一、800牵引电机的运行寿命及检修周期的分析（论文文献综述）
王华胜,朱庆龙,钱小磊,艾厚溥,李雷,蔡两[1]（2022）在《动车组修程修制特征分析与规划设计》文中提出在分析我国动车组运用与技术特点、可靠性与寿命影响因素、既有修程修制显着特征基础上,提出动车组修程修制应在兼顾里程和时间周期的计划预防修框架下,按照磨损磨耗件维修需求规划三、四级修里程间隔周期,按照橡胶件等主要时效老化部件规划五级修时间间隔周期,提升维修性、测试性设计水平,增加精准检修项目;基于不同车型技术特点及运行差异性,总结提出既有修程、周期延长修程、项目和周期调整修程、修程结构扩大、修程结构缩减等典型修程方案,并从适用性、有效性及检修效率效益等方面进行分析,以期为动车组修程修制改革提供参考借鉴。
郝伟[2]（2021）在《基于PHM技术的高速动车组关键部件智能检修理论与方法研究》文中提出随着我国高速动车组运行速度的提高和运用规模的增长,动车组运营安全和保障技术挑战日趋突出。故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）作为一种设备健康管理技术,可以实现设备状态监控、异常预测、故障诊断、维修预测和维修决策等功能。为了提升高速动车组安全保障能力、降低检修成本、提高检修效率,本文将高速动车组检修业务和PHM技术深度融合,探索基于PHM技术的高速动车组关键部件智能检修理论与方法。重点研究基于风险预判防范的部件状态预测、故障诊断技术,以及基于固定修程计划预防的部件维修预测和维修决策技术,为动车组检修模式从“计划修”向“计划修+预测性维修”转变提供理论依据和技术支撑。主要研究内容包括以下四个方面:（1）针对高速动车组关键部件服役环境复杂、故障模式多样背景下的状态异常预测问题,提出一种在线监测与多隐藏层神经网络预测相结合的方法。该方法对高速动车组关键部件轴承开展状态在线监测,采集动车组齿轮箱轴承、牵引电机驱动端轴承等8类关键位置累计约30000公里样本数据,分析不同温度条件、不同运行状态各区间的轴承温度变化规律,研究轴承温度与时间、行驶特征的相关性,通过多隐藏层神经网络预测方法预判部件健康状况。实验结果表明,与常见方法相比,轴承温度预测精度提升显着,MAPE均在3%以内,RMSE在1以内。（2）针对高速动车组关键部件故障样本数据少导致的识别精度问题,提出一种面向非均衡数据的优化在线序贯极限学习机故障诊断方法。该方法采用K-Means SMOTE方法和基于欧氏距离的欠采样方法重构样本数据集,并利用非均衡数据分类评价函数作为适应度函数,全局寻优故障诊断模型参数,构建故障诊断模型。同时,准确分类的数据作为序贯样本持续更新诊断模型。以实际运营的动车组轴箱轴承数据为样本进行验证,结果表明,与已有方法相比,G-mean值提高了6.9%以上,F1-measure值提高了9%以上。（3）针对高速动车组高级修计划中的运行里程难以预测的问题,提出一种基于经验模态分解与优化深度学习的里程预测算法。该方法采用经验模态分解方法将里程时间序列分解为高低频时间序列,通过构建优化深度置信网络预测模型计算里程预测结果,实现对高级修时间窗的预测。以动车组3年的运行数据为样本,分析样本周期对预测结果的影响,确定里程预测模型的样本周期,实验结果表明,所提方法相对于传统预测方法,MSE降低23.9%以上,MAE降低22%以上,RMSE降低12.7%以上,可作为编制动车组高级修计划的有效依据。（4）针对检修需求非均衡导致的检修资源空置和挤兑、动车组利用率低等问题,提出一种基于粒子群算法的高级修计划优化方法。该方法综合分析动车组高级修计划的影响因素,建立基于损失里程、检修能力和节假日检修天数的高级修计划评价指标,并将评价指标作为粒子群算法适应度函数,构建高级修计划优化模型,全局寻优检修计划方案。实验结果表明,所提方法与传统高级修计划编制方法相比,评价指标降低35.9%,编制耗时大幅减少。本文从关键部件安全保障和能力保持两个方面展开研究,构建智能检修模型,通过动车组实际运营数据和真实业务场景,验证了所提方法的有效性。本文包含图70幅,表35个,参考文献153篇。
王晓东[3]（2021）在《基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法研究》文中认为轴承作为动车组中广泛应用的关键部件,其健康状态直接影响动车组的稳定运行。故障预测与健康管理是动车组运维支撑体系中的重要环节,通过对设备关键部件或系统进行状态监测,评估设备的健康状态并提供设备维修建议,确保设备安全高效平稳运行。机器学习和深度学习技术的发展一方面推动了数据驱动的故障诊断方法的广泛应用,另一方面,这些技术通常需要依赖足量的标记数据来训练出高精度的学习模型。动车组运行跨度大,工况复杂多变,安全要求高,故障数据稀缺的问题造成难以独立学习到可用的故障诊断模型。迁移学习作为一种新的机器学习范式,从不同但相关的一个或多个领域中学习知识,用于辅助新的场景下的问题求解,从而增强模型的泛化能力。考虑到不同领域的相似程度不同,参考领域的知识可用性有所不同。通常,同一设备不同工况下的标记数据可提供最相近最可用的领域知识;不同轴承型号的历史数据通常大量存在,但轴承型号及使用条件的差异造成其可用性大幅下降。特别的,动车组故障稀缺,当无法获取到与动车组轴承相似的轴承数据时,从真实轴承数据中进行知识迁移和泛化将变得非常困难。本文围绕动车组轴承故障诊断中存在的故障数据稀缺问题,系统研究了深度迁移学习方法在不同轴承故障诊断场景中的使用条件和解决方法。针对不同任务条件和源领域知识条件下的故障诊断任务,分别研究了使用同一设备不同工况数据的迁移、不同轴承对象的迁移、从数字孪生模型中的知识迁移,以及多源域领域迁移。主要工作如下:1)针对在同设备不同工况之间进行故障迁移诊断的情况,提出一种基于三元组损失的对抗判别迁移学习方法。此时,源领域数据和目标领域数据采集自变工况运行的同一轴承对象。该方法使用对抗迁移学习缩小源领域数据分布和目标领域数据分布的Wasserstein距离,使源领域和目标领域在整体分布上进行特征对齐,在此基础上对领域不同但类别相同的样本施加三元组损失,使得相同类别的样本具有更小的类内距,不同类别的样本具有更大的类间距,从而增强故障诊断模型的鲁棒性。实验结果表明,此方法在变工况轴承迁移故障诊断精度方面具有优势。2)针对该设备在任何工况下都缺乏充足标记数据的情况,提出一种跨设备故障诊断模型迁移方法。此时,借助相似设备上的足量标记数据进行故障诊断模型训练,将该故障诊断模型迁移至目标设备进行故障诊断。不同设备在轴承机械结构、故障模式与故障程度、运行条件、数据采集条件等方面的差异加大了领域差异,造成故障诊断模型在目标领域样本上的判别性下降,同时目标领域缺乏故障数据引起的数据不平衡问题也将使得诊断模型的性能更加劣化。