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基于案例推理的列控RBC系统故障诊断方法研究
| 论文题名： | 基于案例推理的列控RBC系统故障诊断方法研究 |
| 关键词： | 故障诊断;案例推理;粗糙集;最近邻法;高速铁路;列车安全运行 |
| 摘要： | 近些年来，中国高铁历经快速发展，现已成为全世界高铁技术最全、集成技术最强的国家，引领着世界高铁发展的新潮流。无线闭塞中心(RBC)作为高铁CTCS-3级列控系统地面的核心设备，其可靠性和安全性保障了高铁的稳定运行。因此，研究RBC故障诊断技术对于保障高铁的安全运行具有非常重要的意义。 由于RBC故障的隐蔽性、多样性、重叠性等特点，增加了其设备维护的困难，仅仅依靠维修人员凭借经验进行诊断，远远满足不了高速铁路现代化对系统故障诊断高效率的需求。本文分析了目前RBC的维修现状，发现其故障诊断过程中储存了大量的诊断经验，因此决定将案例推理技术引入到RBC的故障诊断中，便于维修人员迅速、准确的对其故障进行诊断，保证列车的安全高效运行。本文主要研究成果如下: 首先，分析了案例推理技术的原理，采用融合面向对象技术和数据库技术的案例表示方法对RBC故障案例进行了表示，以此形成了RBC案例库;然后分析RBC系统结构和功能，利用层次组织方法对RBC故障案例进行组织，构建了合理的RBC案例组织结构。 其次，为了避免所有案例特征属性对案例相似度影响相同的问题，通过对比常用的权重计算方法后，决定采用粗糙集理论对属性进行约简，最后利用属性重要度计算了RBC特征属性的客观权重，结合主观权重得到了属性的最终权重。 再次，通过对常用的相似度计算方法进行研究后，决定采用融合加权K-NN算法和余弦函数算法的相似度计算方法计算案例之间的相似度，并用实例进行了验证;然后根据RBC案例组织结构建立了其故障分阶段近邻检索模型。 最后，在Microsoft Visual Studio2013平台下，采用C＃语言开发了RBC故障诊断系统，并对整个系统的功能模块设计及诊断流程进行了详细的介绍，其中数据库设计采用Microsoft Access2010，然后利用具体的实例验证了该故障诊断系统的有效性。 通过本文的研究，验证了案例推理技术的引入可以较好地解决RBC的故障诊断问题，对提升现场维修人员的工作效率有着较大的帮助。 |
| 作者： | 张宏扬 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 王海峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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