一、货车197726型轴承检修中应注意的几个问题（论文文献综述）
彭丹丹[1]（2019）在《基于HHT和CNN的高速列车轮对轴承故障诊断方法》文中认为轮对轴承是高速列车转向架的核心部件,其可靠性和稳定性对列车行车安全有至关重要的影响。随着列车运营速度的提高,轮对轴承的运行工况更加复杂化,加剧了轮对轴承故障的产生。因此,轮对轴承的故障诊断变得极为必要与迫切。目前,信号处理方法和数据驱动方法广泛应用于滚动轴承的故障诊断。然而,高速列车轮对轴承长期处在强噪声、变载荷和变转速的复杂工况下,导致信号处理方法的诊断性能下降、数据驱动方法的抗噪性和域适应能力差等问题。因此,如何从复杂的振动信号中提取更具判别性的故障特征,是解决轮对轴承准确故障诊断的关键,也是本文的研究课题。本文以高速列车轮对轴承为研究对象,对其故障诊断开展研究,以提取更具判别性的故障特征为研究主线,提出三种改进方法,进而提高信号处理方法的诊断性能和数据驱动方法的抗噪性和载荷域适应能力。本文的主要研究成果如下:（1）为了提高希尔伯特黄变换的信号分解、信号解调以及瞬时频率和瞬时幅值估计的精度,本文提出了软筛分停止准则,基于此,提出一种改进希尔伯特黄变换方法。该方法能够自适应地确定希尔伯特黄变换方法中经验模态分解和正规化希尔伯特变换的筛分过程的筛分迭代次数。此外,结合快速谱峭度图方法,本文提出了一种基于改进希尔伯特黄变换和快速谱峭度图的故障诊断方法,提高了轮对轴承故障诊断的精度。（2）为了从低信噪比的信号中提取更具有判别性的高级特征,本文首先提出一维残差模块,改善深层网络训练困难和性能退化的问题,然后构建了一维深度残差卷积神经网络,该网络利用卷积层的层层抽象得到高级的判别性特征。此外,宽卷积核和Dropout的全面引入有效地提高了网络的全局特征学习能力和泛化能力。相比最前沿的故障诊断方法,该方法具有更好的抗噪性和载荷域适应能力。（3）为了从复杂信号中学习丰富和互补的特征信息,从而提升模型的载荷域适应能力,本文将多种信号处理方法与卷积神经网络有机结合,并借鉴多尺度学习思想提出了多分支多尺度卷积神经网络。该网络利用多分支结构和多尺度模块从原始信号中学习高信噪比分量的特征、低频分量的特征和多尺度特征,从而在诊断模型具有良好的抗噪性能的同时,显着提升了模型的载荷域适应能力。本文采用高速列车轮对轴承数据集对以上三种方法的有效性进行评估和验证,试验结果证明了提出方法优于现有的前沿方法。最后,总结了本文方法存在的问题和未来工作。
苑诚武[2]（2012）在《精益生产在铁路货车检修中的应用》文中认为随着市场竞争的日趋激烈，来自市场、成本、管理等方方面面的风险纷至沓来，企业经营压力越来越大。采用先进的制造技术和管理理念成为企业最迫切的需求，大量的管理理念、管理思想应运而生，其中精益生产方式无疑是其中一支奇葩。哈尔滨装备公司是以检修铁路货车为主业的传统的铁路工厂，计划经营管理模式根深蒂固，改革的动力与困难并存，一方面它与铁路货车制造为主业的工厂及其它大多数机械制造工厂有着本质的区别，主要表现在现场环境较差、员工素质偏低、管理方式粗放、工艺装备落后，属典型的劳动密集型企业，解放思想、转变观念、实施管理创新是哈尔滨装备公司快速发展过程中不可回避，必须解决的课题；另一方面检修货车生产有着自身的特殊性和不确定性，给管理带来相当大的难度。本文结合铁路货车检修生产实际，提出了精益生产在检修货车生产中应用的方案，针对铁路货车检修生产的特殊性，详细地分析了货车检修生产在推行精益生产时存在的问题，提出了解决办法，构建了铁路检修货车生产施行精益生产方式的管理体系，并在哈尔滨轨道交通装备有限责任公司（以下称哈尔滨装备公司）生产实践中加以应用。本文所提出的铁路货车检修的精益生产方式，在企业应用中取得了良好的效益，对于其它铁路货车企业具有一定的参考价值和指导意义，对全面推行生产方式也提出了改进建议。