针对上述问题,提出一种最大核范数约束的半监督轴承故障诊断迁移方法,一方面通过增大样本与分类边界之间的距离提高模型判别性,使得分类边界附近的样本不容易被误分类;另一方面提高模型输出的多样性,保证了模型对少数类样本的分类精度。在三个轴承数据集上的实验表明,所提出方法在目标领域每种故障类别只具备一个标记样本时,即可获得高精度的故障诊断结果。3)当目标领域只存在正常轴承数据,且无法找到具备充足标记数据的相似设备时,将虚拟世界中的轴承数字孪生体作为知识泛化的来源,提出基于数字孪生的故障诊断迁移方法。首先依据数字孪生理念建立轴承数值仿真模型,模拟轴承在正常状态、内圈故障、外圈故障时的动力学表现,通过虚拟实验获取在实际中尚不存在的故障轴承振动加速度数据,并通过实物实验对模型进行验证。该仿真数据包含有故障标记信息,但与实际信号之间存在较大差异。提出辅助分类对抗神经网络模型用于改善仿真数据,使其具有接近于目标领域实际信号的数据分布,在公开数据集和动车组牵引电机轴承数据集上的实验证明了该方法可以在目标设备缺乏某些故障类的情况下仍然可以训练得到有效的故障诊断模型。4)考虑到多个源领域都具备领域先验知识,为使故障诊断模型可以充分利用所有源领域信息,克服单源域迁移可能造成的负迁移现象,提出了一种多源域迁移故障诊断方法。不同源领域共享基础特征提取网络,并为每个源领域设计特定的特征提取网络和健康分类网络。在通过对抗学习实现不同源领域与目标领域特征对齐的基础上,进一步减少不同分类器对目标领域样本预测的不一致性,提高故障诊断精度。上述研究成果可应用于动车组轴承的故障诊断,为在实际工况缺乏故障数据的情况下进行有效的故障诊断提供了技术支撑;对降低实物实验的成本和风险、提高动车组故障诊断方法的可用性具有重要意义。
杨二乐[4]（2021）在《牵引电机高频轴电流建模及抑制方法研究》文中研究说明城市轨道交通具有快速、便捷、运量大和运输效率高的特性,已经成为城市公共交通的重要组成部分。目前,城市轨道交通系统广泛采用变频牵引系统,由牵引变流器产生的共模电压引起严重的电机轴承电蚀问题,增加了电机检修及维护成本,威胁轨道交通系统的安全运行。对地铁牵引电机的轴电流问题开展建模及仿真预测,并提出有效抑制策略具有一定的理论和工程意义。本文针对地铁变频供电系统中牵引电机轴电流建模、参数提取、系统仿真及抑制措施开展了研究,具体内容如下:首先针对轴电流集中参数模型及模型参数提取展开研究。建立了牵引电机轴电流的集中参数模型,设计了电机杂散电容、轴承油膜电容、共模电阻及共模电感的测试方案和参数提取方案;设计了牵引电机轴电压测试方案;搭建了牵引电机轴电流的仿真分析模型,对比仿真与实测的共模电流和轴电压来验证模型的准确性。其次围绕轴电流高频模型及参数提取进行研究。针对集中参数模型电机端口阻抗频率特性在高频段与实际不符的情况,基于电机阻抗频谱测试,提出一种轴电流高频模型并设计了参数提取方案。搭建了牵引电机轴电流的仿真分析模型,验证了模型的共模电流及轴电压时域波形,并与轴电流集中参数模型进行对比,分析了两种模型的适用场合,分析表明当频率小于共模阻抗第一个谐振频率时,在误差允许范围内,采用集中参数模型也可以满足需要,但是当频率高于共模阻抗第一个谐振频率时,应当采用高频模型。然后对地铁牵引系统轴电流进行建模和仿真分析。建立了计及接地系统的牵引电机轴电流等效电路,搭建了地铁牵引电机变频供电系统轴电流仿真模型,以异步调制方式为例,分析油膜击穿对共模电压、共模电流、轴电压、轴电流的影响及低速下轴电流的特点,分析表明在油膜击穿和低速运行下流过轴承的电流较大,严重威胁轴承寿命和系统的稳定运行。考虑接地参数对轴电流的影响,分析表明安规电容、机壳保护电阻、汇流排至车轨间电感对轴电流的影响较小。最后基于屏蔽原理对轴电流的抑制方法进行研究。分析了静电屏蔽对电火花放电（Electric Discharge Machining,EDM）轴电流和转子接地轴电流的抑制原理,并设计了端部屏蔽与槽口屏蔽两种轴电流抑制方案,通过ANSYS有限元仿真软件计算采取屏蔽措施前后的电机杂散电容,并通过MATLAB仿真验证了通过屏蔽措施抑制轴电流的有效性。对比两种屏蔽措施的抑制效果和屏蔽体的重量,结果表明端部屏蔽的方案优于槽口屏蔽的方案。
周冲[5]（2021）在《基于剩余寿命预测的地铁车辆预防性维修决策系统研究》文中提出地铁以其快捷、舒适、安全等特点已经成为人们外出最受欢迎的交通工具。随着现代制造技术的发展,地铁车辆保有量逐年增加,如何科学高效地展开地铁车辆的维修工作已经成为困扰各大地铁公司的难题。目前地铁车辆的维修工作仍以定期的维护为主,这势必会导致“过维修”和“欠维修”的现象产生,如何合理的制定地铁车辆的检修方案,使得能够在车辆发生故障前就对其进行预防性维修的研究就提上了日程。因此,本文展开了对预防性维修决策的研究,并结合某地铁公司提供的B型车的故障数据作为实例计算,主要的研究内容和结论如下:（1）通过分析地铁车辆故障维修数据的特点,使用MLE法和K-S检验法来计算车辆部件的可靠性特征量,得出其初始寿命的分布类型;将可靠性特征量代入到预防性维修决策模型中,得到了以维修间隔和剩余寿命阈值为约束的,以最小平均维修费用为目标的预防性维修决策模型,并通过算例分析验证了其决策模型的可行性。（2）针对地铁实际运行过程中需要阶段式维修的故障模式,使用结合役龄递减因子和故障率递增因子刻画车辆部件的退化过程,建立了以可靠度和预防性维修阈值为约束,最小平均维修费用为目标的预防性维修决策模型,并通过算例分析验证了其决策模型的可行性。（3）通过分析地铁车辆系统各部件的维修重要度的影响因素,从可靠性、维修性和经济性的角度出发,构建地铁车辆维修重要度评价指标体系;采用AHP-熵权法确定指标组合权重,可变模糊集法量化定性评价语言,构建地铁车辆部件的维修重要度等级;最后根据等级分类确定最优的预防性维修阈值,并通过算例分析验证了其评价模型的可行性。（4）使用C#语言设计开发地铁车辆预防性维修决策系统,实现了系统管理、数据管理、可靠性分析和维修决策制定等多个功能,为地铁车辆系统的故障数据管理和检修工作提供帮助。
庞明潇[6]（2021）在《城市轨道交通车辆维保策略优化研究 ——以青岛市为例》文中指出城市轨道交通车辆具有高效率、低污染、更准时的特点,如何安全、高效的实施车辆维保,缩短维保周期、提高维保质量、降低维保成本,是亟待解决的重要课题。本文研究了网络化运营条件下城市轨道交通车辆维保管理模式,提出了车辆最短维保周期优化模型、均衡维保策略优化模型,并进行了实例分析。首先介绍了传统的车辆修程设置,从车辆维保模式、维保形式及管理架构等维度,深入分析了城市轨道交通车辆维保管理策略。其次,基于海因里希法则统计处理车辆故障数据,通过RCM理论建立了车辆最短维保周期优化模型,通过FMECA方法建立了车辆均衡维保策略优化模型,基于可靠性、可用性、经济性三项指标,运用层次分析法建立了车辆维保方案评价模型,用以评价优化方案的可实施性。最后,以青岛市作为研究对象,结合青岛市资源优势和故障数据分析,提出车辆管理策略优化建议,对论文提出的车辆最短维保周期优化模型、均衡维保策略优化模型及车辆维保方案评价体系进行应用分析。研究结果表明,采取“隔四日检+均衡维保”代替“日检+双周检+三月检+年检”修程,维保项点和工作程序更加科学合理,可靠性、可用性、经济性综合指标优于原修程。
