的改进 |
| 3.4 求解方法及其准确性分析 |
| 3.4.1 求解方法 |
| 3.4.2 准确性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进GA优化BP网络的油浸式电力变压器故障诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三种常见的油浸式电力变压器故障诊断方法 |
| 4.2.1 基于三比值法的的变压器故障诊断 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的变压器故障诊断 |
| 4.2.3 基于改进BP神经网络的变压器故障诊断 |
| 4.3 基于改进遗传算法优化BP网络的油浸式电力变压器故障诊断 |
| 4.3.1 BP神经网络算法的参数优化 |
| 4.3.2 GA及其改进 |
| 4.3.3 基于改进GA-BP模型的油浸式电力变压器故障诊断 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 实验说明 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 油浸式电力变压器绝缘老化诊断与寿命预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于热点温度的油浸式电力变压器寿命评估 |
| 5.2.1 温度对变压器绝缘材料寿命的影响 |
| 5.2.2 不同工况下变压器寿命评估 |
| 5.2.3 实例分析 |
| 5.3 基于局放因子向量的油纸绝缘老化诊断 |
| 5.3.1 老化测试及聚合度测量 |
| 5.3.2 样品与局放试验方案 |
| 5.3.3 局部放电特征向量的提取及其主成分因子分析 |
| 5.3.4 基于改进GA-BP神经网络的油纸绝缘老化评估 |
| 5.4 基于Weibull分布的变压器运行寿命预测方法 |
| 5.4.1 Weilbul分布与电气寿命模型 |
| 5.4.2 变压器寿命模型参数估计与寿命预测 |
| 5.4.3 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 油浸式电力变压器健康管理系统平台 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 平台关键技术理论问题和开发原则与要求 |
| 6.2.1 平台关键技术理论问题 |
| 6.2.2 开发原则与要求 |
| 6.3 变压器健康管理系统平台架构 |
| 6.3.1 平台技术特点 |
| 6.3.2 平台架构 |
| 6.3.3 变压器设备分级 |
| 6.3.4 状态监测对象与清单 |
| 6.3.5 变压器实时数据的智能监测方案 |
| 6.3.6 离线数据和实时数据的多源异构融合 |
| 6.4 变压器的故障智能诊断与维修优化管理 |
| 6.4.1 变压器的故障智能诊断 |
| 6.4.2 变压器维修优化管理 |
| 6.5 工程应用示例 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士论文取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于长短时记忆网络的软组织治疗仪主控板故障智能诊断方法研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| Abstract |
| 摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究思路和技术路线 |
| 1.4 论文内容与结构安排 |
| 第二章 长短时记忆网络理论与基础 |
| 2.1 长短时记忆网络基本结构 |
| 2.2 前向传播预测 |
| 2.3 反向传播训练 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据采集系统设计 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 采集系统研制 |
| 3.3 数据采集 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 故障智能诊断模型建立 |
| 4.1 模型总体框架 |
| 4.2 样本特征集构建 |
| 4.3 模型训练与优化 |
| 4.4 模型评价指标 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验验证及结果分析 |
| 5.1 实验设置 |
| 5.2 模型验证结果 |
| 5.3 模型对比结果 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 文献综述 医疗电子设备故障智能诊断方法现状与发展趋势 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 |
| 1.2 技术研究发展现状 |
| 1.2.1 CAN总线数据采集 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状及相关诊断方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 相关技术理论 |
| 2.1 CAN总线通信协议 |
| 2.1.1 通信方式 |
| 2.1.2 扩展帧29位帧ID定义 |
| 2.1.3 短报文数据通信 |
| 2.1.4 长报文数据通信 |
| 2.1.5 数据错误检测 |
| 2.2 专家系统简介 |
| 2.2.1 专家系统的类型 |
| 2.2.2 专家系统的组成 |
| 2.2.3 诊断推理机的建立 |
| 2.3 故障诊断 |
| 2.3.1 故障诊断系统概述 |
| 2.3.2 智能故障诊断系统 |
| 2.3.3 在线实时故障诊断 |
| 2.3.4 层次结构与故障决策树 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 某自行火炮的故障诊断知识表示与推理 |
| 3.1 对象式框架知识表示 |
| 3.1.1 对象式框架知识的定义 |
| 3.1.2 诊断系统对象式框架知识的存储 |
| 3.1.3 在线诊断知识的表示 |
| 3.1.4 经验诊断知识的表示 |
| 3.1.5 原理诊断知识的表示 |
| 3.2 知识的获取 |
| 3.2.1 专家知识的构成 |
| 3.2.2 故障诊断知识的获取途径 |
| 3.2.3 知识获取的步骤 |
| 3.2.4 诊断知识的预处理 |
| 3.3 对象式框架知识表示推理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 某自行火炮实时数据采集与故障诊断系统的设计与实现 |
| 4.1 系统分析 |
| 4.1.1 某自行火炮及其故障诊断系统组成 |
| 4.1.2 自行火炮实时数据采集与故障诊断系统 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 CAN总线的数据采集 |
| 4.2.2 专家系统与信号处理装置软件的协议以及实现 |
| 4.2.3 自行火炮的故障诊断 |
| 4.3 故障诊断专家系统的实现 |
| 4.3.1 系统开发环境 |
