一、微机常见硬件故障诊断（论文文献综述）
刘申易[1]（2020）在《基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计》文中研究表明随着我国重载铁路货运机车的快速发展,机车的故障率与事故发生率随之上升,机车故障诊断技术的重要性也越来越突出。本文基于动态故障树算法和分布式传感网络,研究并设计了适用于SS4B型机车的故障诊断系统,分析了机车的故障模式,确定了传感器布设位置,对系统的硬件部分进行了电路设计与选型,提出了动态故障树分析算法,并通过C#进行编程实现,最后对设计中的理论以及系统整体进行了建模、仿真,验证了可行性。首先本文根据机车的实际情况,将诊断系统的硬件总体设计为传感器网络、分布式传感节点、数据检测终端以及智能故障诊断终端四个部分;对SS4B型机车的主、辅电路的结构以及工作原理进行了分析,并进一步分析了主、辅电路以及气路制动系统的具体故障模式;针对机车的重要故障模式,确定了9个电压传感器和23个电流传感器的布设位置,并对布设原因进行了分析。其次,对系统硬件方面进行了设计。选择了传感网络的拓扑结构,设计了传感网络的接口;对模拟和数字式传感节点的硬件电路进行了设计;对数据检测终端各个板卡实现的功能进行了介绍;完成智能故障诊断终端的选型。相关的软件方面,对网络的通讯协议、传输数据内容以及拥塞控制算法进行了研究,研究设计了传感节点的滤波算法,并对各个节点和终端的软件流程进行了设计。另外,本文在故障树分析法的基础上,提出了一种基于传感器信息的动态故障树分析法,能够根据故障原因部位传感器采集的数据对故障树分析得到的故障原因进行化简。最后,对网络的拥塞控制算法、数字滤波器进行了建模仿真,通过C#编写了能够实现动态故障树分析算法的诊断软件,进行了验证分析;并在此基础上,对传感器滤波、网络数据传输、故障原因诊断进行了综合建模与仿真,验证了故障诊断系统的可行性。图113幅,表16个,参考文献79篇。
孙梦璇[2]（2020）在《基于智能算法的断路器与继电保护系统故障追踪》文中进行了进一步梳理目前,我国的电网正在不断向智能化方向发展,智能变电站作为其重要的组成部分,增加了许多如合并单元、智能终端等新型的二次设备,信息与通信变得数字化与网络化。当电力系统发生故障时,应通过保护动作跳开相应的断路器,将故障设备从系统中切除,以减小停电范围。与传统变电站相比,整个动作过程与信号的传递经过了更多的电气设备:由传统的电磁式互感器或电子互感器测量得到电压、电流信号传送到合并单元,合并单元将数据组合后通过交换机发送保护装置,保护作出判断后发送跳闸信号至智能终端,由智能终端控制相应的断路器动作切出故障。如果上述环节中的某一设备出现故障,导致保护或断路器发生拒动或误动,则很可能导致故障范围扩大,不利于电力系统的安全与稳定,并可能造成更多的经济损失。为了在保护、断路器或其他装置出现错误后快速找出其故障原因,及时排除故障,本文采取了反向的思路,利用故障追踪的方式来解决问题。故障追踪是指,通过对调度端收集到的报警信息运用故障诊断算法之后,发现断路器或者保护有不正确动作的情况,运用数据挖掘技术对变电站内部的告警数据进行分类和提取,进而找出设备不正确动作的原因的过程。即在已知装置不正确动作之后,对其状况进行反向追踪,寻找其发生故障的内部原因,有利于对电力系统中的各类信息源进行充分利用。本文的主要研究内容如下:1.本文采用一种基于因果关系的推理链与贝叶斯网络相结合的故障追踪模型。首先分别介绍了推理链模型与贝叶斯网络模型,阐述了两者的特点和计算方法,两者相结合有利于有效而直观的建立故障原因与故障征兆的关联关系。并介绍了贝叶斯疑似度的概念,为故障追踪模型的建立奠定算法基础。2.分别对继电保护装置、断路器、合并单元、智能终端和交换机的设备结构和主要元件进行了介绍和分析,研究了其各个部分可能出现的故障情况。其后整理了故障后变电站端能够得到的与继电保护装置等设备有关的异常告警信息和电压电流等测量数据信息,将这些信息归类为故障征兆。本文分别归纳了各设备常见的内部故障原因以及当设备出现某种故障后,可以得到的故障征兆。并通过表格详细列出了不同的故障原因与故障征兆之间的关联关系。3.以测量得到的保护装置特征参数和接收到的告警信号为基础,引入了事件集的概念,根据故障原因集和已知故障征兆集分别构建了继电保护装置、断路器等设备的推理链模型,明确直观的表现出各故障原因与故障征兆之间的因果关系。并建立了相应的贝叶斯网络模型,通过贝叶斯反向推理得到可能故障原因发生的贝叶斯疑似度,通过贝叶斯疑似度的大小即可判断最有可能的故障原因。且方法中考虑到了发生数据丢失的情况,提出了解决方案,并考虑到了多个不同模块同时发生故障或某一部分设备发生了多个故障的复杂情况。最后,通过实例分析验证了该方法的有效性,证明了其应用价值。
鲍睿[3]（2019）在《160km/h交流传动轨道工程车微机控制系统设计》文中提出随着科学技术的发展和国内轨道交通事业的发展,对铁路工程车的要求越来越高,交流传动技术比传统的液压传动、直流传动具有无可比拟的优越性,交流电传动机车具有很好地起动加速度性能和电阻制动性能,维护方便,牵引性能优越,应用范围广,把技术先进的交流电传动经验应用到轨道工程车上,对轨道工程车的性能提升和制造水平提升非常有利。交流电传动技术应用在轨道工程车上,不仅提高了轨道工程领域的综合实力,也使轨道工程车的性能指标、机车设计等方面有一个显着的提升,所以进行交流传动轨道工程车的设计具有十分重要的意义。本文主要围绕160km/h交流传动轨道工程车微机控制系统展开研究。首先,通过比较分析液力传动、机械传动和电传动的优劣势,提出160km/h交流传动轨道工程车的电传动采取交直交工作模式,并分析了主电传动系统牵引电机、牵引变流器、整流单元、主发电机和柴油机的设计选型依据。其次,根据轨道工程车微机控制系统的作用,分析两代微机控制系统的硬件设计过程原理,两代微机控制平台68K平台和CPCI平台虽然硬件设计有区别,但是实现的功能一样,着重分析两代微机平台CPU插件、数字输入插件、数字输出插件、模拟量插件等设计原理。接着,针对160km/h交流传动轨道工程车,详细分析了微机控制系统的软件结构设计、逻辑控制设计、中间电压控制设计、牵引/制动特性设计、故障诊断保护策略设计,其中微机控制系统软件按任务功能划分为模拟量采集任务、数字量采集和逻辑控制任务、频率采集和柴油机转速控制任务、故障处理控制任务、励磁控制任务、功率控制任务、通讯数据处理任务等。最后,针对该轨道工程车的试验结果进行了分析总结,对试验中遇到的问题设计了新的处理方法:机车牵引控制增加柴油机负载PID调节功能、故障存储采用轮询存储机制、故障通讯增加故障调速模式或紧急牵引处理策略等,软件优化后取得了很好地控制效果,极大的提高了轨道工程车的运行性能,为后续其他轨道工程车的设计提供了一个很好地借鉴和参考经验。
