电力机车电气系统故障诊断专家系统研究与设计

电力机车电气系统故障诊断专家系统研究与设计

论文摘要

电力机车是我国重要的运载工具,确保其安全性至关重要。电气系统作为电力机车的重要组成成分,当电气系统工作不正常时,可能导致电力机车的不能正常运行。如果机车电气系统发生故障,应能够迅速精确诊断故障部位或部件,以保证列车的安全准时运行,满足人民群众的基本需要。目前我国电力机车具备的故障诊断功能有限。为此,进行电力机车电气系统的故障诊断技术的研究具有重要意义。本论文首先对国内外机车车辆故障诊断技术发展现状进行了简单综述,预测了机车故障诊断技术的发展趋势。其次,分析了经典专家系统与故障诊断专家系统的异同,并比较了几种常用的故障诊断专家系统的优缺点,最终选择了基于故障树的故障诊断专家系统对电力机车电气系统进行诊断。然后本文重点介绍了如何构建基于故障树的故障诊断专家系统,其主要内容包括:SS8型电力机车故障树的建立基于故障树的知识的获取、知识的表示、基于ACCESS数据库技术的知识和故障树的储存等。在推理机模块设计上采用了正向推理与启发性搜索控制策略,并引入了规则重要度的概念,以实现有选择地进行规则匹配。本论文通过对SS8型电力机车的控制电路、牵引变压器、主变流器等进行深入研究分析以及与现场专家交流,总结出了相应的故障树。论文最后是在上述理论研究分析的基础上,介绍了利用Visual Studio2005软件开发平台开发的电力机车故障诊断专家系统,该软件成功实现了知识库与推理机的分离。从故障树自动获取规则等功能。整个系统操作简单,实验调试表明,该系统具有推理效率高、稳定、可靠等特点。论文主要成果如下:(1)构建了SS8型电力机车大部分故障的故障树;(2)设计了基于故障树的电力机车故障诊断专家系统,并引入了规则重要度的概念;(3)开发了SS8型电力机车故障诊断专家系统软件。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题的背景与意义
  • 1.2 机车车辆故障诊断技术发展现状
  • 1.2.1 国内机车车辆故障诊断技术发展现状
  • 1.2.2 国外机车车辆故障诊断技术发展现状
  • 1.3 电力机车故障诊断的特点分析
  • 1.4 电力机车故障诊断方法研究
  • 1.4.1 基于解析模型的故障诊断方法
  • 1.4.2 基于信号处理的故障诊断方法
  • 1.4.3 基于知识的故障诊断方法
  • 1.5 电力机车故障诊断技术发展方向
  • 第二章 故障诊断专家系统基本原理
  • 2.1 专家系统构成及特点
  • 2.2 知识库
  • 2.2.1 知识的获取
  • 2.2.2 知识的表示
  • 2.2.3 知识库的结构
  • 2.3 推理机
  • 2.3.1 推理方法
  • 2.3.2 推理搜索策略
  • 2.4 各类故障诊断专家系统分析比较
  • 2.5 故障诊断专家系统发展趋势
  • 第三章 基于故障树和规则的电力机车故障诊断专家系统设计
  • 3.1 故障树分析法
  • 3.1.1 故障树分析法的基本理论
  • 3.1.2 故障树与专家系统的关系
  • 3.1.3 基于故障树的规则获取
  • 3.2 电力机车故障诊断专家系统知识库设计
  • 3.2.1 知识的表示
  • 3.2.2 基于数据库技术的知识库设计
  • 3.3 电力机车故障诊断专家系统推理机设计
  • 第四章 电力机车故障分析与信号检测研究
  • 8型电力机车基本原理'>4.1 SS8型电力机车基本原理
  • 8型电力机车主要电气部分故障分析'>4.2 SS8型电力机车主要电气部分故障分析
  • 4.2.1 控制电路故障分析
  • 4.2.2 主变压器故障分析
  • 4.2.3 主变流器故障分析
  • 4.2.4 牵引电机故障分析
  • 8型电力机车常见电气故障总结'>4.2.5 SS8型电力机车常见电气故障总结
  • 8型电力机车电气故障诊断信号检测研究'>4.3 SS8型电力机车电气故障诊断信号检测研究
  • 4.3.1 电力机车逻辑控制单元
  • 4.3.2 电力机车微机控制柜
  • 4.3.3 列车运行监控记录装置
  • 第五章 电力机车故障诊断专家系统软件实现
  • 5.1 软件开发平台介绍
  • 5.2 基于.NET的数据库访问技术研究
  • 5.3 电力机车故障诊断专家系统构成
  • 5.4 功能模块设计与实现
  • 5.4.1 系统登录与用户主界面模块设计
  • 5.4.2 故障诊断模块设计
  • 5.4.3 知识库管理模块设计
  • 5.4.4 故障历史记录查询模块设计
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 论文研究与总结
  • 6.2 后续工作及展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间主要研究成果
  • 相关论文文献

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