發(fā)布時間：2023-10-21 11:18

　　安全是軌道交通列車運營的前提和核心競爭力,但高密度、復雜技術、強耦合等因素給軌道交通列車安全保障帶來了巨大挑戰(zhàn),全面系統(tǒng)地加強軌道交通列車全局安全保障,促進安全保障模式由局部安全向系統(tǒng)安全、被動安全向主動安全以及全生命周期運維優(yōu)化轉變已成為我國軌道交通系統(tǒng)發(fā)展大趨勢。傳感技術的快速發(fā)展為軌道交通列車服役狀態(tài)安全檢測提供了強大的數(shù)據(jù)支撐,但我國現(xiàn)有的軌道交通列車在線服役狀態(tài)的辨識、部件可靠性評估與壽命預測、系統(tǒng)可靠性評估和系統(tǒng)運維方法還不能充分利用現(xiàn)有條件,提供符合軌道交通系統(tǒng)主動安全保障需求的技術手段。鑒于此,本文基于多源傳感器狀態(tài)檢測信息,在狀態(tài)自動辨識、部件和系統(tǒng)可靠性評估及網絡化運維方面在進行了如下研究工作:1.針對多源異質大數(shù)據(jù),提出了基于張量域的狀態(tài)評估基本理論,將狀態(tài)評估理論擴展至高維空間。闡述了張量域的基本概念和內涵,形式化描述了基于張量域的狀態(tài)評估方法的基本原理,提出了兩大關鍵技術問題。最后提出了ADASYN-GBDT集成算法并在轉向架實際運行數(shù)據(jù)上進行驗證。2.基于張量表達和深度卷積神經網絡,提出了端對端全自動機械部件狀態(tài)辨識方法。該方法有效避免了人工設計特征的缺陷,...

【文章頁數(shù)】：146 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景
    1.2 軌道交通列車可靠性分析機遇與挑戰(zhàn)
    1.3 國內外現(xiàn)狀研究
    1.4 研究目的和意義
    1.5 論文結構和主要內容
        1.5.1 主要內容
        1.5.2 技術路線
2 基于張量域的狀態(tài)評估基本理論和方法
    2.1 基本概念
        2.1.1 張量
        2.1.2 連續(xù)介質
    2.2 張量域狀態(tài)評估基本理論
    2.3 張量域狀態(tài)評估的關鍵技術問題
    2.4 有監(jiān)督張量域分類面確定
        2.4.1 背景介紹
        2.4.2 算法設計
    2.5 小結
3 基于張量域的端對端部件狀態(tài)辨識
    3.1 基本概念
        3.1.1 張量表達與信息融合
        3.1.2 卷積神經網絡
    3.2 基于多源信息和卷積神經網絡的端對端部件狀態(tài)辨識方法
        3.2.1 數(shù)據(jù)層融合和損失函數(shù)改進
        3.2.2 算法流程
    3.3 實驗驗證
        3.3.1 算法有效性測試
        3.3.2 算法擴展測試
    3.4 小結
4 基于張量域和時變馬爾科夫過程部件實時可靠性分析
    4.1 基本概念
    4.2 方法框架
        4.2.1 Tsallis熵特征提取
        4.2.2 張量子域劃分方法
        4.2.3 基于時變馬爾科夫過程的壽命預測及狀態(tài)可靠性評估
    4.3 實例驗證
        4.3.1 數(shù)據(jù)采集
        4.3.2 特征提取
        4.3.3 數(shù)據(jù)分段結果
        4.3.4 張量子域狀態(tài)識別
        4.3.5 時變馬爾科夫過程模型
    4.4 小結
5 基于網絡流理論的系統(tǒng)多態(tài)可靠性評估
    5.1 多態(tài)網絡流理論
    5.2 列車系統(tǒng)多態(tài)網絡可靠性建模
        5.2.1 列車系統(tǒng)多態(tài)網絡結構建模
        5.2.2 多態(tài)網絡模型中邊流量定義
    5.3 轉向架系統(tǒng)介紹
    5.4 轉向架系統(tǒng)可靠性分析
        5.4.1 轉向架系統(tǒng)網絡建模
        5.4.2 網絡模型求解
        5.4.3 結果分析
        5.4.4 部件重要度計算
    5.5 小結
6 軌道交通列車網絡化成組維修策略研究
    6.1 譜聚類的基本概念
    6.2 基于改進譜聚類的列車系統(tǒng)維修策略方法
    6.3 實例驗證
    6.4 小結
7 結論與展望
    7.1 結論
    7.2 創(chuàng)新點
    7.3 展望
參考文獻
附錄A
作者簡歷及攻讀博士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3855731