机车柴油机智能化管理系统平台研究
发布时间：2021-10-21 18:39
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...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
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
【参考文献】：
期刊论文
[1]河北省制造业企业智能化程度调查及对策分析[J]. 杨晓春. 河北农机. 2019(10)
[2]HXD2B型大功率交流传动机车专家处理系统的设计与实现[J]. 姜正,陈广泰,陈闯,王超,曲长萍,潘国斌. 铁道机车与动车. 2019(06)
[3]铁路机车车辆运行故障监测诊断技术的研究与应用[J]. 姜彧. 电子世界. 2019(11)
[4]RCM和PHM混合故障诊断分析方法在机车远程运维的应用[J]. 杜林明,刘光涛. 中国高新科技. 2019(07)
[5]大数据下机械装备故障的深度迁移诊断方法[J]. 雷亚国,杨彬,杜兆钧,吕娜. 机械工程学报. 2019(07)
[6]船舶柴油机监测与故障诊断技术研究[J]. 万云. 内燃机与配件. 2018(24)
[7]船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究[J]. 刘兴俊. 舰船科学技术. 2018(18)
[8]柴油机时频图像双向二维特征编码与故障识别[J]. 岳应娟,王旭,蔡艳平. 内燃机学报. 2018(04)
[9]CMD跨局数据回传研究[J]. 朱乾鎏,王超,刘波,赵超. 信息通信. 2018(05)
[10]SS9型电力机车在线诊断系统的原理及应用[J]. 赵祎. 铁道机车与动车. 2018(05)
博士论文
[1]基于光纤传感的机械设备动态监测关键技术研究与应用[D]. 徐刚.武汉理工大学 2013
[2]典型游乐设施复杂工况下风险评估及故障预防研究[D]. 林伟明.北京化工大学 2013
硕士论文
[1]基于物联网的设备健康管理系统[D]. 李琳琪.西安工业大学 2013
[2]DC-DC变换器剩余使用寿命预测系统的初步构建[D]. 周士红.首都师范大学 2012
本文编号：3449520
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
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
【参考文献】：
期刊论文
[1]河北省制造业企业智能化程度调查及对策分析[J]. 杨晓春. 河北农机. 2019(10)
[2]HXD2B型大功率交流传动机车专家处理系统的设计与实现[J]. 姜正,陈广泰,陈闯,王超,曲长萍,潘国斌. 铁道机车与动车. 2019(06)
[3]铁路机车车辆运行故障监测诊断技术的研究与应用[J]. 姜彧. 电子世界. 2019(11)
[4]RCM和PHM混合故障诊断分析方法在机车远程运维的应用[J]. 杜林明,刘光涛. 中国高新科技. 2019(07)
[5]大数据下机械装备故障的深度迁移诊断方法[J]. 雷亚国,杨彬,杜兆钧,吕娜. 机械工程学报. 2019(07)
[6]船舶柴油机监测与故障诊断技术研究[J]. 万云. 内燃机与配件. 2018(24)
[7]船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究[J]. 刘兴俊. 舰船科学技术. 2018(18)
[8]柴油机时频图像双向二维特征编码与故障识别[J]. 岳应娟,王旭,蔡艳平. 内燃机学报. 2018(04)
[9]CMD跨局数据回传研究[J]. 朱乾鎏,王超,刘波,赵超. 信息通信. 2018(05)
[10]SS9型电力机车在线诊断系统的原理及应用[J]. 赵祎. 铁道机车与动车. 2018(05)
博士论文
[1]基于光纤传感的机械设备动态监测关键技术研究与应用[D]. 徐刚.武汉理工大学 2013
[2]典型游乐设施复杂工况下风险评估及故障预防研究[D]. 林伟明.北京化工大学 2013
硕士论文
[1]基于物联网的设备健康管理系统[D]. 李琳琪.西安工业大学 2013
[2]DC-DC变换器剩余使用寿命预测系统的初步构建[D]. 周士红.首都师范大学 2012
本文编号：3449520
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3449520.html
