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| 內容簡介： |
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《道岔故障智能诊断》在介绍道岔和微机监测曲线的基础上，深入分析道岔故障模式及其在道岔动作曲线上的表征规律。针对道岔故障少样本的情况，提出道岔异常曲线的识别方法和基于相似度的道岔异常曲线识别方法；针对无道岔故障样本的情况，提出基于无监督学习的道岔曲线自动聚类方法和基于深度学习的道岔故障诊断方法。后分别提出基于道岔曲线特征和曲线点的道岔动作曲线预测方法。
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目录序前言第1章 道岔概述 11.1 铁路系统概况 11.1.1 铁路系统 11.1.2 高速铁路 21.1.3 城市轨道交通 41.2 道岔 51.2.1 道岔的基本概念及重要性 51.2.2 道岔的分类 81.3 转辙机 111.3.1 转辙机的基本概念及作用 111.3.2 转辙机的分类 111.3.3 直流转辙机的基本原理 131.3.4 交流转辙机的基本原理 15第2章 道岔监测系统 192.1 道岔监测的必要性 192.1.1 道岔事故 192.1.2 道岔监测必要性分析 212.2 道岔监测系统的基本原理 222.2.1 道岔监测系统的相关标准规范 222.2.2 道岔监测系统的主要结构 232.2.3 道岔监测系统的主要功能 232.3 主要道岔监测系统介绍 252.3.1 CSM-TD型信号微机监测系统 252.3.2 CSM-HH型信号集中监测系统 33第3章 道岔动作曲线 413.1 道岔动作曲线的分类 413.2 直流转辙机道岔动作电流曲线 413.2.1 道岔动作电流采集原理 413.2.2 单动道岔正常动作电流曲线分析 423.3 交流转辙机道岔动作电流曲线 433.3.1 道岔电流采集原理 443.3.2 交流转辙机道岔正常动作电流曲线分析 443.3.3 道岔动作曲线“小尾巴”的形成原理 453.3.4 ZYJ7型道岔正常动作曲线分析 473.4 道岔动作功率曲线 473.4.1 道岔动作功率曲线采样原理 473.4.2 道岔动作功率曲线分析 493.4.3 S700K型电动转辙机道岔动作功率曲线分析 49第4章 道岔故障模式及故障曲线仿真 524.1 道岔故障分类 524.2 道岔常见故障分析 524.3 道岔动作曲线仿真 564.3.1 道岔动作模型构建及参数设置 564.3.2 基于道岔动作模型的动作曲线仿真 644.3.3 道岔正常动作曲线仿真 644.3.4 道岔长期运行曲线仿真 664.3.5 道岔故障曲线仿真 66第5章 道岔异常曲线识别 725.1 道岔异常曲线识别总体技术路线 725.2 道岔正常参考曲线的选取方法 735.2.1 基于K均值聚类算法的道岔正常参考曲线的选取 735.2.2 基于弗雷歇距离的道岔正常参考曲线的选取 755.3 相似度的计算及阈值的确定 785.3.1 正常曲线与正常参考曲线之间的相似度计算 785.3.2 相似度阈值的确定 785.4 基于相似度的道岔异常曲线识别举例 785.4.1 正常参考曲线的选取 785.4.2 相似度的计算以及阈值的确定 805.4.3 实例测试 81第6章 基于距离的道岔故障诊断 836.1 典型距离算法 836.2 基于距离的道岔故障诊断方法 856.3 基于动态时间规整的道岔曲线故障诊断实例 866.4 基于弗雷歇距离的道岔曲线故障诊断实例 89第7章 基于深度学习的道岔故障识别方法 957.1 基于卷积神经网络的道岔故障识别方法 957.2 卷积神经网络 967.2.1 卷积神经网络概述 967.2.2 卷积神经网络经典网络算法 997.3 道岔故障诊断模型 1007.3.1 输入数据预处理 1007.3.2 模型训练过程 1017.3.3 道岔故障诊断模型的验证 1037.4 基于深度学习的道岔故障诊断实例 104第8章 道岔曲线模式的自动聚类研究 1058.1 道岔曲线的自动聚类方法 1058.1.1 聚类概念 1058.1.2 聚类方法分类 1058.2 FCM聚类算法 1068.2.1 相关概念 1078.2.2 FCM聚类算法的步骤 1088.3 道岔故障曲线的自动聚类实例 1088.3.1 数据预处理 1098.3.2 改进的FCM聚类算法 1108.3.3 案例计算结果 110第9章 道岔动作曲线预测方法 1159.1 基于道岔曲线特征的预测方法 1159.1.1 道岔动作曲线采集及代表特征选取 1169.1.2 基于BP神经网络的道岔曲线特征预测方法 1169.1.3 基于小二乘法的道岔预测曲线的拟合 1189.1.4 道岔预测曲线的故障诊断 1199.1.5 基于道岔曲线特征的预测方法实例分析 1199.2 基于曲线点的预测方法 1229.2.1 预测所用数据说明及预测效果评价指标 1229.2.2 基于ARMA模型的道岔动作曲线预测方法 1249.2.3 基于支持向量机的道岔动作曲线预测方法 131参考文献 135
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