宫辉[3]（2008）在《铁路货车滚动轴承压装中应注意的几个问题》文中研究指明本文就目前铁路货车滚动轴承检修时,在压装过程中存在的问题,提出了具体的控制措施和改进建议。
丁夏完[4]（2006）在《滚动轴承故障智能诊断方法的研究及应用》文中研究表明随着现代科学技术的不断发展，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，系统集成的规模越来越大。因此，对设备的性能识别和故障诊断技术的要求越来越高。滚动轴承作为各类旋转机械中最常用的通用零部件之一，也是旋转机械易损件之一。滚动轴承故障诊断的理论、方法和应用得到特别的重视。 本文详细分析和讨论了滚动轴承诊断的常用方法。这些传统的方法主要基于振动分析诊断方法的基本原理和方法。在充分讨论和分析滚动轴承的各种振动信号分析方法，包括时域分析、频域分析和时频分析以及各种时、频域特征提取方法，以及新近发展的滚动轴承状态识别方法中神经网络分类器和支持向量机的基本原理后，提出了新的轴承振动信号分析方法及状态识别方法，对新方法的理论进行深入研究，并研制了分析程序，应用实际数据进行数值试验的应用研究。 本文关于新方法的研究和应用工作主要包括两个部分： （1）吸取传统共振解调技术的主要思想，结合自适应短时傅立叶方法，提出一种新的振动信号分析方法——自适应共振解调技术。该方法利用自适应STFT对采集到的振动信号进行时频变换，给出Lp范数准则从时频能量谱中提取类似于边缘谱的时间能量信号，并用该信号取代传统共振解调中的包络信号进行谱分析。试验证明该方法不仅有效地突出了故障特征，还避免了传统共振解调方法中滤波器参数选择难的问题。 （2）提出了一种结合支持向量机、主成分分析及相关山形聚类分析的全新的轴承特征识别方法。首先利用支持向量机分类器对滚动轴承特征参数样本进行分类，分离出带故障的轴承特征参数样本；其次对故障轴承的特征参数数据作主成分分析，得到独立的，低维的，代表了主要信息的主成分指标；最后运用相关山形聚类方法对主成分数据进行聚类分析，最终达到辨别故障部位的目的。试验表明，该方法用于轴承特征识别有效率达到96％。
张立文[5]（2006）在《铁路货车段修业务流程再造与信息技术的应用研究》文中进行了进一步梳理本文简要介绍了业务流程再造的理论,运用管理的理论工具和方法,从铁路货车段修生产过程分析开始,应用系统工程的思想和方法,从铁路货车段修业务管理信息系统的要素设计、结构设计、功能设计入手,研究提出了铁路货车段修业务流程信息化再造的总体思路,并提出了铁路货车段修业务流程再造中应用管理信息技术的初步设想。 本文从铁路货车检修与作业管理体系构建,生产作业管理的功能,生产作业规划与控制,同步生产与库存管理,全面质量管理,企业过程创新,生产管理制度,生产管理表格的设计等多角度进行了全方位的研究。通过这一工作,试图找到在铁道车辆检修等行业业务流程中信息技术应用的一般优化模式,从而提高车辆检修质量,实现检修作业过程的标准化和信息化、高效化,以提高生产效率,精确控制质量,并确保安全生产。