王洪峰[4]（2019）在《机车柴油机智能化管理系统平台研究》文中研究说明机车柴油机的智能化水平是我国工业智能化的重要组成部分,对轨道车辆装备发展起到革命性作用。当前柴油机技术已经朝大数据智能化方向发展,柴油机智能化管理系统的研制可以促进企业研发、生产、管理和服务水平的提高,提升核心竞争力,提高客户服务质量,降低装备维修管理成本。本文结合机车运用需求以及未来柴油机的发展,分析了生产厂商和用户对柴油机智能化管理系统的需求,论述了柴油机智能化管理系统所要具备的基本功能,并以此为设计目标,分解系统设计所需要的关键技术。研究了机车柴油机智能化管理系统的硬件架。将机车柴油机智能化管理系统分为系统感知、数据分析、预测与健康管理、全寿命可靠性、运维支持等多个系统部分。本文以某型柴油机为例进行了系统设计,构建了初步的智能化管理系统方案,进行了相关试验测试,取得了数据,验证了柴油机智能化管理系统方案的可行性,为后续设计修改与技术发展提供了借鉴。某型柴油机的智能化管理系统已上线试运行超过2年,使用状态良好。期间积累了大量的正常数据和故障数据,为今后的设计方案改进提供了依据。在试运行的2年中,该智能化管理系统也未出现大的运行故障,总体上运行比较稳定可靠。该工作达到了国内比较先进的水平。本研究表明,柴油机智能化管理系统不仅意味着运用、管理成本的降低,也增加了安全性和服务一体化水平,必将为柴油机技术发展带来巨大变革,并且可以推广到民用发电、军工装备、核电、船舶动力等领域。
靳东明[5]（2019）在《基于时间序列的地铁列车测速定位系统故障诊断方法》文中提出地铁列车测速定位系统是地铁列车控制系统中的重要组成部分,承担着获取列车速度和位置信息的任务,保障列车运行的安全和效率,但同时它也是故障的高发区。目前针对地铁列车测速定位系统的故障诊断方法研究主要集中在文本信息上,而对于按时间周期存储车载设备信息的列车行车日志的研究较少。这导致目前针对列车行车日志的故障分析仍然依靠专家经验和人工处理,增加了运维人员的工作负担。论文针对测速定位系统的故障行车日志进行分析,将行车日志中按周期存储的由故障导致的异常数据称为故障时间序列,通过挖掘行车日志中的故障时间序列,建立基于LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的故障诊断模型提取其时空特征进行多维时间序列的分类,实现列车测速定位系统的故障诊断,降低了地铁现场的运维成本。论文的主要研究内容如下:（1）对测速定位系统相关的故障及在行车日志中受故障影响的异常数据项的时间序列表现进行分析,结合现场运维人员对于行车日志的分析方法,阐述了论文依托行车日志中的故障时间序列包含的故障信息进行故障诊断的思路。针对行车日志中故障相关的部分数据项冗杂无用的问题,运用基于Apriori算法的关联规则分析方法对行车日志进行数据项约简,并且在分析过程中运用最小支持度自适应的方法以避免地铁现场日志中故障分布不均衡对数据项约简的影响。（2）针对现场故障行车日志缺失的问题,对列车测速定位系统以及列车位置不确定性进行建模,包括列车状态模型、OPG（Optical Pulse Generator）传感器测速及误差模型、多普勒雷达测速及误差模型和列车位置不确定性计算模型。论文还对不同行车工况下测速定位系统常见故障进行仿真,生成故障仿真日志,得到故障时间序列数据集,作为故障诊断模型训练的数据支撑。运用T检验和K-S检验验证仿真日志和现场日志的总体均值和总体分布无明显差异性。（3）构建基于LSTM神经网络的地铁列车测速定位系统故障诊断模型,并采用Adagrad,Rmsprop,Adam三种训练优化算法以及不同的超参数,对模型的训练速度和泛化能力进行比较。通过将该模型与FCNN,RNN故障诊断模型进行对比,验证了该模型在处理故障时间序列上的有效性,并通过现场故障行车日志和故障设备的测试日志验证了该模型在测速定位系统故障诊断问题上的准确性和可用性。（4）针对现场运维人员的实际需求,开发基于多线程的测速设备离线故障诊断软件,可以完成测速设备离线的故障复现、故障诊断和故障验证,提高了现场运维人员的工作效率,降低了运维成本。图48幅,表13个,参考文献54篇。
李伟[6]（2018）在《SS4B电气设备在线诊断系统设计及应用》文中研究说明在我国,铁路是现代交通运输的主要方式之一,在整个交通运输领域中占有重要的地位,并扮演着愈来愈重要的角色,在社会发展和国民经济建设中具有不可替代的重要作用。伴随着电力机车技术,以及计算机硬件技术和不断改进的计算机软件系统的迅速发展,开发机车电气设备在线诊断系统成为可能。由此看来计算机软、硬件技术的应用在机车电气设备的诊断检测中显得尤为重要。因此,为适应铁路发展的需要,缩短机车检修周期,减少机车的机破率,有必要针对韶山型电力机车设计制造一种机车电气设备在线诊断系统,该系统能够在机车运行时,实时显示相关设备（逻辑控制单元、微机柜及一些离散信号）的实时数据,并在机车的相关电气设备出现故障后,根据机车运行的实时数据诊断出故障的位置,即时为乘务人员或技术人员提供故障解决方案和判定依据。本文以神华铁路典型电力机车SS4B型电力机车的电气设备作为研究对象,基于部分设备的拆装与维修为研究内容,以企业现行的《SS4B型电力机车大修规程》资料为背景,依据二维图纸及相关资料,针对电气设备的检修现状,完成在计算机上构建一个接近真实的SS4B型电力机车电气设备的在线诊断系统,并详细介绍了 SS4B机车电气设备在线诊断系统的系统构架、硬件设计原理、软件设计原理、系统功能、试验方法等。主要研究工作如下:（1）先简单介绍了电力机车的基本组成,然后阐述了电力机车中电气设备的状态监测与故障诊断原理、故障信号采集技术以及故障信号分析与处理方法,最后简要分析了基于神经网络的故障诊断方法。（2）以SS4B机车电气设备作为研究诊断对象,完成在线诊断系统的框架设计。详细介绍SS4B机车电气设备在线诊断系统总体设计,主要内容包括其整体系统构架、电路设计以及插件箱设计,最后简介部分硬件的选型。（3）完成了软件设计部分,使用C语言实现了上位机和下位机程序流程的设计,并完成SS4B机车电气设备在线诊断系统平台的各个相关界面的设计。最后通过反复的调试运行,成功完成了 SS4B机车电气设备在线诊断系统的设计。
