面向健康诊断的悬索桥试验模型设计

介绍了以健康监测与诊断研究为目的的悬索桥结构模型试验设计。根据悬索桥的结构特点,建立了考虑横向联结系的三维有限元模型;然后采用ANSYS有限元分析程序对模型的动力特性进行了预分析,获得了模型的自振频率和振型,进一步验证模型试验的可行性,为进行更深层次的试验研究奠定了基础。     

铁路钢板梁桥的损伤识别与诊断研究

根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断.     

基于神经网络的传感器故障诊断仿真

针对现代工业大型复杂系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点，提出了一种用神经网络进行传感器故障诊断的方法．以凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器为例进行了传感器故障诊断研究，给出了仿真实现结果，并加以分析．仿真结果表明，所提出的利用神经网络进行传感器的故障诊断的方法具有可行性．     

用矩阵结构模型进行结构损伤检测和故障诊断

研究了利用测量稳态柔度矩阵来识别结构损伤的理论方法 ,通过较少的测量点对高阶的有限元模型进行参数校正来识别结构损伤 ,从而避开模态选择、模态截断等情况的发生 ,为结构振动故障诊断提供了理论依据     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统

介绍了用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统的组成和原理。该系统基于广义共振和共振解调的故障诊断技术,实现了微弱机械故障冲击信息提取、广义共振变换,以及轴承、齿轮、踏面故障的精密诊断。针对城市轨道交通车辆走行部轴承保持架和构架裂纹故障的多发特点,分别提出了外孤谱与保持架经典谱联合立即决策及广义共振开闭冲击相对积函数识别2种监测方法。     

基于HMM在电机故障诊断上的研究

提出一种基于隐马尔可夫模型的方法用于故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法,通过对电机的电压电流信号进行特征提取和分析,构建电压电流空间模型,并且每个模型可以作为一级,每一级可以提高其判断的准确度,而HMM模型用做一个故障分类器来使用,相比于自适应模糊推理方法（MLFF）和多层前馈网络法（ANFIS）,其准度有了很大提高,并且减少了计算。通过对不同故障诊断实例阐述了基于HMM的故障诊断方法的有效性和可行性。     

地铁机电设备故障监测与智能诊断系统

阐述北京地铁线网建设加速后地铁机电设备安全运营和设备维护维修面临的相关问题。为提升机电设备养护水平,提高运营维修维护效率,规避设备运行安全风险,提出利用智能诊断技术和智能信息化技术建立地铁机电设备故障监测与智能诊断系统的思路,并针对目前需求和运营管理模式,对系统的逻辑架构和系统构成方案进行论述。     

动车运用所轮对踏面诊断棚信号解决方案探讨

主要分析和探讨了动车运用所轮对故障动态检测设备对信号系统的影响;介绍了动车运用所轮对踏面诊断棚信号系统解决方案。     

高速动车组齿轮箱加载试验及故障诊断研究

对某动车组齿轮箱进行了加载试验,分析了齿轮箱振动特性及其影响因素,并对齿轮箱试验过程中出现的故障进行了诊断研究。试验结果表明,随着转速的增加,齿轮箱各位置振动速度有效值呈增大趋势;随着扭矩的增加,齿轮箱振动速度有效值呈减小趋势;试验台组装中各相邻两轴的对中误差时试验过程中齿轮箱的振动有很大的影响,可能引发齿轮箱故障产生。