| 4.3.2 故障诊断软件 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容和创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 关键技术及相关工作 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机车综合无线通信设备工作原理 |
| 2.3 压缩算法 |
| 2.3.1 无损压缩技术 |
| 2.3.2 有损压缩技术 |
| 2.4 加密算法 |
| 2.5 特征提取方法 |
| 2.6 PHM技术 |
| 2.6.1 PHM系统体系结构 |
| 2.6.2 动车组PHM体系结构 |
| 2.6.3 动车组PHM技术架构 |
| 2.6.4 动车组PHM系统功能和目标 |
| 2.6.5 动车组PHM诊断技术 |
| 2.6.6 动车组PHM预测技术 |
| 2.7 小结 |
| 3 基于无损数据压缩及加密联合算法的研究 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 SRLE无损压缩算法 |
| 3.3.1 SRLE压缩处理 |
| 3.3.2 SRLE解压处理 |
| 3.4 混合加密算法 |
| 3.4.1 Logistic混沌加密算法 |
| 3.4.2 RSA加密算法 |
| 3.4.3 压缩加密联合算法 |
| 3.5 实验与结论 |
| 3.5.1 压缩性能分析 |
| 3.5.2 安全性能分析 |
| 3.5.3 复杂度及效率分析 |
| 3.6 小结 |
| 4 基于PHM技术的高铁车载通信装备故障诊断 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 基于高铁机车综合通信设备中故障诊断的研究 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 特征提取 |
| 4.3.3 无监督聚类 |
| 4.3.4 极限学习机故障识别模型 |
| 4.4 实验与结论 |
| 4.4.1 仿真实验验证 |
| 4.4.2 实测数据集实验验证 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于PHM技术的高铁车载通信装备健康状态评估预测 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.3 基于锂电池的剩余使用寿命预测与健康状态监测 |
| 5.3.1 实验数据集 |
| 5.3.2 健康状况和健康指标 |
| 5.3.3 降噪处理 |
| 5.3.4 关键参数优化 |
| 5.3.5 注意力机制 |
| 5.3.6 遗忘机制的在线序列极限学习机 |
| 5.4 实验与结论 |
| 5.4.1 算法训练过程 |
| 5.4.2 在线监测部分 |
| 5.4.3 剩余使用寿命预测部分 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结及展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）轨道交通全自动运行条件下运营场景设计及智能运维研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 全自动运行系统应用现状 |
| 1.2.2 全自动运行系统下场景设计研究现状 |
| 1.2.3 轨道交通智能运维研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 轨道交通全自动运行系统概述 |
| 2.1 轨道交通列车驾驶等级标准 |
| 2.2 全自动运行系统内涵 |
| 2.3 全自动运行系统技术特点 |
| 2.3.1 全自动运行系统的技术优势 |
| 2.3.2 全自动运行系统存在的潜在风险 |
| 2.4 轨道交通智能化运维概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 全自动运行模式下运营组织规则研究及场景设计 |
| 3.1 全自动运行模式下运营组织规则研究 |
| 3.1.1 正常行车组织要求 |
| 3.1.2 调度指挥组织要求 |
| 3.1.3 列车运行组织要求 |
| 3.1.4 车站行车组织要求 |
| 3.1.5 客运组织及服务要求 |
| 3.1.6 车辆基地管理要求 |
| 3.2 全自动运行模式下运营场景设计 |
| 3.2.1 车场场景 |
| 3.2.2 正线场景 |
| 3.2.3 控制中心场景 |
| 3.2.4 车站场景 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 全自动运行模式下智能运维应用研究 |
| 4.1 轨道交通运营维护现状 |
| 4.2 全自动运行模式下运营维护影响分析 |
| 4.3 全自动运行模式下智能运维发展趋势 |
| 4.4 面向智能运维的关键技术研究 |
| 4.4.1 基于深度学习的剩余寿命和健康度预测 |
| 4.4.2 基于决策树的故障诊断 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 全自动运行模式下智能运维平台设计 |
| 5.1 智能运维平台架构设计 |
| 5.2 智能运维平台主要功能设计 |
| 5.2.1 智能运维平台线路级功能设计 |
| 5.2.2 智能运维平台线网级功能设计 |
| 5.3 智能运维平台系统模块设计 |
| 5.3.1 数据采集处理模块设计 |
| 5.3.2 算法演进模块设计 |
| 5.4 智能运维平台应用 |
| 5.4.1 设备健康度评估 |
| 5.4.2 设备故障诊断功能 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 研究结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、设备故障诊断技术与设备维修（论文参考文献）
- [1]机电设备维修中故障诊断技术的运用[J]. 孙亮亮. 科技资讯, 2021(33)
- [2]基于设备故障预测的智慧维修系统的设计与实现[D]. 袁江婷. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]椰青开孔机远程监测系统的研究[D]. 刘鹏程. 东华大学, 2021(01)
- [4]变电设备故障诊断系统研究及应用[D]. 项茂阳. 山东大学, 2021(12)
- [5]基于随机森林的道岔转辙设备故障诊断方法研究[D]. 刘晏伊. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [6]基于数据和模型的油浸式电力变压器健康管理系统研究[D]. 谢鹏. 华南理工大学, 2020(05)
- [7]基于长短时记忆网络的软组织治疗仪主控板故障智能诊断方法研究[D]. 刘香君. 中国人民解放军陆军军医大学, 2020
- [8]自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断[D]. 卞子丹. 西安工业大学, 2020(04)
- [9]基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究[D]. 范家铭. 北京交通大学, 2020
- [10]轨道交通全自动运行条件下运营场景设计及智能运维研究[D]. 谭文举. 北京交通大学, 2020(03)