查蕴容[7]（2018）在《CS2024型给煤机故障监测及预警装置的开发》文中研究指明给煤机是火电厂制粉系统中的一个重要组成部分,其运行状态是否良好将会影响整个发电厂的安全及经济效益。经在某电厂调研发现,其使用的传统给煤机监测设备只能采集到给煤机的煤斗煤位、煤量和主电动机电流等参数。仅仅依靠这些参数无法及时发现设备存在的安全隐患,并且工作人员也无法从这些简单的参数判断出故障位置和故障类型。鉴于此,根据该电厂给煤机的运行现状,设计一套故障监测及预警装置具有十分重要的工程意义。本文首先介绍了某电厂CS2024型给煤机的组成结构,分析了其存在的问题,给出了以STC15F2K60S2单片机为CPU的给煤机故障监测下位机主电路,并进行了软件编程,根据给煤机监测电路采集到的电压、电流、速度等参数,判断设备属于正常运行还是发生了异常,识别设备是否发生了故障,从而实现了对给煤机设备的故障监测及预警。然后详细介绍了上位机软件部分的设计工作,将故障诊断专家系统与LabVIEW软件相结合,经过通讯协议将下位机监测装置监测到的数据传输到上位机故障诊断专家系统进行故障监测及预警,从而建立一个完整的故障监测及预警系统。最后,通过实际测试证明了本文设计的下位机监测装置和上位机故障诊断专家系统的可行性。
张朕滔[8]（2015）在《发电机组励磁系统故障诊断与容错控制》文中提出励磁控制系统是发电机组运行过程中及其重要的组成部分,其中安全稳定的励磁调节器控制系统是发电机组运行过程中有效控制策略,随着励磁系统技术的飞速发展,励磁系统设备日趋复杂,自动化程度越来越高,针对发电机组励磁系统设备的安全性和可靠性越来越高,对于现阶段大型复杂的发电机组励磁设备而言,传统的发电机组励磁系统故障诊断与容错控制方法已经不再适用,故为了适应现代控制设备而发展的智能故障诊断与容错控制策略是发电机组励磁系统运行过程中采用的一类实用新型技术。本文全面系统的概述了发电机组励磁系统故障诊断与容错控制技术发展以来的各种基本理论和方法,重点对发电机组基于双微机控制励磁系统的故障诊断与容错控制作了详细的介绍,主要内容包括了双微机励磁系统故障诊断与容错控制构成原理、控制方案、硬件设计、软件设计及实现硬件技术,同时对发电机组励磁系统典型故障类型在搭建的硬件平台上进行实验验证。首先,设计了发电机组双微机控制励磁系统故障诊断与容错控制硬件结构框架,确定选用TMS320F2810型号的DSP芯片作为发电机组励磁系微机控制芯片,充分利用DSP芯片丰富的接口和系统结构的要求,用protel软件设计系统各模块的外围接口电路。其次,针对发电机组双微机励磁控制系统软件设计,充分利用DSP芯片通用输入/输出多路复用器GPIO、CPU定时器、X2810中断系统、事件管理器EV、数/模转换器ADC、以及通信模块完成对双微机励磁系统各个模块软件的编程。再次,搭建双微机励磁系统硬件平台,在该平台上对典型的励磁故障类型进行故障模拟,然后在此基础上简化外围电路提高故障检测的实时性。最后,为保证双微机在故障切换时实现双通道的无扰动切换,利用增量式PID控制算法完成备用机对故障前主机的数据跟随,以及选用CD4053开关为基础设计的外围切换电路完成对故障的快速切换。通过实验测试结果表明,本文所设计基于双微机控制的发电机组励磁系统故障诊断与容错控制故障检测准确,运行过程中对故障的切换对系统的正常运行无扰动,保证了发电机组励磁系统在实际中的稳定可靠运行。
葛峰[9]（2012）在《电梯模拟运行试验台的设计与应用》文中进行了进一步梳理各种电梯运行试验系统和装置是电梯生产厂家必备的测试设备。电梯模拟运行试验台能够以较小的占地空间对电梯的电气功能进行验证和测试,也便于针对用户的各种自定义功能进行灵活的配置和试验,因此对于电梯控制柜的生产部门具有重要的实用价值。本文针对电梯电气部件的功能验证及测试和电梯控制柜的故障检测及诊断,设计了模拟电梯运行的硬件系统和电梯运行仿真软件,制作了以真实的电梯电气控制部件和模拟电梯速度控制部件为基础的电梯模拟运行试验台,实现了电梯在实际运行中的各种基本功能的再现,并能够通过仿真软件对模拟电梯进行监测与控制。在此基础上,研究了电梯控制柜的故障诊断理论,包括故障的模糊诊断技术和故障的神经网络诊断技术,以及两者结合的必要性与方式。根据电梯控制柜故障的特点,构建了基于模糊神经网络的电梯控制柜故障诊断专家系统,使其具有了对电梯控制柜进行简单的故障检测和诊断的功能。经过电梯生产厂家实际应用,表明本文设计的电梯模拟运行试验台能给电梯电气部件的功能验证和用户自定义需求的测试提供功能完善的平台和真实的电梯运行环境,取得了良好的实际应用效果。同时,故障诊断系统能对电梯控制柜进行简单的故障检测与诊断,减少了电梯生产线工作人员在电梯控制柜检测上的工作量。
谢军[10]（2011）在《汽车故障诊断仪的研究与设计》文中研究说明目前,汽车已经成为人们不可或缺的交通工具。汽车在运行时由于磨损、老化等原因常常会发生故障,给人们生命和财产安全带来了巨大的威胁。早在上世纪40～50年代,国外便开始了汽车故障诊断。近年来,我国的汽车越来越多,汽车故障诊断在我国蓬勃发展起来。本文首先介绍了汽车故障诊断的内容,然后从故障特征和诊断理论两方面对汽车机械故障诊断进行了研究,详细分析了汽车机械故障产生机理及其诊断方法。汽车故障诊断利用传感器获取汽车实时工况数据,利用时、频域数值分析方法提取故障特征,利用人工智能（如专家系统、神经网络等）进行故障诊断,大大提高了汽车故障诊断水平。神经网络用于汽车故障诊断,用得较多的是BP神经网络。实际中,故障现象和故障、故障特征和故障之间往往有着某种逻辑关系,而BP神经网络恰恰可以通过样本的学习记住这些逻辑关系,可以很好地用于汽车故障诊断。文章最后完成了诊断仪通的硬件和软件设计,并实现了部分诊断功能。