剧里嘉洋[7]（2021）在《故障预测与健康管理技术在动车组运用检修中的应用研究》文中进行了进一步梳理高铁在近些年来逐渐成为了我国的一张名片,乘坐动车组列车出行在某种程度上也改变了人们的出行方式。舒适、便捷、快速也成为了高铁动车组的标签。动车组是运输旅客的重点载体,在市场供需的影响下,上线运行的数量逐年增加。截止2021年4月30日,全路动车组保有量已达3369列。在当前形势下,铁路既要保安全又要保运输,因此在动车组检修维护方面提质增效显得尤为重要。目前,全路的动车组检修模式是以走行公里为主,运行时间为辅的计划性预防修,这种检修模式经历了十多年的验证,早已趋于稳定可靠。但伴随着日益增长的检修任务量,这种不灵活的计划性预防修模式也逐渐有了一定的局限性。因此近两年来全路一直在原修程修制基础上推行改革,经过不断地试验以及风险研判适当延长动车组检修周期,一方面一定程度降低成本,另一方面缓解现场实际生产压力。而改革的基础是需要建立在一套成熟的动车组运用维修系统。动车组故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）是一种基于大数据分析的背景下而快速发展起来的一种针对复杂系统的管理模式。这也将成为推动现有检修模式变革的一种重要途径。通过PHM技术,利用大数据分析模式获取动车组各个系统及重要组成部件的全生命周期数据,模型计算、比对分析后提出针对某零部件结合实际情况的维修策略,提高动车组检修质量效率,降低维护成本。通过动车组自身的传感器可以同步或者异步的读取列车运行时的参数,通过大数据分析和算法迭代,对整体系统未来的运行状态进行预测,同时进行有效的健康评估,最终实现状态实时监控,故障提前预判。针对PHM系统在动车组运用检修中的应用研究,本文的主要研究内容如下所述:第一是对研究的背景及意义进行说明,指出故障预测与健康管理技术在动车组运营检修中的重要应用作用,接着从三个方面对国内外的研究现状进行说明,最后对本文的主要研究内容进行了介绍。第二是对PHM的相关理论进行了说明,介绍了PHM的基本定义,说明了PHM的理论与实现方法,在此基础上说明了PHM系统的组成以及PHM系统的基本工作原理。第三是对动车组PHM故障模型的研究,首先说明了牵引电机故障预测的模型,然后对两种算法进行了结合,指出改进后的算法原理及运行方式,然后以CRH6A型动车组牵引电机高温故障作为研究模型,研究了系统的输入和输出。在历史温度数据的基础上,构建了算法和预测模型,并对其进行训练。将结果与实际进行对比,从而证明了了模型的可靠性。第四是简单介绍高压供电和牵引传动系统,并选取CRH6A型动车组牵引电机历史数据代入模型中进行预测,通过环境温度的变化预测出电机温度报警周期,并利用现场作业对结果进行验证。第五是描述PHM技术运用在动车组检修过程中,所遇到的关键问题。通过动车组数据来源、传输,以及各个动车组子系统的特点所对应的算法,来解决这些关键问题。第六是进行动车组PHM模型管理平台的建立,首先明确了PHM模型管理平台建设目标,然后从功能架构、逻辑架构、技术架构三方面对系统设计方法进行了说明和研究,最后对功能实现方式进行研究,证明此方式的有效性。本文在研究CRH6A动车组牵引电机故障预测模型过程中,选取电机真实历史参数,并利用模型的预测功能对电机温度进行预测,将预测结果运用到现场实际生产,在一定程度上验证了PHM技术应用在视情维修方面的可行性。
陈其硕[8]（2021）在《基于数据化管理的动车组修程修制改革案例应用分析》文中指出自2007年动车组上线运行以来,我国已经积累了数以万计的动车组运用维修数据,海量的数据蕴藏着动车组性能变化规律和故障诊断信息。随着我国动车组配属数量持续增加及运用周期及里程不断增长,动车组机械部件磨损、电气部件老化及运用检修故障率增高等问题变得更加突出,维修费用也逐年增加,因此动车组修程修制改革势在必行。如何运用数据规律指导、验证动车组修程修制改革可行性,用最少的维修成本及人力资源,最大化的实现动车组运行安全是我们当前面临的一项重大课题。目前国内四方平台动车组一二级修检修周期与国外相比普遍存在检修周期短、扣修频繁等问题,进一步导致动车组运用率低不能满足旅客出行高峰用车需求、频繁检修增加动车组检修费用的同时也次生出过度检修风险,动车组修程修制改革的目的是通过优化延长动车组检修周期实现动车组检修成本降低并更好的保证动车组运行安全。本文以太原局集团公司四方平台动车组CRH380A三日机检、CRH2A/CRH380A二级修检修项目6万公里延长至9万公里周期优化为案例,基于多年的检修经验及大量数据分析支撑,开展四方平台动车组一二级修检修项目优化周期延长修程修制改革。前期通过可行性分析制定验证方案及保障措施,分阶段、分批次科学开展阶段性验证;实车验证阶段通过监控设备、数据分析对动车组进行阶段性评估,动态掌握动车组状态;后期通过对比动车组百万公里故障率、系统组均故障率进行可行性验证数据分析并对验证结果综合评定,提出动车组修程修制改革实施方案建议,为动车组修程修制改革提供有力支撑。
郭毕明[9]（2021）在《基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究》文中提出当前,随着和谐型机车大量投入运用,使用周期内维修费用投入庞大,不可避免带来了维修体制的巨大变革。同时,由于和谐型机车采用了大量新型电子元器件和微机控制系统、网络系统,原有的基于机械磨损理论产生的计划预防修体制势必与新型机车的维修带来一定的弊端和不足。通过与国外轨道交通发达国家相比较来看,虽然我国目前在设备上已经达到发达国家水平,但是维修效益仍有不少差距,加之当前国铁集团正在大力实施机车修程修制的优化工作,铁科院、各个路局集团公司以及下属站段均在这方面积极研究攻关,因此,运用科学的维修理论指导修程修制的改革工作十分必要。本文以当前最先进的HXD1D型机车牵引系统为例,通过引入维修体系当中的故障分析相关理论来开展基于故障理论的修程修制优化分析研究。首先,本文对HXD1D型机车牵引系统主要部件的结构特点进行了介绍,掌握其关键技术要求。通过系统收集近两年来该机型牵引系统各类故障信息,并进行了有效性筛除,从而得到了准确的运用故障信息。其次,本文通过对故障理论中的故障模式、影响及危害度分析（FMECA）分析方法的相关概念以及分析的基本步骤进行介绍,掌握FMECA分析中的关键内容,并结合一定周期内HXD1D型机车牵引系统故障模式统计,通过对其进行故障模式、影响分析以及危害度分析,分析故障模式、故障后果以及严重度等级,并进行危害度的计算,制定HXD1D型机车牵引系统危害度矩阵,明确各个故障模式的危害度程度。再次,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,在前人分析研究的基础上,得出了较为实用的HXD1D型机车维修方式、维修方法的决策流程图,规范分析流程。最后,结合上述HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度情况,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,最终制定了HXD1D型机车牵引系统各主要部件修程修制优化建议方案。
