基于BP神经网络的车载设备故障诊断与预测研究



基于BP神经网络的车载设备故障诊断与预测研究

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基于BP神经网络的车载设备故障诊断与预测研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
ABSTRACT	第8-13页
1 绪论	第13-19页
1.1 研究背景和意义	第13-14页
1.2 地铁车载设备处理现状及故障特点	第14-16页
1.2.1 车载设备处理现状	第14-15页
1.2.2 车载设备故障特点	第15-16页
1.3 故障预测研究现状	第16-17页
1.4 论文主要研究内容	第17-19页
2 车载设备介绍与预测技术选择	第19-39页
2.1 TBS-100型车载设备	第19-25页
2.1.1 系统构成	第19-20页
2.1.2 各设备结构及功能	第20-25页
2.2 故障记录的数据挖掘	第25-33页
2.2.1 故障记录表	第25-27页
2.2.2 故障代码统计	第27-33页
2.3 故障预测综述	第33-36页
2.3.1 故障预测步骤	第33-35页
2.3.2 故障预测方法介绍与选择	第35-36页
2.4 本章小结	第36-39页
3 神经网络理论概述	第39-51页
3.1 神经网络基本理论	第39-45页
3.1.1 神经网络基本概念	第39页
3.1.2 神经网络特点	第39-40页
3.1.3 人工神经元	第40-41页
3.1.4 神经网络的训练	第41-42页
3.1.5 神经网络分类	第42-44页
3.1.6 神经网络应用范围	第44-45页
3.2 BP神经网络介绍	第45-46页
3.2.1 BP神经网络神经元模型	第45-46页
3.2.2 BP神经网络结构	第46页
3.3 BP神经网络学习规则	第46-50页
3.3.1 标准BP算法(梯度下降法)	第46-49页
3.3.2 批处理算法	第49-50页
3.4 神经网络应用于地铁车载设备故障预测的可行性	第50页
3.5 本章小结	第50-51页
4 基于神经网络的车载设备故障预测与诊断	第51-77页
4.1 BP神经网络预测步骤	第51-52页
4.2 网络的输入和输出	第52-56页
4.2.1 训练样本的确定	第52-55页
4.2.2 样本数据归一化	第55-56页
4.3 网络层数的选择	第56页
4.4 网络参数选择	第56-65页
4.4.1 初始化权值、偏差	第57页
4.4.2 隐含层神经元数目	第57-61页
4.4.3 确定学习速率	第61-62页
4.4.4 选择传递函数	第62页
4.4.5 选择训练函数	第62-65页
4.5 预测网络模型的应用与实例验证	第65-67页
4.6 基于小波理论的故障预测模型优化	第67-70页
4.6.1 小波神经网络	第67-68页
4.6.2 构建小波网络模型	第68-70页
4.7 预测结果检验与比较	第70-72页
4.7.1 检验方法	第70-71页
4.7.2 仿真结果对比	第71-72页
4.8 基于BP神经网络故障诊断	第72-75页
4.8.1 神经网络故障诊断步骤	第72-73页
4.8.2 故障诊断模型建立与结果验证	第73-75页
4.9 本章小结	第75-77页
5 地铁车载设备故障诊断与预测系统设计及实现	第77-97页
5.1 软件需求综述	第77-83页
5.1.1 系统设计思路及整体功能需求	第78-79页
5.1.2 现场维修端需求	第79-80页
5.1.3 工程师端需求	第80-82页
5.1.4 上级管理端需求	第82-83页
5.2 软件编译环境	第83-87页
5.2.1 MySQL数据库应用	第84-85页
5.2.2 MATLAB和C	第85-87页
5.3 系统软件实现	第87-95页
5.3.1 现场维护端	第87-91页
5.3.2 工程师端	第91-94页
5.3.3 上级管理端	第94-95页
5.4 本章小结	第95-97页
6 结论与展望	第97-99页
6.1 论文工作总结	第97-98页
6.2 论文工作展望	第98-99页
参考文献	第99-101页
图索引	第101-103页
表索引	第103-105页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第105-109页
学位论文数据集	第109页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。

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