二、微机常见硬件故障诊断（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、微机常见硬件故障诊断（论文提纲范文）
（1）基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 机车故障诊断方法的研究与应用现状 |
| 1.3 机车在线故障诊断系统的研究与应用现状 |
| 1.4 本文所做的主要工作 |
| 2 重载货运电力机车的故障诊断系统方案 |
| 2.1 SS4B型电力机车故障诊断系统设计的总体方案 |
| 2.2 机车主电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.2.1 机车主电路的主要构成 |
| 2.2.2 机车主电路的主要故障模式 |
| 2.2.3 机车主电路的相关传感器布设 |
| 2.3 辅助电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.3.1 辅助电路的主要构成 |
| 2.3.2 辅助电路的主要故障模式 |
| 2.3.3 辅助电路的相关传感器布设 |
| 2.4 气路与制动系统的故障模式及相关传感器引入方案 |
| 2.4.1 气路与制动系统的主要故障模式 |
| 2.4.2 气路与制动系统的相关传感器引入 |
| 2.5 分布式传感节点布设方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 重载货运电力机车的车载分布式传感网络的软硬件设计 |
| 3.1 传感器网络通讯协议的设计 |
| 3.1.1 传感器网络的拓扑结构设计 |
| 3.1.2 传感器网络的接口选型 |
| 3.1.3 以太网的网络传输协议 |
| 3.1.4 网络的传输数据内容 |
| 3.1.5 网络拥塞控制机制 |
| 3.2 分布式传感节点的软硬件设计 |
| 3.2.1 模拟式传感节点软硬件设计 |
| 3.2.2 数字式传感节点硬件设计 |
| 3.2.3 节点滤波功能的设计 |
| 3.3 数据检测终端方案 |
| 3.4 智能故障诊断终端方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于DFTA的重载货运电力机车故障诊断算法 |
| 4.1 FTA与 DFTA算法 |
| 4.1.1 FTA算法的概述 |
| 4.1.2 DFTA算法 |
| 4.2 机车故障树模型的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验及仿真分析 |
| 5.1 数字滤波器的仿真及分析 |
| 5.2 基于OPNET的网络拥塞控制仿真及分析 |
| 5.3 DFTA的实现测试和分析 |
| 5.4 传感器滤波及网络状态下的诊断系统模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 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 |
（2）基于智能算法的断路器与继电保护系统故障追踪（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 断路器故障追踪研究 |
| 1.2.2 继电保护系统故障追踪研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于推理链和贝叶斯的故障追踪算法 |
| 2.1 推理链 |
| 2.1.1 推理链的基本原理 |
| 2.1.2 简单推理链模型 |
| 2.2 贝叶斯 |
| 2.2.1 贝叶斯网络原理 |
| 2.2.2 贝叶斯疑似度 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 断路器故障追踪 |
| 3.1 断路器的分类与结构 |
| 3.1.1 断路器的分类 |
| 3.1.2 断路器的结构 |
| 3.2 断路器故障分析 |
| 3.2.1 断路器常见故障原因 |
| 3.2.2 断路器故障相关的故障征兆信息 |
| 3.3 断路器故障追踪模型的构建 |
| 3.3.1 基于因果关系的推理链模型的构建 |
| 3.3.2 贝叶斯网络模型的构建 |
| 3.4 故障追踪流程 |
| 3.5 高压SF6断路器故障追踪实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 继电保护系统故障追踪 |
| 4.1 继电保护装置故障追踪 |
| 4.1.1 继电保护装置的结构 |
| 4.1.2 继电保护装置故障分析 |
| 4.1.3 推理链故障追踪模型的构建 |
| 4.1.4 贝叶斯网络模型的构建 |
| 4.2 合并单元和互感器故障追踪 |
| 4.2.1 合并单元与互感器的工作模式 |
| 4.2.2 常规互感器故障分析 |
| 4.2.3 常规互感器的故障追踪推理链模型 |
| 4.2.4 合并单元故障分析 |
| 4.2.5 合并单元的故障追踪推理链模型 |
| 4.3 智能终端故障追踪 |
| 4.3.1 智能终端的功能及结构 |
| 4.3.2 智能终端故障分析 |
| 4.3.3 智能终端的故障追踪推理链模型 |
| 4.4 交换机故障追踪 |
| 4.4.1 交换机故障分析 |
| 4.4.2 交换机的故障追踪推理链模型 |
| 4.5 继电保护系统故障追踪案例 |
| 4.5.1 继电保护装置故障案例 |
| 4.5.2 复杂故障的故障追踪实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表学术论文和参加科研情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）160km/h交流传动轨道工程车微机控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内发展状况 |