张成新[10]（2021）在《和谐机车走行部关键部件故障诊断技术研究》文中研究表明机车走行部的关键部件是行车安全的重中之重,如果一旦有走行部故障的发生,造成的后续影响将非常严重,因此无论是行车过程中的在线车载故障诊断,还是机车入库修时进行的地面轴承顶轮检测都是非常有必要的。目前各站段常规检查手段还不能完全准确掌握走行部关键部件的状态,维修效率更是难以提升,因此通过机车车辆走行部故障诊断检测装置和手段,加强对机车走行部电机轴承、传动齿轮、轴箱轴承等关键部件的振动、冲击及温度等数据进行分析及诊断,并对监测过程中发现的异常故障信息及时发出预警信息,以达到实时掌握机车走行部运行状态,有效降低机车走行部机械故障带来的影响运行安全的风险。文围绕着和谐型交流机车走行部的技术特点和运用维护现状进行介绍和研究分析,对现有机车走行部关键部件故障的诊断监测装置和方法进行比较分析,提出将机车走行部车载在线监测诊断技术与地面检测诊断方法相结合的方式,全方位的对机车走行部关键部件故障进行检测,同时为满足目前和谐型交流机车的需要,对以上两种检测装置功能进行优化改进,提高机车走行部关键部件报警信息的准确性,使该装置系统能有效的为机车状态检修和机车安全运用发挥更大作用。
二、800牵引电机的运行寿命及检修周期的分析（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、800牵引电机的运行寿命及检修周期的分析（论文提纲范文）
（1）动车组修程修制特征分析与规划设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 动车组运用及技术特点 |
| 2 动车组可靠性主要影响因素 |
| 3 既有修程修制特征分析 |
| 4 修程修制规划原则 |
| 5 修程修制方案探讨 |
| 5.1 动车组车型及运用差异性分析 |
| 5.2 不同修程方案探讨 |
| 5.2.1 既有修程方案 |
| 5.2.2 周期延长的既有修程方案 |
| 5.2.3 项目和周期调整的既有修程方案 |
| 5.2.4 修程结构扩大方案 |
| 5.2.5 修程结构缩减方案 |
| 6 结论 |
（2）基于PHM技术的高速动车组关键部件智能检修理论与方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动车组关键部件状态检测和故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 动车组检修计划与检修决策研究现状 |
| 1.2.3 主要存在的问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 2 高速动车组关键部件检修业务与PHM技术分析 |
| 2.1 高速动车组关键部件检修业务 |
| 2.1.1 计划修 |
| 2.1.2 预测性维修 |
| 2.1.3 关键部件检修业务分析 |
| 2.2 PHM技术 |
| 2.2.1 PHM体系结构 |
| 2.2.2 极限学习机 |
| 2.2.3 支持向量机 |
| 2.2.4 神经网络 |
| 2.2.5 深度学习 |
| 2.2.6 PHM技术分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 高速动车组轴承温度信息在线监测与预测 |
| 3.1 问题背景 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 动车组轴承温度在线监测 |
| 3.4 动车组轴承温度预测模型 |
| 3.4.1 多隐藏层神经网络 |
| 3.4.2 轴承温度预测模型 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 数据描述 |
| 3.5.2 评价指标 |
| 3.5.3 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于优化极限学习机的非均衡数据故障诊断 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 基于优化极限学习机的非均衡数据故障诊断模型 |
| 4.3.1 优化的极限学习机 |
| 4.3.2 非均衡数据处理策略 |
| 4.3.3 优化的故障诊断模型 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 数据描述 |
| 4.4.2 评价指标 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于优化深度学习的动车组高级修计划预测 |
| 5.1 问题背景 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.3 高级修计划时间模型及里程预测分析 |
| 5.3.1 高级修计划时间模型 |
| 5.3.2 里程预测分析 |
| 5.4 基于EMD与优化深度学习的动车组里程预测模型 |
| 5.4.1 经验模态分解 |
| 5.4.2 优化的深度学习预测模型 |
| 5.4.3 动车组里程预测模型 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 数据描述 |
| 5.5.2 评价指标 |
| 5.5.3 时序数据分解 |
| 5.5.4 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于粒子群算法的动车组高级修计划优化 |
| 6.1 问题背景 |
| 6.2 相关研究 |
| 6.3 高级修计划模型 |
| 6.3.1 模型设计难点 |
| 6.3.2 模型设计思路 |
