發(fā)布時(shí)間：2024-06-05 00:34

　　高速鐵路以其輸送能力大、速度快、便捷、節(jié)能等優(yōu)點(diǎn),對我國的交通、運(yùn)輸、環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)起著十分重要的作用。隨著時(shí)代進(jìn)步,高鐵在解決城市間交通問題和乘客需求遞增上扮演著舉足輕重的角色,成為越來越多國人出行的首選交通方式,給社會(huì)帶來了巨大的效益。因此,高速列車的安全穩(wěn)定性也面臨著更高標(biāo)準(zhǔn)的要求�，F(xiàn)今的高速列車上建立了車載傳感器網(wǎng)絡(luò),將傳感器散布于多個(gè)關(guān)鍵部位上,采集溫度、速度、應(yīng)力等信息,全面監(jiān)測車輛的運(yùn)行狀態(tài)。而軌道車輛走行部的異常狀態(tài)可以通過溫度異常、振動(dòng)異常等物理量表現(xiàn)出來。本文則主要針對傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識(shí)別,從而掌握列車走行部中大小齒輪、電機(jī)等部件的工作狀態(tài),及早發(fā)現(xiàn)列車故障隱患,杜絕突發(fā)事故、中途停車事故的發(fā)生�；�于列車傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)特征,本文從點(diǎn)異常、模式異常和序列異常三個(gè)方面進(jìn)行探討,分別闡述其定義,提出檢測方法,并進(jìn)行實(shí)證分析,以此驗(yàn)證方法的合理有效性。在點(diǎn)異常識(shí)別中,本文從全局和局部兩個(gè)角度出發(fā),在對高速列車溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行大量訓(xùn)練學(xué)習(xí)后,分別選取53H算法和LOF算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)異常檢測。在模式異常識(shí)別中,關(guān)鍵步驟是序列分段和分段序列的相似性度量。本文在自頂向下算法...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
    1.3 論文的框架結(jié)構(gòu)
第2章 高速列車溫度數(shù)據(jù)中的點(diǎn)異常識(shí)別
    2.1 點(diǎn)異常概述
    2.2 點(diǎn)異常檢測方法
        2.2.1 基于統(tǒng)計(jì)的方法
        2.2.2 基于平滑的方法
        2.2.3 基于密度的方法
    2.3 實(shí)證分析
        2.3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        2.3.2 點(diǎn)異常識(shí)別結(jié)果分析
第3章 高速列車溫度數(shù)據(jù)中的模式異常識(shí)別
    3.1 模式異常概述
    3.2 序列的分段
    3.3 模式的相似性度量
    3.4 異常指數(shù)
    3.5 實(shí)證分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        3.5.2 模式異常識(shí)別結(jié)果分析
第4章 高速列車溫度數(shù)據(jù)中的序列異常識(shí)別
    4.1 序列異常概述
    4.2 序列相似性度量
        4.2.1 歐幾里得距離
        4.2.2 最長公共子序列距離
        4.2.3 編輯距離
        4.2.4 勢關(guān)聯(lián)矩陣
    4.3 異常判別
        4.3.1 異常指數(shù)
        4.3.2 異常閾值
    4.4 實(shí)證分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        4.4.2 各車同部位的序列異常識(shí)別
        4.4.3 同車各部位的序列異常識(shí)別
總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號：3989394