轨道交通自动检票机设备故障预测技术研究



轨道交通自动检票机设备故障预测技术研究

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轨道交通自动检票机设备故障预测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第一章绪论	第13-25页
1.1 研究背景与意义	第13-15页
1.1.1 研究背景	第13-14页
1.1.2 研究意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-19页
1.2.1 设备维修方式发展	第15页
1.2.2 故障预测技术	第15-19页
1.3 研究目标及内容	第19-20页
1.3.1 研究目标	第19页
1.3.2 研究内容	第19-20页
1.4 技术路线	第20-23页
1.4.1 技术路线描述	第20-21页
1.4.2 技术路线	第21-23页
1.4.3 论文结构安排	第23页
1.5 本章小结	第23-25页
第二章自动检票机功能与工作原理	第25-35页
2.1 概述	第25页
2.2 自动检票机分类	第25-26页
2.3 自动检票机运行模式	第26-27页
2.4 自动检票机功能	第27-28页
2.5 自动检票机设备组成与工作原理	第28-34页
2.5.1 自动检票机组成	第28-30页
2.5.2 自动检票机的模块分类	第30-31页
2.5.3 自动检票机工作原理	第31-33页
2.5.4 自动检票机整机性能	第33-34页
2.6 本章小结	第34-35页
第三章自动检票机设备故障分析	第35-51页
3.1 概述	第35页
3.2 自动检票机设备故障的描述	第35-42页
3.2.1 自动检票机故障的定性描述	第35-38页
3.2.2 设备性能的变化规律	第38页
3.2.3 自动检票机故障的定量描述	第38-42页
3.3 自动检票机故障机理分析研究	第42-47页
3.3.1 故障分类	第42-43页
3.3.2 设备故障影响因素分析	第43-46页
3.3.3 故障机理分析	第46-47页
3.4 自动检票机故障预测的状态检测需求	第47-49页
3.5 本章小结	第49-51页
第四章自动检票机设备故障预测模型的建立	第51-65页
4.1 概述	第51页
4.2 神经网络	第51-54页
4.2.1 神经元模型	第51-52页
4.2.2 激活函数	第52-53页
4.2.3 神经网络的拓扑结构	第53-54页
4.3 循环神经网络	第54-59页
4.3.1 传统循环神经网络	第54-55页
4.3.2 长短时记忆循环神经网络	第55-57页
4.3.3 循环网络的训练算法	第57-59页
4.4 基于BP-LSTM的故障预测模型构建	第59-60页
4.5 基于VPSO-LSTM的故障预测模型构建	第60-63页
4.5.1 PSO算法原理	第60-61页
4.5.2 粒子群优化算法的改进	第61-63页
4.5.3 基于VPSO-LSTM的故障预测模型建立	第63页
4.6 预测性能评估指标	第63-64页
4.7 本章小结	第64-65页
第五章故障预测模型实例分析与评估	第65-77页
5.1 概述	第65页
5.2 数据的采集与处理	第65-67页
5.2.1 数据的描述	第65-66页
5.2.2 数据处理	第66-67页
5.3 算例分析	第67-76页
5.3.1 BP神经网络的故障预测	第68-70页
5.3.2 BP-LSTM神经网络的故障预测	第70-73页
5.3.3 VPSO-LSTM神经网络的故障预测	第73-76页
5.4 数据对比分析	第76页
5.5 本章小结	第76-77页
第六章结论与展望	第77-79页
6.1 研究成果总结	第77-78页
6.2 研究展望	第78-79页
致谢	第79-81页
参考文献	第81-85页
硕士期间科研经历与论文发表情况	第85页

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