| 6.3.3 数学模型 |
| 6.4 基于粒子群算法的高级修计划模型优化 |
| 6.4.1 粒子群算法 |
| 6.4.2 基于粒子群算法的高级修计划模型 |
| 6.5 实验与分析 |
| 6.5.1 数据描述 |
| 6.5.2 实验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 故障迁移诊断研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结分析 |
| 1.3 研究目标与论文组织结构 |
| 2 相关知识 |
| 2.1 迁移学习 |
| 2.2 轴承迁移故障诊断方法 |
| 2.2.1 参数迁移方法 |
| 2.2.2 基于偏差的方法 |
| 2.2.3 对抗判别方法 |
| 2.2.4 对抗生成方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 跨工况故障诊断方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于三元组损失和Wasserstein距离的跨工况故障诊断方法 |
| 3.2.1 类级对齐与三元组损失 |
| 3.2.2 对抗领域适应与Wasserstein距离 |
| 3.3 模型与方法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 美国凯斯西储大学轴承实验及分析 |
| 3.4.2 德国帕德博恩大学轴承实验及分析 |
| 3.4.3 高铁牵引电机轴承试验台试验及分析 |
| 3.4.4 参数分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 跨设备故障诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.2.1 领域适应方法中的目标判别性 |
| 4.2.2 通过核范数最大化提高模型的判别性和多样性 |
| 4.3 模型与方法 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 实验设定 |
| 4.4.3 跨设备诊断结果及分析 |
| 4.4.4 类不平衡情况下的跨设备诊断实验及分析 |
| 4.4.5 牵引电机轴承数据集实验及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 从数字孪生到现实世界的迁移故障诊断方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.2.1 从数字孪生到物理实体的迁移 |
| 5.2.2 适用于领域迁移任务的生成式对抗网络 |
| 5.3 模型与方法 |
| 5.3.1 构建轴承数值仿真模型 |
| 5.3.2 仿真模型验证与数据生成 |
| 5.3.3 领域适应 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 西储大学数据集实验结果分析 |
| 5.4.3 帕德博恩大学轴承数据集结果分析 |
| 5.4.4 牵引电机轴承数据集结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 多源域迁移故障诊断方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型与方法 |
| 6.3 实验与分析 |
| 6.3.1 实验设置 |
| 6.3.2 多源域跨工况迁移故障诊断实验及分析 |
| 6.3.3 多源域跨设备迁移故障诊断实验及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）牵引电机高频轴电流建模及抑制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 轴电流形成原因 |
| 1.1.2 变频供电下轴电流的危害 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轴电流产生机理 |
| 1.2.2 轴电流等效电路模型 |
| 1.2.3 轴电流模型中参数确定方法 |
| 1.2.4 轴电流抑制方法 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 电机轴电流集中参数模型研究 |
| 2.1 电机轴电流集中参数模型 |
| 2.2 电机杂散电容测试及提取 |
| 2.2.1 电机杂散电容测试方案 |
| 2.2.2 电机杂散电容提取 |
| 2.3 电机轴承油膜参数测试与提取 |
| 2.3.1 电机轴承油膜参数测量 |
| 2.3.2 电机轴承油膜参数提取 |
| 2.4 电机共模电阻与共模电感测试与提取 |
| 2.5 模型验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 电机轴电流高频模型研究 |
| 3.1 电机轴电流高频模型 |
| 3.1.1 现有的轴电流模型 |
| 3.1.2 改进的轴电流高频模型 |
| 3.2 高频模型参数测试 |
| 3.2.1 整机端口测试 |
| 3.2.2 拆机端口测试 |
| 3.3 高频模型参数提取 |
| 3.4 电机轴电流高频模型的验证 |
| 3.4.1 端口阻抗频率特性验证 |
| 3.4.2 共模电流与轴电压时域验证 |
| 3.5 集中参数模型与高频轴电流模型对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 地铁牵引电机系统轴电流分析 |
| 4.1 地铁牵引电机轴电流等效模型 |
| 4.2 地铁牵引电机轴电流的仿真计算 |
| 4.3 接地系统参数对轴电流的影响 |
| 4.3.1 安规电容对轴电流的影响 |
| 4.3.2 车体保护电阻和电感对轴电流的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于静电屏蔽的轴电流抑制方法研究 |
| 5.1 静电屏蔽抑制轴电流原理 |
| 5.1.1 静电屏蔽对EDM电流的抑制原理 |
| 5.1.2 静电屏蔽对转子接地电流的抑制原理 |
| 5.2 屏蔽方案 |
| 5.2.1 无静电屏蔽时电机杂散电容计算 |
| 5.2.2 屏蔽方案 |
| 5.3 端部屏蔽方法及抑制效果 |
| 5.3.1 端部屏蔽方法 |
| 5.3.2 端部屏蔽对杂散电容的影响 |
| 5.3.3 端部屏蔽对两种类型轴电压的抑制效果 |
| 5.4 槽口屏蔽方法及抑制效果 |
| 5.4.1 槽口屏蔽方法 |