尚万峰[6]（2005）在《列车轮对轴承故障特征的模式识别与应用研究》文中指出随着国民经济的发展,铁路运输在国民经济中的地位越来越重要,日益需要对机车车辆的关键部件进行状态检测与故障诊断,以保证安全、可靠、有效和经济的完成旅客和货物的运输任务。而滚动轴承是铁路运输车辆的重要组成部分,也是最容易损坏的部件之一,它的运行状态是否正常直接影响到车辆的运行安全。 列车滚动轴承的故障诊断由于现场条件限制,轴承测试及其信号获取条件具有特殊性:列车滚动轴承主动部件不是轴而是轴承外圈,而且振动特征也不同;现场环境特殊、多变。早期故障信号非常微弱,多呈现低频脉动,容易受到噪声干扰甚至被环境噪声所淹没。本文针对列车滚动轴承的现场工况进行信号分析、特征提取和故障诊断,寻求了较优化的信号提取方法和故障诊断方法。 本论文在研究铁路轮对滚动轴承振动信号的故障特征提取和模式识别的基础上,主要讨论了累积量指数遗忘窗的最小均方误差自适应算法（CDEFWLMS）、三阶累积量的递推最小二乘自适应算法（CDRLS）和模糊C-均值（FCM）算法。滚动轴承信号处理中,利用高阶累积量的非高斯噪声和高斯噪声的“免疫性”与均方误差准则下的计算便利性相结合,使基于累积量的自适应滤波算法在现场强噪声背景下较好的工作。采用了基于高阶累积量的自适应滤波算法—CDEFWLMS和CDRLS处理现场采集的噪声污染信号,并比较了两者处理信号的特性。在高阶累积量自适应滤波的基础上,对处理后的信号再进行谱分析,提取特征频率。通过FCM算法聚类CDEFWLMS和CDRLS滤波后的信号频谱,进行故障诊断。结果表明:高阶累积量自适应算法具有良好的降噪性,CDEFWLMS比CDRLS处理后的信号幅值更突出明显,有较高的信噪比;用FCM聚类CDEFWLMS法和CDRLS滤波后的信号频谱,得出经CDEFWLMS算法处理的故障隶属度比CDRLS算法要大,有较高的确诊率。 本文以列车轮对滚动轴承故障诊断为目的,研制了列车滚动轴承诊断仪。通过诊断仪在现场的试用和调试,验证了高阶累积量的自适应滤波算法和FCM算法在实际应用中能够满足实时性要求,可实现铁路列车轮对滚动轴承不解体的现场检修,从而进一步验证了两者结合使用在现场故障诊断和检测中的有着良好的应用特性。
贾效虎[7]（2003）在《铁路货车技术管理信息系统段级建设的设计和实现》文中进行了进一步梳理货车信息管理系统是铁路信息化建设的重要内容之一，对铁路的发展具有重大意义。该系统将铁道部的各种业务信息通过网络结合在起来，建立内部互联网——Internet，达到信息共享、提高管理水平和工作效率的目的。 在HMIS系统的开发建设中，主要解决以下几个问题，首先是信息来源。新开发的信息系统的信息主要来源于各部门的业务系统，这涉及到新系统如何从各业务系统中取数据，而且要保证业务系统的安全。其次是系统的安全。这是网络建设中最重要的方面之一。硬件上配备防火墙，将外网与内网隔离；禁止浏览用户对特殊VLAN的访问。软件上采用多种权限管理，建立用户日志管理等，确保数据的安全和系统的安全。 本文在简要介绍铁道部货车技术管理信息系统网络构成，分析了HMIS的技术构架系统设计，讨论了两层结构的缺点和三层结构的优点。在此基础上比较详细地提出段级建设的设计原则及应具备的基本功能，并实现了AEI标签管理子系统，以及车号系统数据库的连接。在方案中采用了C/S与B/S相结合的方法，既保障了系统的广泛适用性，又确保了系统反应速度以及与企业现有系统的整合。对铁道部货车技术管理系统中的相关问题也提出了自己的建议。
李智皓[8]（2001）在《货车197726型轴承检修中应注意的几个问题》文中研究表明
杨国栋[9]（1995）在《关于197726型轴承检修工作中几个问题的探讨》文中认为关于１９７７２６型轴承检修工作中几个问题的探讨杨国栋随着我国铁路货车滚动轴承化的发展，１９７７２６型无轴箱滚动轴承（以下简称轴承）的检修工作也日益成为车辆部门的工作重点。目前，各车辆段和车轮厂等检修单位，对轴承的检修所依据的主要技术文件是铁道部辆局发...