| 1.2.2 国外发展状况 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 轨道工程车交流主传动系统设计 |
| 2.1 轨道工程车传动系统分类 |
| 2.2 轨道工程车交流电传动系统 |
| 2.2.1 牵引电动机 |
| 2.2.2 牵引逆变器 |
| 2.2.3 整流单元 |
| 2.2.4 主发电机 |
| 2.2.5 柴油机 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 轨道工程车微机控制系统硬件设计 |
| 3.1 LCS32微机控制系统设计 |
| 3.1.1 CPU插件 |
| 3.1.2 数字输入板插件 |
| 3.1.3 数字输出板插件 |
| 3.1.4 模拟量插件 |
| 3.1.5 柴油机调速板插件 |
| 3.1.6 电源板插件 |
| 3.2 CPCI平台微机控制系统设计 |
| 3.2.1 CPU插件 |
| 3.2.2 数字量输入插件 |
| 3.2.3 数字量输出插件 |
| 3.2.4 CAN通信板插件 |
| 3.2.5 MVB通信板插件 |
| 3.2.6 模拟量板插件 |
| 3.2.7 电源板插件 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 轨道工程车微机控制系统软件设计 |
| 4.1 微机控制软件结构设计原理 |
| 4.2 逻辑控制设计 |
| 4.2.1 柴油机控制 |
| 4.2.2 励磁接触器控制 |
| 4.2.3 工况控制 |
| 4.2.4 通风机控制 |
| 4.3 中间电压特性设计 |
| 4.4 牵引/制动特性设计 |
| 4.5 故障诊断保护策略设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 轨道工程车试验结果与分析 |
| 5.1 交流主传动系统牵引/制动特性试验结果与分析 |
| 5.2 微机控制系统试验结果与分析 |
| 5.2.1 存储方式 |
| 5.2.2 循环记录及数据发送 |
| 5.2.3 显示器通讯 |
| 5.3 通讯系统试验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）机车柴油机智能化管理系统平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 公式符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 目标及意义 |
| 1.3 国内外情况 |
| 1.4 课题研究思路 |
| 1.5 本文主要工作 |
| 2 系统功能需求分析 |
| 2.1 铁路运用的功能化需求 |
| 2.1.1 内燃机车不同用途下的功能化需求分析 |
| 2.1.2 铁路机车运用环境特点分析 |
| 2.1.3 相关法律法规要求 |
| 2.2 用户管理的功能需求 |
| 2.2.1 基于可靠运用的功能化需求 |
| 2.2.2 基于成本控制的功能化 |
| 2.2.3 监管 |
| 2.3 产品研发和质量控制指导 |
| 2.4 零部件数字化管理 |
| 2.4.1 产品标识与识别 |
| 2.4.2 信息码的应用与管理 |
| 2.5 小结 |
| 3 控制系统架构 |
| 3.1 基础性架构 |
| 3.1.1 车载系统 |
| 3.1.2 车地传输系统 |
| 3.1.3 地面系统 |
| 3.2 关键零部件 |
| 3.2.1 传感器 |
| 3.2.2 线束 |
| 3.2.3 电喷控制单元 |
| 3.2.4 机载PHM控制单元 |
| 3.2.5 通讯设备 |
| 3.2.6 数据存储及下载设备 |
| 3.2.7 地面计算机 |
| 3.3 控制与管理系统功能划分 |
| 3.4 小结 |
| 4 感知系统 |
| 4.1 感知对象 |
| 4.2 硬件组成 |
| 4.2.1 感知系统常用硬件 |
| 4.2.2 非常规硬件设备 |
| 4.2.3 通过软件分析和计算可以获知的柴油机参数 |
| 4.3 软件模型 |
| 4.4 工程应用试验 |
| 4.5 小结 |
| 5. 数据处理 |
| 5.1 数据类型 |
| 5.2 数据传输与记录 |
| 5.2.1 机车内网数据传输与储存 |
| 5.2.2 车地数据传输与储存 |
| 5.3 特征提取 |
| 5.3.1 诊断项目 |
| 5.4 运用分析 |
| 5.5 柴油机状态分析 |
| 5.6 可靠性分析 |
| 5.6.1 可靠性数据 |
| 5.6.2 数据接收配置 |
| 5.6.3 数据库配置 |
| 5.6.4 处理引擎配置 |
| 5.6.5 故障预测与诊断 |
| 5.7 检修分析 |
| 5.8 成本分析 |
| 5.9 工程运用及其试验 |
| 5.10 小结 |
| 6. 控制与故障处置策略 |
| 6.1 自动化控制的主要功能 |
| 6.2 智能感知 |
| 6.3 故障诊断 |
| 6.4 故障预测 |
| 6.5 运维优化 |
| 6.6 自动化调整策略 |
| 6.7 柴油机故障分类 |
| 6.8 故障判查机理与处置策略 |
| 6.9 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 时间序列预测符号定义 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）基于时间序列的地铁列车测速定位系统故障诊断方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车测速定位系统故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.2 时间序列分类技术研究现状 |
| 1.2.3 基于时间序列的故障诊断技术研究现状 |
| 1.3 论文主要工作内容 |
| 2 基于时间序列的测速定位系统故障与行车日志分析 |
| 2.1 测速定位系统概述 |
