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列车故障在线诊断技术及应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：黄采伦，樊晓平，陈特放着
• 出 版 社：北京：国防工业出版社
• 出版年份：2006
• ISBN：7118045543
• 页数：328 页

图书介绍：本书内容为列车安全与健康维护系统结构及理论，机转行部的故障在线诊断与排除技术等。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：奔驰下一篇：桑塔纳、捷达系列轿车发动机维修495问 《列车故障在线诊断技术及应用》目录 标签：列车 诊断 故障 应用 技术

第1章 列车故障诊断概述1

1.1　列车故障诊断的作用内容及特点1

1.1.1　列车故障诊断的作用与意义1

1.1.2 列车故障诊断的主要研究内容3

1.1.3　我国铁路机车车辆检修的有关规定5

1.1.4 目前我国开展列车故障诊断的特点7

1.2　网络化列车故障诊断系统体系结构7

1.2.1 列车通信网络（TCN）的结构与发展7

1.2.2　基于TCN的列车安全与健康维护系统的总体技术方案15

1.2.3　基于TCN的机车故障诊断系统17

1.2.4　基于TCN的旅客列车故障诊断系统19

1.3　列车故障诊断技术的现状与发展20

第2章　列车故障诊断的研究方法23

2.1　列车机械设备故障诊断的基本知识23

2.1.1 列车故障诊断的一般步骤23

2.1.2　列车故障特征参量选取23

2.1.3　列车故障诊断的基本内容及诊断专家系统24

2.1.4　列车机械振动的分类及系统建模27

2.1.5　列车机械系统的强迫振动33

2.1.6　列车机械系统的其它振动冲击及其响应39

2.2　列车故障信息的提取与分析处理47

2.2.1 列车常见的故障信号及其分类47

2.2.2　故障特征信息的提取方法49

2.2.3　模拟信号预处理与离散化采样52

2.2.4　数字信号预处理59

2.2.5　故障信号分析处理的常用数学方法62

2.2.6　列车故障信号处理的一些特殊方法73

2.3　列车故障诊断的技术与方法78

2.3.1　形式逻辑推理法78

2.3.2　故障树分析与诊断方法81

2.3.3　振动诊断的时域分析方法83

2.3.4　振动诊断的频域分析方法89

2.3.5　振动诊断的时间序列分析方法92

2.3.6　分形几何与故障诊断94

2.3.7　模式识别诊断方法97

2.3.8　模糊诊断方法99

2.3.9　其它振动诊断技术101

第3章　列车关键部件结构原理及故障机理分析104

3.1　机车关键部件结构原理104

3.1.1　机车转向架的性能指标及分类104

3.1.2　典型机车转向架结构106

3.1.3　机车轮对电机组装111

3.1.4　机车轴箱的结构形式117

3.2.1　客车转向架的结构特点120

3.2　客车车辆关键部件结构原理120

3.2.2　206型普通客车转向架122

3.2.3　209HS型准高速客车转向架124

3.2.4　CW-200型高速客车转向架126

3.2.5　车辆轮对的车轴及车轮127

3.2.6　车辆滚动轴承轴箱装置131

3.3　列车走行部的典型故障分析处理133

3.3.1　列车车轴故障及产生原因分析133

3.3.2　列车轮对典型故障及分析137

3.3.3　列车滚动轴承的典型故障及产生原因分析141

3.4　列车走行部关键部件的故障产生机理及振动特征144

3.4.1　列车走行部滚动轴承振动机理及故障形式144

3.4.2　列车走行部齿轮箱的故障机理及失效形式148

3.4.3　列车走行部滚动轴承的振动特征151

3.4.4　列车走行部齿轮箱的振动特征156

第4章　旅客列车轮对故障在线诊断技术161

4.1　旅客列车目前的安全装备情况161

4.2　旅客列车轮对故障诊断研究的可行性分析162

4.3　旅客列车轮对故障在线诊断系统设计164

4.3.1　诊断系统总体结构164

4.3.2　列车在线诊断主机设计165

4.3.3　车辆级在线诊断分机设计167

4.3.4　轮对监测传感器安装171

4.3.5　列车轮对运行状态智能监测装置设计172

4.4　轮对踏面故障产生机理及监测181

4.4.1　踏面擦伤的原因和对滚动轴承的影响181

4.4.2　踏面擦伤监测的敏感参量选择182

4.4.3　踏面擦伤的一般处理方法183

4.4.4　踏面擦伤的地面监测方法184

4.5　轮对踏面擦伤的离散余弦包络分析方法186

4.5.1　振动信号的小波变换及其数学实现187

4.5.2　小波系数离散余弦包络分析188

4.5.3　在轮对故障在线诊断中的应用188

4.6　基于频谱细化的轮对轴承故障诊断190

4.6.1　频谱细化分析原理190

4.6.2　复调制频谱细化分析方法192

4.6.3　频谱细化分析在列车轮对轴承故障诊断中的应用193

4.7　模式识别在列车滚动轴承故障诊断中的应用195

4.8　模糊诊断在轮对轴承点蚀故障诊断中的应用198

第5章　电力机车电气部分及其在线故障诊断技术201

5.1　电力机车电气部分简介201

5.2　电力机车电气部分故障诊断方法202

5.2.1 电力机车电气部分故障在线诊断系统结构及特点202