孟祥雨[10]（1981）在《无轴箱滚动轴承运用中的几个问题》文中指出 1980年以来,装有南口工厂生产的197726型无轴箱滚动轴承的货车已大批生产并投入运用。经我所同齐厂等单位对装有该型轴承的定点编组运用考验车的调查,该批车在运用中除有少数误扣误甩外,总的情况
二、货车197726型轴承检修中应注意的几个问题（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、货车197726型轴承检修中应注意的几个问题（论文提纲范文）
（1）基于HHT和CNN的高速列车轮对轴承故障诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 基于信号处理的故障诊断技术 |
| 1.2.2 基于深度学习的诊断技术 |
| 1.3 本文研究内容和组织架构 |
| 第二章 主要理论基础 |
| 2.1 希尔伯特黄变换 |
| 2.1.1 经验模态分解 |
| 2.1.2 解调方法 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数层 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 轮对轴承及故障试验 |
| 3.1 轮对轴承简介 |
| 3.2 轮对轴承典型故障 |
| 3.3 轮对轴承故障特征频率 |
| 3.4 轮对轴承故障试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进HHT的故障诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 筛分停止准则对希尔伯特黄变换的影响 |
| 4.2.1 对经验模态分解的影响 |
| 4.2.2 对正规化希尔伯特变换的影响 |
| 4.3 筛分停止准则 |
| 4.3.1 研究现状 |
| 4.3.2 提出的软筛分停止准则 |
| 4.4 改进希尔伯特黄变换 |
| 4.4.1 基于软筛分停止准则的改进经验模态分解 |
| 4.4.2 基于软筛分停止准则的改进正规化希尔伯特变换 |
| 4.5 试验结果与分析 |
| 4.5.1 仿真数据 |
| 4.5.2 试验数据 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于一维深度残差CNN的故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一维深度残差卷积神经网络 |
| 5.2.1 深度残差模块 |
| 5.2.2 基于宽卷积核的卷积层 |
| 5.2.3 基于Dropout的一维残差模块 |
| 5.2.4 故障分类层 |
| 5.3 试验结果与分析 |
| 5.3.1 数据描述 |
| 5.3.2 试验设置 |
| 5.3.3 噪声鲁棒性分析 |
| 5.3.4 载荷域适应能力分析 |
| 5.4 模型讨论 |
| 5.4.1 网络深度讨论 |
| 5.4.2 残差学习讨论 |
| 5.4.3 宽卷积核和Dropout讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于多分支多尺度CNN的故障诊断方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多分支多尺度卷积神经网络 |
| 6.2.1 多分支层 |
| 6.2.2 多尺度层 |
| 6.2.3 多特征融合和分类层 |
| 6.3 试验结果与分析 |
| 6.3.1 试验设置 |
| 6.3.2 噪声鲁棒性分析 |
| 6.3.3 载荷域适应能力分析 |
| 6.4 模型讨论 |
| 6.4.1 多分支讨论 |
| 6.4.2 多尺度讨论 |
| 6.4.3 多特征融合讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）精益生产在铁路货车检修中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 精益生产方式的概述 |
| 1.2 精益生产方式的演变过程 |
| 1.3 精益生产方式在中国的应用 |
| 1.4 精益生产在铁路货车检修生产中应用的目的和意义 |