| 5.4.2 槽口屏蔽对杂散电容的影响 |
| 5.4.3 槽口屏蔽对两种类型轴电压的抑制效果 |
| 5.5 两种方案的对比 |
| 5.6 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 |
（5）基于剩余寿命预测的地铁车辆预防性维修决策系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 预防性维修决策研究现状 |
| 1.2.2 剩余寿命预测研究现状 |
| 1.2.3 维修阈值研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 基于初始寿命分布的地铁车辆预防性维修决策研究 |
| 2.1 故障数据与维修策略分析 |
| 2.1.1 故障数据分析 |
| 2.1.2 维修策略分析 |
| 2.2 预防性维修决策模型 |
| 2.2.1 可靠性特征量 |
| 2.2.2 分布模型建立过程 |
| 2.2.3 基于初始寿命分布的预防性维修决策建模 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑维修效果的地铁车辆预防性维修决策研究 |
| 3.1 系统部件维修后退化规律分析 |
| 3.2 考虑维修效果的预防性维修决策模型 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于维修重要度的地铁车辆预防性维修阈值研究 |
| 4.1 维修重要度评估理论方法 |
| 4.1.1 可变模糊集法 |
| 4.1.2 AHP-熵权法 |
| 4.2 维修阈值评估模型 |
| 4.2.1 地铁车辆维修重要度评价指标体系 |
| 4.2.2 基于可变模糊集法的部件维修重要度评价 |
| 4.2.3 基于维修重要度的维修阈值选择 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地铁车辆预防性维修决策系统 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统开发平台与编程工具 |
| 5.1.2 系统功能设计 |
| 5.1.3 系统数据库设计 |
| 5.2 系统主要界面设计 |
| 5.2.1 登录界面 |
| 5.2.2 主界面 |
| 5.2.3 系统管理界面 |
| 5.2.4 数据管理界面 |
| 5.2.5 可靠性分析界面 |
| 5.2.6 维修决策界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 各部件综合相对隶属度和级别特征值计算结果统计 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）城市轨道交通车辆维保策略优化研究 ——以青岛市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、意义和目的 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 城市轨道交通管理面临的挑战 |
| 1.1.3 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外车辆维保策略研究现状 |
| 1.2.2 国内车辆维保策略研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 车辆维保相关理论基础 |
| 2.1 城市轨道交通车辆概述 |
| 2.2 车辆维保理论 |
| 2.2.1 车辆维保概念 |
| 2.2.2 车辆维保理论 |
| 2.3 可靠性 |
| 2.3.1 可靠性概念及指标 |
| 2.3.2 寿命分布函数 |
| 2.4 FMECA |
| 2.4.1 FMECA概念 |
| 2.4.2 FMECA分析程序 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 城市轨道交通车辆维保策略 |
| 3.1 车辆维保修程 |
| 3.2 车辆维保管理模式 |
| 3.2.1 不同实施主体下维保模式 |
| 3.2.2 不同功能定位下维保形式 |
| 3.3 车辆维保管理架构 |
| 3.3.1 未达到线网规模下管理架构 |
| 3.3.2 线网规模下专业化管理架构 |
| 3.3.3 线网规模下区域化管理架构 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 车辆维保修程优化模型 |
| 4.1 车辆最短维保周期优化模型 |
| 4.1.1 综合框架 |
| 4.1.2 可接受的最低可靠度 |
| 4.1.3 AD拟合优度检验 |
| 4.1.4 维保周期优化模型 |
| 4.2 车辆均衡维保策略优化模型 |
| 4.2.1 故障模式危害度分析 |
| 4.2.2 均衡修工作包划分原则 |
| 4.3 车辆维保方案评价模型 |
| 4.3.1 车辆维保方案评价指标 |
| 4.3.2 车辆维保方案评价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车辆维保策略优化实例分析 |
| 5.1 青岛市轨道交通车辆维保现状 |
| 5.1.1 车辆及车辆基地设置情况 |
| 5.1.2 车辆维保管理策略 |
| 5.1.3 车辆维保修程修制 |
| 5.2 车辆维保管理策略优化 |
| 5.2.1 管理架构 |
| 5.2.2 维保模式及形式 |
| 5.3 车辆最短维保周期优化 |
| 5.3.1 车辆故障统计分析 |
| 5.3.2 子系统故障统计分析 |
| 5.3.3 车辆故障分布模型建立 |
| 5.3.4 车辆隔四日检维保策略 |
| 5.4 车辆均衡维保策略优化 |
| 5.4.1 车辆维保修程写实 |
| 5.4.2 车门系统结构及功能逻辑分析 |
| 5.4.3 FMECA分析 |
| 5.4.4 均衡修工作包 |
| 5.5 优化后维保策略评价 |
| 5.5.1 维保策略评价模型 |
| 5.5.2 优化后维保策略实际效益 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
| 致谢 |
（7）故障预测与健康管理技术在动车组运用检修中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究背景及现状 |
| 1.2.1 PHM技术研究背景及现状 |
| 1.2.2 动车组PHM研究现状 |
| 1.2.3 国外动车组PHM系统研究现状 |
| 1.3 本文研究内容说明 |
