高速鐵路牽引供電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與維修決策

第1章緒論
11問題的提出
12國內外研究現(xiàn)狀分析
121牽引供電狀態(tài)檢測與維修現(xiàn)狀
122設備故障狀態(tài)監(jiān)測與狀態(tài)維修優(yōu)化建模方法
 13本書研究目標與研究內容
 14本書主要內容
第2章基于Markov過程的組合式同相供電裝置狀態(tài)維修決策
優(yōu)化研究21引言
22組合式同相供電方案的結構與特點
221傳統(tǒng)同相供電方案
222組合式同相供電方案
23組合式同相供電裝置
231裝置構成
232工作模式
233故障模式
24組合式同相供電裝置可靠性分析
241符號定義
242假設條件
243可靠性建模
244算例分析
25考慮故障狀態(tài)的組合式同相供電裝置維修決策優(yōu)化模型
251故障狀態(tài)
252維修決策優(yōu)化模型
253算例分析
26小結
第3章基于振動信號分析的高鐵接觸網補償裝置故障
狀態(tài)監(jiān)測研究31引言
32高鐵接觸網棘輪補償裝置運行分析
33機械故障選擇和KNN參數(shù)描述
331k近鄰分類器
332機械故障特征KNN參數(shù)優(yōu)化
34基于智能水滴算法的KNN參數(shù)同步特征選擇
341標準智能水滴優(yōu)化算法
342基于局部區(qū)域縮放的自適應算法描述
343機械故障監(jiān)測模型的操作步驟
35模擬實驗
351優(yōu)化算法性能測試
352IWD-KNN分類器性能測試
353故障監(jiān)測實驗
36小結
第4章基于振動信號分析的高鐵接觸網單個錨段故障
狀態(tài)監(jiān)測研究41引言
42接觸網機械故障與定點振動信息監(jiān)測
421接觸網機械故障
422接觸網定點振動信息監(jiān)測
43熵特征小波分解識別
431小波熵的概念
432有限變分的小波識別
433案例分析
44基于有限變分小波SVM故障診斷
441支持向量機
442故障診斷流程
443實驗結果與分析
45小結
第5章基于磨損分析的高鐵受電弓滑板狀態(tài)維修決策優(yōu)化研究
51引言
52磨損問題計算模型
521磨損過程描述
522考慮剛度系數(shù)下的磨損動力學
523磨損計算
 53基于卷積神經網絡的磨損量預測
531卷積神經網絡
532超鏈接卷積神經網絡
533最優(yōu)磨損量的確定
54案例分析
541卷積神經網絡算法性能測試
542磨損故障分析
55小結
第6章基于可靠性的高鐵牽引供電狀態(tài)維修決策優(yōu)化研究
61引言
62牽引供電設備的實時可靠性分析
621可靠性計算模型
622案例分析
63基于回聲狀態(tài)網絡的高鐵可靠性預測
631高鐵牽引供電設備故障時間序列預測
632回聲狀態(tài)網絡采樣概率分布預測
633參數(shù)優(yōu)化
634案例分析
64高鐵牽引供電設備實時可靠性維修決策
641維修決策流程
642案例分析
65小結
第7章結論與展望
參考文獻