本文關鍵詞：多組件復雜系統(tǒng)的故障診斷的研究和實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國高速鐵路的快速發(fā)展,目前,高速動車組已經(jīng)對我國經(jīng)濟的發(fā)展做出了巨大貢獻。牽引電機作為動車組的核心部件之一,它的運行狀態(tài)直接影響到整個列車的行車安全。牽引電機本身結構復雜,它是由多個組件組成的復雜系統(tǒng),傳統(tǒng)的“事后維修”和“計劃維修”方法,只有在故障發(fā)生以后,才會采取相應的檢修方法。PHM是故障預測與健康管理技術,能夠及時對故障發(fā)生的部位進行定位。我國現(xiàn)有動車組牽引電機的維修策略仍然是“計劃維修”,對牽引電機的故障處理不及時,因此開展牽引電機的故障診斷具有重要的意義。在本文中以CRH2型動車組為例,對牽引電機的故障機理進行研究。對PHM預測的模型分類和預測的一般過程和方法進行分析,同時結合牽引電機的故障和數(shù)據(jù),將PHM與牽引電機的故障診斷進行融合,找出牽引電機的機械故障與它們運行時的溫度數(shù)據(jù)之間的關系,建立診斷模型。具體的研究工作有以下幾點：(1)研究牽引電機的數(shù)據(jù)獲取技術,完成動車組車地數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的開發(fā),包括采集模塊和無線傳輸模塊,并對采集到的數(shù)據(jù)進行挖掘,對數(shù)據(jù)進行預處理,找出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性,并使用獲取的數(shù)據(jù)對提出的模型進行訓練,得到貝葉斯網(wǎng)絡模型。(2)重點研究了牽引電機的故障診斷模型的構建。提出利用貝葉斯網(wǎng)絡方法的學習能力及其強大的概率評估機制實現(xiàn)牽引電機故障診斷方法。首先基于專家知識建立了初始的貝葉斯網(wǎng)絡結構,然后針對貝葉斯網(wǎng)絡中的結構不完整和隱藏變量,提出了改進的結構化EM(SEM)算法,對貝葉斯網(wǎng)絡的結構和參數(shù)進行學習,建立了完善的貝葉斯網(wǎng)絡結構。最后結合獲取到的牽引電機數(shù)據(jù),尤其是針對溫度數(shù)據(jù),對牽引電機的軸承和定子故障進行診斷。仿真結果表明,本文提出的算法可以有效的估計牽引電機軸承、定子故障與溫度之間的關系,并能通過溫度數(shù)據(jù)成功診斷電機的故障。
【關鍵詞】：故障預測與健康管理 牽引電機 貝葉斯網(wǎng)絡 故障診斷
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;U269
【目錄】：

• 致謝3-4
• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 引言9-15
• 1.1 課題的研究背景及研究意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 牽引電機的故障診斷方法12
• 1.4 本文的主要研究內容12-13
• 1.5 本文的組織結構13-15
• 2 牽引電機的故障診斷的相關理論與技術15-31
• 2.1 PHM概念和內涵15-22
• 2.1.1 PHM的系統(tǒng)組成16-17
• 2.1.2 PHM模型分類17-18
• 2.1.3 PHM預測的一般過程18-20
• 2.1.4 PHM故障預測方法20-22
• 2.2 CRH2型動車組牽引系統(tǒng)22-26
• 2.2.1 CRH2牽引傳動系統(tǒng)的基本組成22-23
• 2.2.2 CRH2牽引傳動系統(tǒng)工作原理23
• 2.2.3 CRH2動車組牽引電機的特點23-26
• 2.3 牽引電機的檢修和故障特性分析26-30
• 2.3.1 牽引電機的檢修方式26-28
• 2.3.2 牽引電機的常見故障28-29
• 2.3.3 牽引電機的故障分析29-30
• 2.4 本章小結30-31
• 3 牽引電機的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)實現(xiàn)31-39
• 3.1 動車組車地數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)31-33
• 3.2 采集模塊設計開發(fā)33-34
• 3.3 無線傳輸模塊設計34-36
• 3.3.1 獲取數(shù)據(jù)進程35-36
• 3.3.2 發(fā)送數(shù)據(jù)進程36
• 3.4 動車組實時運行數(shù)據(jù)36-38
• 3.5 本章小結38-39
• 4 改進的貝葉斯網(wǎng)絡故障診斷模型39-51
• 4.1 貝葉斯網(wǎng)絡的概念和分類39-42
• 4.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡的概念39-40
• 4.1.2 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(BN)40-41
• 4.1.3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(DBN)41
• 4.1.4 貝葉斯網(wǎng)絡優(yōu)點41-42
• 4.2 貝葉斯網(wǎng)絡的診斷流程42-46
• 4.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡推理42-44
• 4.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡結構學習44-46
• 4.3 改進的貝葉斯網(wǎng)絡的診斷模型46-50
• 4.3.1 改進的SEM算法47-48
• 4.3.2 改進的貝葉斯網(wǎng)絡診斷模型48-50
• 4.4 本章小結50-51
• 5 基于改進算法的故障診斷模型的實現(xiàn)51-62
• 5.1 實驗環(huán)境51-52
• 5.2 系統(tǒng)概述52-53
• 5.3 基于專家知識的貝葉斯網(wǎng)絡模型構建53-58
• 5.3.1 故障特征選取53-54
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預處理54-56
• 5.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)學習56-58
• 5.4 基于改進的SEM算法的貝葉斯網(wǎng)絡結構構建58-61
• 5.5 本章小結61-62
• 6 總結與展望62-64
• 6.1 總結62
• 6.2 展望62-64
• 參考文獻64-67
• 附錄A67-68
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果68-70
• 學位論文數(shù)據(jù)集70

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