| 1.5 论文的研究对象 |
| 1.6 论文采用的方法及流程 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 精益生产的基本理念 |
| 2.1 精益生产的定义 |
| 2.2 精益生产的核心问题 |
| 2.3 精益生产的基本特征 |
| 2.4 精益生产的体系构成 |
| 2.5 精益生产的基础——现场 5S 管理 |
| 2.6 精益生产的基本方式—拉动式生产方式 |
| 2.7 精益生产与大批生产方式的对比 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 货车检修生产中推进精益生产的总体方案 |
| 3.1 铁路货车检修系统应用精益生产方式可行性分析 |
| 3.1.1 铁路货车检修系统应用精益生产方式存在的问题 |
| 3.1.2 铁路货车检修系统推行精益生产的有利因素 |
| 3.2 货车检修工艺流程 |
| 3.3 实行精益生产的推进方式 |
| 3.4 实行精益生产的战略目标 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 精益生产的实施 |
| 4.1 现场 5S 管理的推行 |
| 4.1.1 实施现场 5S 管理的依据 |
| 4.1.2 定义、活动目标与标准要求 |
| 4.1.3 组织机构和职责 |
| 4.1.4 推进步骤与时间进度 |
| 4.1.5 几点要求 |
| 4.1.6 现场 5S 管理阶段性小结 |
| 4.2 实施完整拆车 |
| 4.2.1 拆车现状 |
| 4.2.2 完整拆车的定义 |
| 4.2.3 拆车工艺流程 |
| 4.2.4 铆拆工序流程优化 |
| 4.2.5 完整拆车工作标准 |
| 4.2.6 公司实行完整拆车职责分工 |
| 4.2.7 完整拆车工作计划 |
| 4.2.8 完整拆车信息传递及考核办法 |
| 4.2.9 完整拆车效果小结 |
| 4.3 检修车辆实施分跨等级修 |
| 4.3.1 钢结构工序现状 |
| 4.3.2 分跨等级修的定义 |
| 4.3.3 分跨等级修的关键是生产的均衡性 |
| 4.3.4 分跨等级修的目标 |
| 4.3.5 检修车辆修程提前确认 |
| 4.3.6 分跨等级修工艺布局 |
| 4.3.7 大修程车辆作业内容 |
| 4.3.8 分跨等级修实施进度 |
| 4.3.9 分跨等级修生产组织方式及生产节拍 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 货车检修信息化分析与初步实施 |
| 5.1 货车检修生产信息化管理的意义 |
| 5.2 路内工厂货车检修信息化管理的现状 |
| 5.3 哈尔滨装备公司实施货车检修信息化管理的基础 |
| 5.4 实施货车检修信息化管理应坚持的原则 |
| 5.4.1 效益原则 |
| 5.4.2 实用原则 |
| 5.4.3 系统性原则 |
| 5.4.4 可扩展性原则 |
| 5.4.5 员工培训应在前原则 |
| 5.5 货车检修生产信息化管理具体方案 |
| 5.5.1 成立专项工作组 |
| 5.5.2 以人员培训为先导 |
| 5.5.3 以车辆检修的车辆基础信息、分解细录为突破点 |
| 5.5.4 各型车的检修动态采用电子化看板管理 |
| 5.5.5 软件的自行开发 |
| 5.6 部门分工 |
| 5.7 资金投入 |
| 5.8 项目实施须遵循的几点规律 |
| 5.8.1 固定周期 |
| 5.8.2 源数据为基石 |
| 5.8.3 强调沟通的作用 |
| 5.8.4 阶段性评审 |
| 5.8.5 持之以恒的信心 |
| 5.8.6 领导推进 |
| 5.9 进度安排 |
| 5.10 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）滚动轴承故障智能诊断方法的研究及应用（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 第一节 机械故障诊断研究意义及发展概况 |
| 一、机械故障诊断研究意义 |
| 二、机械故障诊断国内外研究概况 |
| 第二节 滚动轴承故障诊断方法 |
