多组件复杂系统的故障诊断的研究和实现

发布时间：2017-06-27 17:17

  本文关键词：多组件复杂系统的故障诊断的研究和实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国高速铁路的快速发展,目前,高速动车组已经对我国经济的发展做出了巨大贡献。牵引电机作为动车组的核心部件之一,它的运行状态直接影响到整个列车的行车安全。牵引电机本身结构复杂,它是由多个组件组成的复杂系统,传统的“事后维修”和“计划维修”方法,只有在故障发生以后,才会采取相应的检修方法。PHM是故障预测与健康管理技术,能够及时对故障发生的部位进行定位。我国现有动车组牵引电机的维修策略仍然是“计划维修”,对牵引电机的故障处理不及时,因此开展牵引电机的故障诊断具有重要的意义。在本文中以CRH2型动车组为例,对牵引电机的故障机理进行研究。对PHM预测的模型分类和预测的一般过程和方法进行分析,同时结合牵引电机的故障和数据,将PHM与牵引电机的故障诊断进行融合,找出牵引电机的机械故障与它们运行时的温度数据之间的关系,建立诊断模型。具体的研究工作有以下几点：(1)研究牵引电机的数据获取技术,完成动车组车地数据传输系统的开发,包括采集模块和无线传输模块,并对采集到的数据进行挖掘,对数据进行预处理,找出数据之间的关联性,并使用获取的数据对提出的模型进行训练,得到贝叶斯网络模型。(2)重点研究了牵引电机的故障诊断模型的构建。提出利用贝叶斯网络方法的学习能力及其强大的概率评估机制实现牵引电机故障诊断方法。首先基于专家知识建立了初始的贝叶斯网络结构,然后针对贝叶斯网络中的结构不完整和隐藏变量,提出了改进的结构化EM(SEM)算法,对贝叶斯网络的结构和参数进行学习,建立了完善的贝叶斯网络结构。最后结合获取到的牵引电机数据,尤其是针对温度数据,对牵引电机的轴承和定子故障进行诊断。仿真结果表明,本文提出的算法可以有效的估计牵引电机轴承、定子故障与温度之间的关系,并能通过温度数据成功诊断电机的故障。
【关键词】：故障预测与健康管理 牵引电机 贝叶斯网络 故障诊断
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;U269
【目录】：

• 致谢3-4
• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 引言9-15
• 1.1 课题的研究背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 牵引电机的故障诊断方法12
• 1.4 本文的主要研究内容12-13
• 1.5 本文的组织结构13-15
• 2 牵引电机的故障诊断的相关理论与技术15-31
• 2.1 PHM概念和内涵15-22
• 2.1.1 PHM的系统组成16-17
• 2.1.2 PHM模型分类17-18
• 2.1.3 PHM预测的一般过程18-20
• 2.1.4 PHM故障预测方法20-22
• 2.2 CRH2型动车组牵引系统22-26
• 2.2.1 CRH2牵引传动系统的基本组成22-23
• 2.2.2 CRH2牵引传动系统工作原理23
• 2.2.3 CRH2动车组牵引电机的特点23-26
• 2.3 牵引电机的检修和故障特性分析26-30
• 2.3.1 牵引电机的检修方式26-28
• 2.3.2 牵引电机的常见故障28-29
• 2.3.3 牵引电机的故障分析29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 牵引电机的数据获取系统实现31-39
• 3.1 动车组车地数据传输系统31-33
• 3.2 采集模块设计开发33-34
• 3.3 无线传输模块设计34-36
• 3.3.1 获取数据进程35-36
• 3.3.2 发送数据进程36
• 3.4 动车组实时运行数据36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 4 改进的贝叶斯网络故障诊断模型39-51
• 4.1 贝叶斯网络的概念和分类39-42
• 4.1.1 贝叶斯网络的概念39-40
• 4.1.2 静态贝叶斯网络(BN)40-41
• 4.1.3 动态贝叶斯网络(DBN)41
• 4.1.4 贝叶斯网络优点41-42
• 4.2 贝叶斯网络的诊断流程42-46
• 4.2.1 贝叶斯网络推理42-44
• 4.2.2 贝叶斯网络结构学习44-46
• 4.3 改进的贝叶斯网络的诊断模型46-50
• 4.3.1 改进的SEM算法47-48
• 4.3.2 改进的贝叶斯网络诊断模型48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 5 基于改进算法的故障诊断模型的实现51-62
• 5.1 实验环境51-52
• 5.2 系统概述52-53
• 5.3 基于专家知识的贝叶斯网络模型构建53-58
• 5.3.1 故障特征选取53-54
• 5.3.2 数据预处理54-56
• 5.3.3 贝叶斯网络参数学习56-58
• 5.4 基于改进的SEM算法的贝叶斯网络结构构建58-61
• 5.5 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-67
• 附录A67-68
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果68-70
• 学位论文数据集70

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