| 2.1.1 车轴测速传感器 |
| 2.1.2 测速雷达 |
| 2.1.3 应答器定位系统 |
| 2.1.4 多传感器冗余的列车测速定位系统 |
| 2.2 基于故障时间序列的测速定位系统故障诊断方案研究 |
| 2.2.1 测速定位系统故障时间序列表现分析 |
| 2.2.2 测速定位系统故障诊断工程方法 |
| 2.2.3 基于故障时间序列的测速定位系统故障诊断方案 |
| 2.3 基于加权最小支持度关联规则分析的行车日志数据项简约 |
| 2.3.1 关联规则算法概述 |
| 2.3.2 自适应最小支持度的加权Apriori算法的数据项约简 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于多传感器的列车测速定位系统建模及故障仿真 |
| 3.1 列车运动状态建模 |
| 3.1.1 列车动力学模型 |
| 3.1.2 列车运动模型 |
| 3.2 OPG传感器测速及故障建模 |
| 3.2.1 OPG传感器测量数学模型 |
| 3.2.2 OPG传感器测速误差模型 |
| 3.2.3 OPG传感器故障建模 |
| 3.3 多普勒雷达测速及故障建模 |
| 3.3.1 测速雷达测量数学模型 |
| 3.3.2 测速雷达测速误差模型 |
| 3.3.3 测速雷达故障建模 |
| 3.4 列车位置不确定性建模 |
| 3.4.1 列车过应答器时的位置不确定性模型 |
| 3.4.2 列车正常走行时的位置不确定性模型 |
| 3.4.3 列车打滑时的位置不确定性模型 |
| 3.5 基于多传感器的测速定位系统模型及故障的仿真与验证 |
| 3.5.1 基于多传感器的测速定位系统模型及故障仿真 |
| 3.5.2 基于统计假设检验的仿真结果验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于LSTM神经网络的地铁测速定位系统故障诊断 |
| 4.1 LSTM神经网络算法 |
| 4.1.1 神经网络基本理论 |
| 4.1.2 LSTM神经网络 |
| 4.2 LSTM神经网络故障诊断模型构建 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 LSTM神经网络故障诊断模型结构 |
| 4.2.3 LSTM神经网络故障诊断模型的建立 |
| 4.3 仿真结果分析 |
| 4.3.1 网络调参 |
| 4.3.2 模型验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 测速设备离线故障诊断系统的设计与实现 |
| 5.1 测速设备离线故障诊断系统原理 |
| 5.2 测速设备离线故障诊断系统架构 |
| 5.3 基于多线程的测速设备离线故障诊断软件实现 |
| 5.3.1 软件架构 |
| 5.3.2 人机界面 |
| 5.3.3 故障诊断实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 成果总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 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 |
（6）SS4B电气设备在线诊断系统设计及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及意义 |
| 1.2 国内外应用与研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 电气设备检修和故障诊断的关键性技术方法 |
| 2.1 电气设备的简要介绍 |
| 2.2 电气设备的常见故障类型 |
| 2.2.1 牵引电机故障 |
| 2.2.2 受电弓故障 |
| 2.3 电气设备的状态监测与故障诊断技术概况 |
| 2.3.1 电气设备状态监测与故障诊断的基本原理 |
| 2.3.2 电气设备状态监测与故障诊断方法 |
| 2.4 电气设备的故障信号分析与处理方法 |
| 2.4.1 电气设备的故障信号采集 |
| 2.4.2 故障信号分析与处理方法 |
| 2.5 基于神经网络的故障诊断方法 |
| 2.5.1 人工神经元及算法 |
| 2.5.2 BP网络的结构设计与算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 SS4B型机车电气设备在线诊断系统的总体设计 |
| 3.1 系统构架设计 |
| 3.1.1 总体构架 |
| 3.1.2 主机(采集控制单元)系统构架 |
| 3.2 电路设计 |
| 3.2.1 数字板设计 |
| 3.2.2 模拟板设计 |
| 3.2.3 辅助扩展板设计 |
| 3.3 插件箱设计 |
| 3.4 部分硬件的设计 |
| 3.4.1 传感器 |
| 3.4.2 滤波器 |
| 3.4.3 A/D转换电路 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电气设备在线诊断系统软件设计 |
| 4.1 软件设计 |
| 4.1.1 软件系统组成 |
| 4.1.2 下位机软件设计 |
| 4.1.3 上位机软件设计 |
| 4.2 电气设备在线诊断系统的界面设计 |
| 4.2.1 主界面设计 |
| 4.2.2 二级界面设计 |
| 4.2.3 LCU界面设计 |
| 4.2.4 微机柜界面设计 |
| 4.2.5 TAX2箱界面设计 |
| 4.2.6 主机参数界面设计 |
| 4.3 系统调试与运行 |
| 4.3.1 调试 |
| 4.3.2 诊断逻辑验证 |
| 4.3.3 试运行 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）CS2024型给煤机故障监测及预警装置的开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 2 CS2024型给煤机系统现状及改进分析 |
| 2.1 CS2024型给煤机系统现状 |
