動(dòng)車組主動(dòng)運(yùn)維服務(wù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)隨著我國(guó)高速鐵路動(dòng)車組的大規(guī)模投入使用，動(dòng)車組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也不斷的增長(zhǎng)。如何充分的利用這些監(jiān)測(cè)對(duì)動(dòng)車組設(shè)備建立主動(dòng)運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng)，進(jìn)而有效的支持動(dòng)車組在運(yùn)維與維護(hù)方面的管理已經(jīng)成為動(dòng)車組管理領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。本文著重對(duì)主動(dòng)運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了以P SOM-SVM(Parallel Self-Organizing Maps& Support Vector Machines)算法為核心的動(dòng)車組牽引電機(jī)狀態(tài)

2、監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)。
　　針對(duì)傳統(tǒng)的SVM算法具有對(duì)大樣本訓(xùn)練效果差，收斂速度較慢等不足，本文通過(guò)SOM算法和SVM算法結(jié)合使用，初步解決了大樣本和臟數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練問(wèn)題。通過(guò)對(duì)算法的并行化改進(jìn)，進(jìn)一步提高了算法的性能，很好的解決了大樣本訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題。本文的具體工作如下:
　　(1)介紹了SVM算法和SOM算法的理論基礎(chǔ);分析研究SVM改進(jìn)算法;探討SVM算法在本系統(tǒng)中的不足之處;設(shè)計(jì)SOM-SVM算法步驟初步解決大樣本數(shù)

3、據(jù)和臟數(shù)據(jù)訓(xùn)練問(wèn)題。引入并行化改進(jìn)SOM-SVM算法，并從數(shù)學(xué)角度和試驗(yàn)角度證明并行化的可行性，有效的提高了算法的效率。
　　(2)闡述了動(dòng)車組主動(dòng)運(yùn)維服務(wù)的基本特點(diǎn)，著重介紹了動(dòng)車組牽引電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)的邏輯設(shè)計(jì)，模塊設(shè)計(jì)。將PSOM-SVM算法應(yīng)用于該系統(tǒng)中，并通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)選擇SVM算法的核函數(shù)和相關(guān)參數(shù)。闡述了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作和PSOM-SVM算法訓(xùn)練過(guò)程。最后以CRH2型動(dòng)車牽引電機(jī)為例，展示了PS