| 一、常用诊断方法 |
| 二、振动分析诊断的基本原理 |
| 三、振动分析诊断的基本方法及研究现状 |
| 第三节 论文主要研究工作 |
| 第二章 滚动轴承的振动信号分析方法 |
| 第一节 时域分析方法 |
| 一、有量纲参数 |
| 二、无量纲参数 |
| 第二节 频域分析方法 |
| 一、频域参数指标 |
| 二、共振解调技术 |
| 第三节 时频分析方法 |
| 一、不确定原理 |
| 二、短时傅立叶变换 |
| 三、小波变换 |
| 四、Wigner分布与Choi-Williams分布 |
| 五、自适应STFT方法 |
| 六、几种时频分析方法的比较 |
| 第三章 滚动轴承状态识别方法 |
| 第一节 机器学习与分类问题 |
| 第二节 神经网络分类器 |
| 一、BP网络模型 |
| 二、BP算法 |
| 第三节 SVM分类器 |
| 一、广义最优分类面 |
| 二、支持向量机 |
| 第四章 自适应共振解调技术及应用 |
| 第一节 L~p范数准则 |
| 第二节 细化傅立叶谱技术 |
| 第三节 实例分析 |
| 一、内圈剥离故障诊断 |
| 二、外圈剥离故障诊断 |
| 三、滚动体剥离故障和正常状态的诊断 |
| 第四节 小结 |
| 第五章 基于SVM和RMCM的轴承状态识别方法 |
| 第一节 主成分分析 |
| 第二节 相关山形聚类方法(RMCM) |
| 一、山形聚类方法 |
| 二、相关山形聚类 |
| 第三节 实例分析 |
| 第四节 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 攻读学位期间参加的国际会议 |
| 中央民族大学研究生学位论文作者声明 |
| 致谢 |
（5）铁路货车段修业务流程再造与信息技术的应用研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| (一) 企业业务流程再造 |
| (二) 铁路货车段修业务流程再造分析 |
| 二、铁路货车段修业务流程再造的总体思路 |
| (一) 铁路货车段修业务流程再造的目标 |
| (二) 铁路货车段修业务流程再造的重点和总体思路 |
| 三、铁路货车段修业务流程再造中应用管理信息技术的设想 |
| (一) 系统功能结构 |
| (二) 各子系统功能的实现方法 |
| (三) 数据库结构 |
| (四) 系统网络构造 |
| 四、结束语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（6）列车轮对轴承故障特征的模式识别与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源、目的和意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题的提出和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 列车轴承故障诊断的发展现状 |
| 1.2.2 模糊模式识别和特征提取方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 1.4 本文的关键技术和创新点 |
| 1.4.1 本文的关键技术 |
| 1.4.2 本文的创新点 |
| 第二章 基于高阶累积量的特征提取 |
| 2.1 常用特征提取方法概述 |
| 2.1.1 经典信号处理方法概述 |
| 2.1.2 现代信号处理方法概述 |
| 2.2 高阶累积量方法 |
| 2.2.1 高阶累积量的定义 |
| 2.2.2 高阶累积量的性质 |
| 2.2.3 累积量的估计 |
| 2.3 累积量域自适应滤波算法 |
| 2.3.1 累积量域自适应滤波原理 |
| 2.3.2 两种累积量域自适应滤波算法及其误差准则 |
| 2.3.3 算法的计算机模拟仿真结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 模糊模式识别 |
| 3.1 模糊模式识别方法概述 |
| 3.2 模糊模式识别常用方法 |
| 3.2.1 基于最大隶属原则的识别 |
| 3.2.2 基于择近原则的识别 |
| 3.2.3 基于模糊等价关系的模糊聚类 |