| 2 PHM相关理论概述 |
| 2.1 PHM概述 |
| 2.2 PHM理论介绍 |
| 2.2.1 PHM理论基础 |
| 2.2.2 PHM系统构成 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 动车组PHM故障模型研究 |
| 3.1 牵引传动系统故障预测模型 |
| 3.1.1 对象选取 |
| 3.1.2 数据选择 |
| 3.1.3 算法选择 |
| 3.1.4 模型构建 |
| 3.1.5 应用实例 |
| 3.2 牵引电机故障条件影响因素分析 |
| 3.2.1 对象选取 |
| 3.2.2 算法选择 |
| 3.2.3 模型构建 |
| 3.2.4 应用实例 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 模型运用实例 |
| 4.1 电机温度波动原因 |
| 4.1.1 电机散热结构分析 |
| 4.1.2 其他原因分析 |
| 4.2 CRH6A型动车组电机温度标准 |
| 4.3 温度数据的选择 |
| 4.4 温度预测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 动车组PHM方法应用 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 数据分类 |
| 5.1.2 数据采集传输 |
| 5.2 动车组健康管理 |
| 5.3 模型应用 |
| 5.3.1 基于可靠性算法 |
| 5.3.2 基于失效物理模型的算法 |
| 5.3.3 基于数据驱动的算法 |
| 5.3.4 基于统计学的算法 |
| 5.4 动车组故障预测 |
| 5.5 动车组应急处置 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 动车组PHM管理平台构建 |
| 6.1 功能架构 |
| 6.2 逻辑架构 |
| 6.3 技术架构 |
| 6.4 功能实现 |
| 6.4.1 基本功能 |
| 6.4.2 数据处理 |
| 6.4.3 健康管理 |
| 6.4.4 故障预测 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于数据化管理的动车组修程修制改革案例应用分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外动车组维修现状 |
| 1.2.1 国外动车组维修现状 |
| 1.2.2 国内动车组维修现状 |
| 1.3 太原动车所介绍 |
| 1.3.1 太原动车所情况 |
| 1.3.2 动车组配属及运行交路情况 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 论文研究思路及方法 |
| 2.1 论文研究思路 |
| 2.1.1 CRH380A动车组一级修机检作业 |
| 2.1.2 四方平台CRH2A/CRH380A动车组二级修项目周期优化 |
| 2.2 数据验证方法 |
| 2.2.1 动车组故障率统计公式 |
| 2.2.2 动车组运行可靠性评价方法 |
| 2.2.3 动车组阶段性评价方法 |
| 3 动车组运用检修监控设备现状 |
| 3.1 TEDS系统介绍及应用 |
| 3.1.1 TEDS功能及用途 |
| 3.1.2 TEDS系统工作原理 |
| 3.1.3 TEDS作业流程 |
| 3.2 WTDS系统介绍及应用 |
| 3.2.1 WTDS系统功能及用途 |
| 3.2.2 WTDS系统工作原理 |
| 3.2.3 WTDS作业流程 |
| 3.3 PHM系统介绍及应用 |
| 3.3.1 PHM系统功能及用途 |
| 3.3.2 PHM系统工作原理 |
| 3.4 EMIS系统介绍及应用 |
| 3.4.1 EMIS系统功能及用途 |
| 3.4.2 EMIS动车所应用模块 |
| 3.4.3 EMIS系统关键技术 |
| 3.5 LY系统介绍及应用 |
| 3.5.1 LY系统功能及用途 |
| 3.5.2 LY系统工作原理 |
| 3.6 SJ系统功能介绍及应用 |
| 3.6.1 SJ系统功能及用途 |
| 3.6.2 SJ系统工作原理 |
| 3.7 小结 |
| 4 CRH380A动车组一级修修程修制改革验证分析 |
| 4.1 检修作业介绍 |
| 4.2 CRH380A动车组三日机检作业优化方案 |
| 4.2.1 背景和依据 |
| 4.2.2 实施方案 |
| 4.2.3 实车验证情况 |
| 4.3 数据验证分析 |
| 4.3.1 动车组百万公里故障率 |
| 4.3.2 动车组组均故障数 |
| 4.3.3 监控设备监控故障情况 |
| 4.3.4 经济效益 |
| 4.4 小结 |
| 5 CRH2A/CRH380A动车组二级修修程修制改革验证分析 |
| 5.1 二级修检修作业介绍 |
| 5.2 二级修作业周期3 万公里延长至6 万公里 |
| 5.3 二级修作业周期6 万公里延长至9 万公里 |
| 5.3.1 整体方案 |
| 5.3.2 项目周期变化表 |
| 5.4 数据验证分析 |
| 5.4.1 百万公里故障率 |
| 5.4.2 动车组组均万公里故障率 |
| 5.4.3 系统组均万公里故障率 |
| 5.4.4 阶段性评估分析 |
| 5.4.5 可行性验证分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内、外轨道交通运输行业的维修方式现状及研究方向 |
| 1.2.1 国内轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.2 国外轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.3 当前国内轨道交通运输行业维修的研究方向 |
| 1.3 论文研究内容与路线 |
| 2 简述HXD1D型机车牵引系统结构功能及故障特点 |
| 2.1 HXD1D型机车牵引系统功能概述及功能逻辑框图 |
| 2.2 HXD1D型机车牵引系统部件结构特点及工作原理介绍 |
| 2.2.1 受电弓 |
| 2.2.2 主断路器 |
| 2.2.3 高压电缆总成 |
| 2.2.4 主变压器 |
| 2.2.5 牵引变流器 |
| 2.2.6 牵引电机 |
| 2.2.7 高压互感器 |
| 2.3 HXD1D型机车运用状况及牵引系统故障统计分析 |
| 2.3.1 HXD1D型机车运用基本情况 |
| 2.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障及统计分析 |