| 2.2 CS2024型给煤机系统改进分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 下位机监测装置硬件设计 |
| 3.1 监测装置硬件总体设计 |
| 3.2 微控制器单元 |
| 3.3 电流与电压信号采集单元 |
| 3.4 光电编码器信号处理电路单元 |
| 3.5 跑偏开关信号采集单元 |
| 3.6 人机交互单元 |
| 3.7 通信单元 |
| 3.8 存储单元 |
| 3.9 电源模块 |
| 3.10 PCB及装置实物图 |
| 3.11 本章小结 |
| 4 给煤机故障监测及预警装置的软件设计 |
| 4.1 下位机软件设计 |
| 4.2 上位机软件设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统性能测试 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 下位机监测装置调试 |
| 5.3 上位机软件调试 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者从事科学研究和学习经历简介 |
（8）发电机组励磁系统故障诊断与容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 发电机组励磁系统故障诊断与容错控制概述 |
| 1.2 发电机组励磁系统故障诊断与容错控制主要方法 |
| 1.2.1 模糊故障诊断与容错控制 |
| 1.2.2 信息融合故障诊断与容错控制 |
| 1.2.3 智能体故障诊断与容错控制 |
| 1.2.4 神经网络故障诊断与容错控制 |
| 1.2.5 专家系统故障诊断与容错控制 |
| 1.3 双微机励磁系统故障诊断与容错控制的发展 |
| 1.3.1 发电机组双微机励磁系统故障诊断与容错控制研究现状 |
| 1.3.2 发电机组励磁系统故障诊断与容错控制未来发展方向 |
| 1.4 本文的工作 |
| 2 双微机励磁系统故障诊断与容错控制硬件设计 |
| 2.1 各类微机处理器的对比 |
| 2.1.1 DSP微机处理器的介绍 |
| 2.1.2 DSP芯片TMS 320X2810的结构、资源及性能 |
| 2.2 发电机组双微机励磁控制系统硬件结构 |
| 2.2.1 发电机组双微机励磁系统模拟量采集电路 |
| 2.2.2 发电机组双微机励磁系统数字量输入/出电路 |
| 2.2.3 发电机组双微机励磁系统触摸屏电路 |
| 2.2.4 发电机组双微机励磁系统故障切换电路 |
| 2.3 小结 |
| 3 励磁系统典型故障 |
| 3.1 功率单元主回路故障 |
| 3.1.1 功率单元主回路工作原理 |
| 3.1.2 功率单元主回路故障类别 |
| 3.2 操作电源故障 |
| 3.3 测试回路故障 |
| 3.3.1 PT故障 |
| 3.3.2 同步调理信号故障 |
| 3.4 励磁控制器故障 |
| 3.4.1 触发脉冲故障 |
| 3.4.2 DSP芯片故障 |
| 3.4.3 脉冲放大故障 |
| 3.5 双微机系统通讯故障 |
| 3.6 小结 |
| 4 故障诊断方法与容错控制策略研究 |
| 4.1 总体策略设计原则 |
| 4.2 双微机励磁系统各模块策略研究 |
| 4.2.1 控制主程序 |
| 4.2.2 AD采样程序 |
| 4.2.3 双微机系统时钟 |
| 4.2.4 双微机同步信号测量 |
| 4.2.5 双微机中断服务子程序 |
| 4.3 双微机励磁控制PID控制算法 |
| 4.4 小结 |
| 5 故障诊断与容错控制实现 |
| 5.1 功率单元主回路故障诊断 |
| 5.2 双微机励磁调节器数据跟随 |
| 5.3 双微机励磁调节器故障切换 |
| 5.3.1 eCAN通讯正常时的故障无扰动切换 |
| 5.3.2 eCAN通讯故障时的故障无扰动切换 |
| 5.4 小结 |
| 6 实验与验证 |
| 6.1 双微机通讯试验 |
| 6.2 双微机切换实验 |
| 6.2.1 双微机故障切换实验 |
| 6.2.2 双微机手动切换实验 |
| 6.3 小结 |
| 7 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（9）电梯模拟运行试验台的设计与应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 电梯控制系统概况 |
| 1.2 课题研究的目的与意义 |
| 1.3 电梯故障诊断系统 |
| 1.3.1 故障诊断系统的概况 |
| 1.3.2 故障诊断技术在电梯领域的应用 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第二章 电梯控制系统的分析 |
| 2.1 电梯控制系统组成及原理 |
| 2.1.1 电梯控制系统各部分的组成 |
| 2.1.2 电梯控制系统的运行原理分析 |
| 2.2 电梯的电气控制系统 |
| 2.2.1 电梯信号控制系统 |
| 2.2.2 电梯信号控制系统主要部件 |
| 2.2.3 电梯电力拖动系统 |
| 2.2.4 电梯电力拖动系统主要部件 |
| 2.2.5 电梯附属控制系统 |
| 2.3 电梯速度控制系统的分析 |
| 2.3.1 电梯速度控制系统的特点 |
| 2.3.2 电梯运行曲线的分析 |
| 2.4 安全回路的构成与原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电梯模拟运行试验台的设计与实现 |
| 3.1 电梯模拟运行试验台的功能要求 |
| 3.2 电梯模拟运行试验台设计原则 |
| 3.2.1 硬件设计原则 |
| 3.2.2 软件设计原则 |
| 3.3 电梯模拟运行试验台的总体设计方案 |
| 3.4 电梯模拟运行试验台的硬件设计 |
| 3.5 电梯模拟运行试验台主要硬件选型及实现 |
| 3.5.1 电动机的选型 |
| 3.5.2 变频器的选型 |
| 3.5.3 编码器的选型及分析 |
