城軌車輛是城市軌道交通系統(tǒng)不可或缺的組成部分,電氣系統(tǒng)是城軌車輛的重要子系統(tǒng),牽引逆變器是電氣系統(tǒng)的核心部件,顯然,牽引逆變器是城軌車輛安全、可靠運(yùn)行的關(guān)鍵。健康狀態(tài)評(píng)估理論主要針對(duì)安全性進(jìn)行研究,失效分布估計(jì)理論主要針對(duì)可靠性進(jìn)行研究。因此,對(duì)牽引逆變器進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)估與失效分布估計(jì)研究,盡早發(fā)現(xiàn)薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)而指導(dǎo)城軌車輛的運(yùn)行維護(hù)是十分必要的。論文內(nèi)容包括兩大部分:（1）基于交叉熵和SVM理論的城軌車輛牽引逆變器健康狀態(tài)評(píng)估研究該部分首先簡(jiǎn)要介紹了交叉熵和SVM（Support Vector Machine,支持向量機(jī)）理論的基本原理;概述了城軌車輛牽引逆變器的組成,結(jié)合相關(guān)規(guī)范完成指標(biāo)體系構(gòu)建,建立了五個(gè)健康狀態(tài)等級(jí),并完成了相關(guān)數(shù)據(jù)處理;接著采用將主觀方法層次分析法、客觀方法熵權(quán)法和數(shù)據(jù)方法灰關(guān)聯(lián)度法相結(jié)合的交叉熵理論求解各指標(biāo)組合權(quán)重;然后結(jié)合實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與牽引逆變器各狀態(tài)等級(jí)對(duì)應(yīng)的SVM評(píng)估模型完成了城軌車輛牽引逆變器健康狀態(tài)評(píng)估。（2）基于交叉熵及Markov理論的城軌車輛牽引逆變器失效分布估計(jì)研究該部分在簡(jiǎn)要介紹交叉熵理論和Markov基本原理的基礎(chǔ)上,根據(jù)城軌車輛牽引... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

二維（兩個(gè)屬性）情況下的分類超平面

城軌車輛牽引逆變器健康狀態(tài)評(píng)估與失效分布估計(jì)研究-12-110,lliiiiiiayyxωa。(7)完成求解回代上述條件，對(duì)a求極大則轉(zhuǎn)化為求解原始問題的對(duì)偶問題，從而完成分類問題的求解。2.2.2SVM理論確定類別以兩分類為例，通過學(xué)習(xí)、訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)求得最優(yōu)分類超平面，如圖2.2所示。分別用正方形圖案和三角形圖案代表兩類樣本數(shù)據(jù)，L為分類線，L1和L2均平行于L，d為分類間隔。多維時(shí)，L為最優(yōu)分類超平面，L1、L2穿過的各自類中離L最近的樣本數(shù)據(jù)稱為支持向量。當(dāng)問題變?yōu)槎喾诸悤r(shí)，拓展兩分類問題的處理辦法進(jìn)行求解，即尋找多個(gè)最優(yōu)分類超平面[20,21]。圖2.2最優(yōu)分類面示意圖SVM不僅用于解決二分類問題，也可用于解決多分類問題。在解決多分類問題時(shí)，主要方法為將多分類問題轉(zhuǎn)化為求解多個(gè)二分類問題。(1)多分類方式①一對(duì)所有對(duì)于n個(gè)類，需訓(xùn)練n個(gè)二分類器。編號(hào)為i的分類器是將i類數(shù)據(jù)設(shè)置為正類，余下的n-1類均設(shè)置為負(fù)類，每個(gè)類都需要訓(xùn)練一個(gè)二分類器，則共有n個(gè)二分類器。對(duì)于待分類數(shù)據(jù)y，使用投票的方式來(lái)確定其類別，具體如下：分類器i對(duì)數(shù)據(jù)y進(jìn)行預(yù)測(cè)，若結(jié)果為正類，則y屬于i類，且類i獲得一票，反之，y屬于i類以外的類，則除i類外的每個(gè)類都獲得一票。最后統(tǒng)計(jì)票數(shù)，得票最多的類，即是y的類屬性。②多對(duì)多

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文4 城軌車輛牽引逆變器健康狀態(tài)評(píng)估通過對(duì)城軌車輛牽引逆變器進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)估，可確定牽引逆變器的健康狀態(tài)等級(jí)，進(jìn)而采取相應(yīng)的維修策略。DC1500V城軌車輛牽引逆變器主要采用1C4M(1 converter4 motors,1 個(gè)逆變器驅(qū)動(dòng) 4 個(gè)電機(jī))模式[39]，其拓?fù)鋱D如圖 4.1 所示，相關(guān)參數(shù)見附錄。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3314399