5.2.3 电力机车电气部分故障的专家诊断系统模型204

5.2.2　电力机车电气部分故障的诊断方式204

5.3　基于机车逻辑控制单元的故障诊断208

5.3.1　机车逻辑控制单元（LCU）简介208

5.3.2　基于Ⅰ型LCU的机车电气故障诊断209

5.3.3　基于DSP的Ⅱ型机车LCU设计211

5.3.4　基于DSPⅡ型LCU的MVB总线控制器开发212

5.4　电力机车控制电源的故障诊断229

5.4.1 110V开关电源工作原理229

5.4.2　电力机车开关电源故障诊断231

5.5　弓网系统的状态监测与故障诊断233

5.5.1 弓网状态的检测方法233

5.5.2 弓网系统状态监测装置结构原理234

5.5.3 弓网监测装置应用分析236

5.6　电力机车主变流器的故障诊断236

5.6.1　电力机车主变流器的故障机理236

5.6.2　变流器输出电压的小波变换及特征提取237

5.6.3　基于BP神经网络的故障识别238

5.6.4　变流器故障模式和神经网络学习样本设计239

第6章　机车走行部故障在线诊断系统242

6.1　系统概况242

6.2　机车走行部转动部件的故障产生机理及诊断技术243

6.2.1　机车走行部的非线性振动特征及识别方法243

6.2.2　牵引电机的故障机理分析245

6.2.3 牵引电机典型故障的产生机理与诊断方法246

6.3　机车走行部故障在线诊断系统设计261

6.3.1 系统硬件实现方案选择261

6.3.2　机车轮对监测传感器安装264

6.3.3　基于DSP的机车走行部故障诊断系统总体结构265

6.3.4　在线诊断系统硬件电路设计及工作原理268

6.3.5 系统的电磁兼容性设计273

6.3.6　车载嵌入式DSP软件设计280

6.3.7　地面分析处理软件应用283

6.4　机车走行部齿轮轴承故障信息提取及精密诊断方法284

6.4.1　检波解调法原理285

6.4.2　希尔伯特变换的包络解调法原理286

6.4.3　基于穆勒小波的信号包络提取方法287

6.4.4　数字包络方法的分析与选择288

6.4.5　基于DSP系统的数字包络解调实现289

6.4.6　机车走行部故障的精密诊断方法295

6.5　机车牵引电机的故障监测与诊断301

6.5.1 牵引电机的故障监测技术302

6.5.2　传统的电机故障诊断方法305

6.5.3　基于人工神经网络的电机故障诊断方法306

6.5.4　电机故障的模糊诊断方法311

6.5.5　基于遗传算法的电机故障诊断方法313

6.5.6　基于免疫算法的电机故障诊断方法314

6.6　机车走行部故障在线诊断系统的部分诊断实例319

6.6.1 DF4B-3279轴箱轴承外圈故障319

6.6.2　DF4D-3110电机大端轴承滚子故障320

6.6.3　DF4D-3108电机小端轴承内圈、外圈故障320

6.6.4　DF4B-7345二位轴齿轮故障321

6.6.5　SS7-0088五位轴抱轴轴承故障322

参考文献324

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摘要：本文以《列车故障在线诊断技术及应用.pdf电子书版文档下载》为中心，详细阐述了列车故障在线诊断技术的原理、应用及发展趋势。通过对该文档的深入分析，本文从技术原理、应用场景、发展趋势和实际案例分析四个方面进行了全面探讨，旨在为我国列车故障在线诊断技术的发展提供有益参考。

1、技术原理

列车故障在线诊断技术是一种基于传感器、数据采集、信号处理和人工智能等技术的综合应用。该技术通过实时监测列车运行状态，对可能出现的故障进行预测和诊断。其基本原理包括：

1.1 传感器采集：利用各种传感器实时采集列车运行过程中的关键数据，如振动、温度、压力等。

1.2 数据处理：对采集到的数据进行预处理、特征提取和信号分析，提取故障特征。

1.3 故障诊断：利用人工智能算法对故障特征进行识别和分类，实现对列车故障的在线诊断。

2、应用场景

列车故障在线诊断技术在铁路运输领域具有广泛的应用场景，主要包括：

2.1 列车运行监控：实时监测列车运行状态，及时发现潜在故障，保障列车安全运行。

2.2 故障预警：对可能出现的故障进行预测，提前采取措施，降低故障发生概率。

2.3 故障定位：快速定位故障发生位置，提高维修效率。

3、发展趋势

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，列车故障在线诊断技术呈现出以下发展趋势：

3.1 智能化：利用人工智能算法提高故障诊断的准确性和效率。

3.2 大数据：通过大数据分析，挖掘列车运行数据中的潜在规律，提高故障诊断能力。

3.3 网络化：实现列车故障在线诊断系统的网络化，提高数据共享和协同处理能力。

4、实际案例分析

以某铁路局为例，该局采用列车故障在线诊断技术，实现了以下成果：

4.1 提高了列车运行安全性，降低了故障发生概率。

4.2 降低了维修成本，提高了维修效率。

4.3 优化了列车运行调度，提高了铁路运输效率。

总结：

本文通过对《列车故障在线诊断技术及应用.pdf电子书版文档下载》的深入分析，全面阐述了列车故障在线诊断技术的原理、应用及发展趋势。随着技术的不断进步，列车故障在线诊断技术将在铁路运输领域发挥越来越重要的作用。

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