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基于Labview的地铁列车制动性能检测和故障诊断系统设计
| 论文题名： | 基于Labview的地铁列车制动性能检测和故障诊断系统设计 |
| 关键词： | 地铁列车;制动性能;故障诊断;系统设计;程序开发软件 |
| 摘要： | 地铁列车是新时代的交通工具。从第一辆地铁列车诞生开始，科技制造水平就在不断的发展和进步。科技水平的不断提高使得地铁列车制动系统的构成越来越复杂，地铁列车制动的功能也逐渐增多和完善。正是因为地铁列车制动系统具有复杂的结构，一旦某个单元零部件发生故障，都有可能造成设备损坏，甚至有可能造成人员伤亡和经济损失。所以地铁列车的制动性能检测和故障诊断技术的发展和创新就变得异常重要。 本文设计的测试系统能够实现地铁列车制动性能检测功能和制动故障诊断功能。制动性能检测系统可以检测到地铁列车在制动过程中的制动缸压力，牵引电机的电压和电流，车轮和闸瓦的温度，然后计算出制动初速度、平均减速度、制动距离等制动性能参数。故障诊断功能使用传统专家系统与神经网络相结合的诊断策略，当地铁列车出现故障问题能够及时的进行故障的报警和故障诊断。测试系统应用Labview软件进行开发，以Access数据库作为后台支持，使用Matlab script对RBF神经网络进行建立和训练。论文通过结合地铁列车的型式试验，选取恰当的数据采集设备来搭建测试硬件系统。 本文设计的故障诊断专家系统使用了故障树的知识获取方法和基于产生式规则的知识表示法，提出了将径向基函数神经网络与产生式规则相结合的制动故障诊断机制，详细介绍了整个诊断系统的工作流程和各个模块的功能作用。最后通过型式试验证明了测试系统能够可靠、有效地完成数据采集与计算的工作，更能够准确地诊断出制动系统故障。 |
| 作者： | 孙海龙 |
| 专业： | 仪器仪表工程 |
| 导师： | 伍川辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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