多組件復雜系統(tǒng)的故障診斷的研究和實現(xiàn).pdf

1、隨著我國高速鐵路的快速發(fā)展，目前，高速動車組已經(jīng)對我國經(jīng)濟的發(fā)展做出了巨大貢獻。牽引電機作為動車組的核心部件之一，它的運行狀態(tài)直接影響到整個列車的行車安全。牽引電機本身結(jié)構(gòu)復雜，它是由多個組件組成的復雜系統(tǒng)，傳統(tǒng)的“事后維修”和“計劃維修”方法，只有在故障發(fā)生以后，才會采取相應的檢修方法。PHM是故障預測與健康管理技術(shù)，能夠及時對故障發(fā)生的部位進行定位。我國現(xiàn)有動車組牽引電機的維修策略仍然是“計劃維修”，對牽引電機的故障處理不及時，因此

2、開展牽引電機的故障診斷具有重要的意義。
　　在本文中以CRH2型動車組為例，對牽引電機的故障機理進行研究。對PHM預測的模型分類和預測的一般過程和方法進行分析，同時結(jié)合牽引電機的故障和數(shù)據(jù)，將PHM與牽引電機的故障診斷進行融合，找出牽引電機的機械故障與它們運行時的溫度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，建立診斷模型。
　　具體的研究工作有以下幾點:
　　(1)研究牽引電機的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，完成動車組車地數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的開發(fā)，包括采集模塊和無線

3、傳輸模塊，并對采集到的數(shù)據(jù)進行挖掘，對數(shù)據(jù)進行預處理，找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，并使用獲取的數(shù)據(jù)對提出的模型進行訓練，得到貝葉斯網(wǎng)絡模型。
　　(2)重點研究了牽引電機的故障診斷模型的構(gòu)建。提出利用貝葉斯網(wǎng)絡方法的學習能力及其強大的概率評估機制實現(xiàn)牽引電機故障診斷方法。首先基于專家知識建立了初始的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，然后針對貝葉斯網(wǎng)絡中的結(jié)構(gòu)不完整和隱藏變量，提出了改進的結(jié)構(gòu)化EM(SEM)算法，對貝葉斯網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行學習，建立了完