| 3.5.4 模拟井道 |
| 3.5.5 其他硬件 |
| 3.6 电梯模拟运行试验台的电梯运行仿真软件 |
| 3.6.1 总体设计方案 |
| 3.6.2 主要流程图 |
| 3.6.3 人机界面 |
| 3.7 电梯模拟运行试验台的实际应用及扩展 |
| 3.7.1 实现的功能 |
| 3.7.2 应用实例及扩展 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 模糊神经网络的故障诊断技术 |
| 4.1 故障的模糊诊断技术 |
| 4.1.1 模糊理论的发展及应用 |
| 4.1.2 模糊集合的概念 |
| 4.1.3 模糊推理 |
| 4.1.4 模糊故障诊断技术 |
| 4.2 故障的神经网络诊断技术 |
| 4.2.1 神经网络的发展及应用 |
| 4.2.2 神经元模型 |
| 4.2.3 神经网络的互连模式 |
| 4.2.4 神经网络学习算法 |
| 4.2.5 神经网络故障诊断技术 |
| 4.3 模糊理论与神经网络的结合 |
| 4.3.1 模糊理论与神经网络结合的趋势 |
| 4.3.2 模糊系统与神经网络结合的形态 |
| 4.4 电梯控制柜故障诊断的特点 |
| 4.4.1 电梯控制柜的故障模式与后果分析 |
| 4.4.2 电梯控制柜的故障特点分析 |
| 4.5 电梯控制柜的模糊神经网络故障诊断模型 |
| 4.5.1 故障单征兆的诊断模型 |
| 4.5.2 故障多征兆的诊断模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 电梯控制柜故障诊断系统的设计 |
| 5.1 电梯控制柜故障诊断系统 |
| 5.1.1 电梯控制柜待检测信号的分析 |
| 5.1.2 电梯控制柜故障诊断系统的总体设计与应用 |
| 5.2 基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的设计 |
| 5.2.1 模糊神经网络专家系统总体设计 |
| 5.2.2 模糊神经网络专家系统的知识获取 |
| 5.2.3 模糊知识 |
| 5.2.4 基于模糊神经网络的推理 |
| 5.2.5 系统数据库 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论着、论文 |
| 致谢 |
（10）汽车故障诊断仪的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 汽车在我国的发展 |
| 1.2 传统汽车故障诊断方法 |
| 1.3 汽车故障诊断方法的发展趋势 |
| 1.4 本设计的特色 |
| 第2章 汽车故障诊断概述 |
| 2.1 车载自诊断系统 |
| 2.2 车外诊断 |
| 2.3 OBD-Ⅱ标准 |
| 第3章 汽车机械故障诊断原理 |
| 3.1 汽车机械故障特征 |
| 3.1.1 汽车发动机运动副轨迹特征 |
| 3.1.1.1 轴心轨迹 |
| 3.1.1.2 活塞轨迹 |
| 3.1.2 汽车传动系统振动特征 |
| 3.1.2.1 齿轮振动特征 |
| 3.1.2.2 滚动轴承振动特征 |
| 3.1.3 汽车配合副磨损特征 |
| 3.2 特征信号获取 |
| 3.2.1 振动信号获取 |
| 3.2.2 磨粒信号获取 |
| 3.2.3 温度信号获取 |
| 3.3 特征信号分析 |
| 3.3.1 特征信号预处理 |
| 3.3.2 时域分析 |
| 3.3.2.1 统计分析法 |
| 3.3.2.2 无纲量指标分析法 |
| 3.3.2.3 相关累积分析法 |
| 3.3.2.4 模型分析法 |
| 3.3.3 频域分析 |
| 3.3.3.1 傅里叶分析 |
| 3.3.3.2 倒谱分析 |
| 3.3.3.3 小波分析 |
| 3.4 故障诊断 |
| 第4章 BP神经网络汽车故障诊断 |
| 4.1 汽车发动机故障诊断 |
| 4.2 汽车传动轴故障诊断 |
| 第5章 硬件设计 |
| 5.1 SAE_J1850(PWM)协议电平转换电路 |
| 5.2 SAE_J1850(VPW)协议电平转换电路 |
| 5.3 KWP2000(ISO9141-2)协议电平转换电路 |
| 5.4 CAN协议电平转换电路 |
| 第6章 软件设计 |
| 6.1 主函数模块 |
| 6.2 通讯模块 |
| 6.2.1 收发函数 |
| 6.2.2 协议自动识别函数 |
| 6.3 诊断模块 |
| 6.3.1 读取故障码函数 |
| 6.3.2 清除故障码函数 |
| 6.3.3 读取数据流函数 |
| 第7章 结束 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、微机常见硬件故障诊断（论文参考文献）
- [1]基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计[D]. 刘申易. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]基于智能算法的断路器与继电保护系统故障追踪[D]. 孙梦璇. 山东大学, 2020(11)
- [3]160km/h交流传动轨道工程车微机控制系统设计[D]. 鲍睿. 湖南大学, 2019(08)
- [4]机车柴油机智能化管理系统平台研究[D]. 王洪峰. 大连理工大学, 2019(08)
- [5]基于时间序列的地铁列车测速定位系统故障诊断方法[D]. 靳东明. 北京交通大学, 2019(01)
- [6]SS4B电气设备在线诊断系统设计及应用[D]. 李伟. 兰州交通大学, 2018(04)
- [7]CS2024型给煤机故障监测及预警装置的开发[D]. 查蕴容. 山东科技大学, 2018(03)
- [8]发电机组励磁系统故障诊断与容错控制[D]. 张朕滔. 重庆理工大学, 2015(02)
- [9]电梯模拟运行试验台的设计与应用[D]. 葛峰. 苏州大学, 2012(05)
- [10]汽车故障诊断仪的研究与设计[D]. 谢军. 中南大学, 2011(04)