| 3 故障分析方法 |
| 3.1 故障分析方法介绍 |
| 3.2 FMECA方法概述 |
| 3.3 故障模式的定义和分类 |
| 3.4 FMEA分析方法分类及其应用 |
| 3.4.1 FMEA分析方法分类 |
| 3.4.2 FMEA分析表格的制定和填写说明 |
| 3.4.3 FMEA分析应用实例 |
| 3.5 CA 分析方法 |
| 3.6 FMECA分析方法步骤流程及说明 |
| 4 HXD1D型机车牵引系统故障的FMECA分析 |
| 4.1 FMEA表格的制定、填写 |
| 4.2 危害度分析(CA) |
| 4.2.1 CA分析数据的选取分析 |
| 4.2.2 HXD1D型机车牵引系统故障CA分析表格的制定和建立 |
| 4.3 危害度矩阵分析 |
| 4.3.1 危害度矩阵的原理及表示方法 |
| 4.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度矩阵图及分析 |
| 5 HXD1D型机车牵引系统维修决策方法分析 |
| 5.1 维修方式的决策 |
| 5.1.1 现代轨道交通维修装备维修方式的分类及主要特点 |
| 5.1.2 维修方式逻辑决断图的建立 |
| 5.2 维修方法决策 |
| 5.3 维修周期的选择策略 |
| 6 HXD1D型机车牵引系统检修修程的优化决策 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及科研成果清单表格样式 |
| 学位论文数据集页 |
（10）和谐机车走行部关键部件故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 机车故障诊断技术的发展现状与趋势 |
| 1.3 本文研究的主要内容、目标 |
| 2 和谐机车走行部的技术特点与运用维护 |
| 2.1 和谐机车走行部技术特点 |
| 2.1.1 机车轮对技术特点 |
| 2.1.2 驱动装置技术特点 |
| 2.1.3 牵引电机技术特点 |
| 2.2 机车走行部维修情况 |
| 2.2.1 机车维修计划 |
| 2.2.2 机车轮对驱动系统维修工作要求 |
| 2.3 机车走行部运用现状 |
| 2.3.1 轴承故障现象判断 |
| 2.3.2 齿轮失效现象判断 |
| 2.3.3 和谐机车运用中走行部故障情况 |
| 3 故障诊断技术的研究 |
| 3.1 轴承故障 |
| 3.1.1 轴承故障的基本形式 |
| 3.1.2 轴承的振动信号特性 |
| 3.1.3 轴承的振动信号分析 |
| 3.2 齿轮失效 |
| 3.2.1 齿轮失效的基本形式 |
| 3.2.2 齿轮的振动信号特性 |
| 3.2.3 齿轮的振动信号分析 |
| 3.3 常规故障诊断方法 |
| 3.3.1 时域分析法 |
| 3.3.2 频域分析法 |
| 3.3.3 时频分析法 |
| 4 机车走行部故障诊断技术分析 |
| 4.1 感温贴片 |
| 4.1.1 感温贴片使用说明 |
| 4.1.2 感温贴片使用规范 |
| 4.2 YZB-1 型机车熔断式轴温报警装置 |
| 4.2.1 YZB-1 装置结构原理 |
| 4.2.2 YZB-1 装置技术特点 |
| 4.3 JK00430 机车走行部车载诊断监测系统 |
| 4.3.1 JK00430 装置结构原理 |
| 4.3.2 JK00430 装置技术特点 |
| 4.4 机车走行部车载监测装置比较 |
| 5 和谐机车走行部故障诊断装置的实施运用分析 |
| 5.1 HXD1C型机车走行部故障诊断装置的设计方案 |
| 5.1.1 执行标准 |
| 5.1.2 使用环境 |
| 5.1.3 装置组成 |
| 5.1.4 装置正常诊断报警需要具备的基本条件 |
| 5.1.5 装置技术特点 |
| 5.2 数据分析方法 |
| 5.2.1 常规数据分析 |
| 5.2.2 报警数据分析 |
| 5.3 现场使用效果 |
| 6 移动式轴承顶轮检测装置的分析与应用 |
| 6.1 机车走行部轴承顶轮检测技术研究 |
| 6.1.1 滚动轴承振动机理及故障诊断原理 |
| 6.1.2 机车走行部轴承简易诊断技术研究 |
| 6.1.3 机车走行部轴承精密诊断技术研究 |
| 6.2 机车走行部轴承顶轮检测系统总体方案 |
| 6.2.1 系统总体设计构思 |
| 6.2.2 系统主要设计具体架构及参数 |
| 6.3 顶轮检测系统现场应用 |
| 6.3.1 门限值的制定 |
| 6.3.2 现场应用情况及典型案例分析 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
四、800牵引电机的运行寿命及检修周期的分析（论文参考文献）
- [1]动车组修程修制特征分析与规划设计[J]. 王华胜,朱庆龙,钱小磊,艾厚溥,李雷,蔡两. 中国铁路, 2022(02)
- [2]基于PHM技术的高速动车组关键部件智能检修理论与方法研究[D]. 郝伟. 北京交通大学, 2021
- [3]基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法研究[D]. 王晓东. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]牵引电机高频轴电流建模及抑制方法研究[D]. 杨二乐. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于剩余寿命预测的地铁车辆预防性维修决策系统研究[D]. 周冲. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]城市轨道交通车辆维保策略优化研究 ——以青岛市为例[D]. 庞明潇. 青岛理工大学, 2021(02)
- [7]故障预测与健康管理技术在动车组运用检修中的应用研究[D]. 剧里嘉洋. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [8]基于数据化管理的动车组修程修制改革案例应用分析[D]. 陈其硕. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [9]基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究[D]. 郭毕明. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [10]和谐机车走行部关键部件故障诊断技术研究[D]. 张成新. 中国铁道科学研究院, 2021(01)