| 3.3 传递闭包法和模糊C-均值聚类法 |
| 3.3.1 传递闭包法和目标函数结合的模糊分类法 |
| 3.3.2 模糊C-均值聚类法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 列车轮对轴承故障的识别与诊断 |
| 4.1 列车轮对轴承结构和故障信号测试 |
| 4.1.1 列车轮对滚动轴承的结构 |
| 4.1.2 列车轮对滚动轴承信号的测试和条件 |
| 4.1.3 列车轮对轴承的常见故障及处理方式 |
| 4.2 高阶累积量在列车轮对轴承故障信号中的应用 |
| 4.2.1 高阶累积量自适应滤波在故障信号分析中的有效性 |
| 4.2.2 试验结果 |
| 4.3 模糊C-均值聚类法在列车轮对轴承故障信号中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 列车轮对轴承诊断仪的研制 |
| 5.1 原理和设计路线 |
| 5.2 诊断系统的概述 |
| 5.2.1 诊断仪的硬件设计 |
| 5.2.2 诊断仪的软件设计 |
| 5.3 系统界面与应用实例 |
| 5.3.1 数据采集功能 |
| 5.3.2 信号分析功能 |
| 5.3.3 故障诊断显示功能 |
| 5.3.4 数据管理功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）铁路货车技术管理信息系统段级建设的设计和实现（论文提纲范文）
| 综述 |
| 第一章 TMIS |
| 1.1 概述 |
| 1.2 路由器网络设计与配置 |
| 1.3 TMIS路由器广域网 |
| 第二章 HMIS系统简介 |
| 2.1 HMIS系统构成及总体信息流程 |
| 2.1.1 HMIS系统的定义 |
| 2.1.2 HMIS系统总体设计思想 |
| 2.1.3 HMIS系统设计目标 |
| 2.1.4 HMIS系统设计范围和内容 |
| 2.1.5 HMIS系统系统性能要求 |
| 2.1.6 HMIS系统系统运行要求 |
| 2.1.7 HMIS系统原理 |
| 2.2 HMIS段(厂)级应用系统 |
| 2.2.1 HMIS段(厂)级应用系统的建设目标 |
| 2.2.2 HMIS段(厂)级应用系统主要功能 |
| 2.2.3 HMIS段(厂)级应用系统结构 |
| 2.2.4 HMIS段(厂)级应用系统信息流程 |
| 2.3 HMIS段厂级系统下属子系统 |
| 2.3.1 查询子系统 |
| 2.3.2 调度子系统 |
| 2.3.3 技术管理子系统 |
| 2.3.4 安全管理子系统 |
| 2.3.5 质检、验收子系统 |
| 2.3.6 运用管理子系统 |
| 2.3.7 站修子系统 |
| 2.3.8 段修子系统 |
| 2.3.9 修配管理子系统 |
| 2.3.10 轮轴检修子系统 |
| 2.3.11 红外线AEI子系统 |
| 2.4 硬件、软件环境建设 |
| 2.4.1 HMIS段级数据中心硬件环境 |
| 2.4.2 软件环境建设 |
| 2.5 时性HMIS段级系统信息管理 |
| 2.6 IP地址分配规则 |
| 2.7 网络设备命名规则 |
| 2.8 HMIS段级系统准入、准出管理 |
| 2.9 HMIS段级系统安全管理职责 |
| 第三章 HMIS子系统模块 |
| 3.1 铁路货车标签管理子系统 |
| 3.2 系统构成及功能 |
| 3.2.1 系统组成 |
| 3.2.2 网络结构 |
| 3.2.3 工作原理 |
| 3.3 应用软件的构成及功能 |
| 3.3.1 国铁货车标签初次安装功能模块 |
| 3.3.2 国铁货车标签补充安装模块 |
| 3.3.3 转向架改造换装标签模块 |
| 3.4 数据安全防范手段 |
| 3.4.1 中央服务器 |
| 3.4.2 数据保存 |
| 3.4.3 多形式数据备份手段 |
| 第四章 HMIS的技术构架和系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统总体框架 |
| 4.2.1 Intranet的体系结构 |
| 4.2.2 两层结构的缺点 |
| 4.2.3 三层结构的优点 |
| 4.3 网络IP地址 |
| 4.4 网络拓扑结构 |
| 4.5 系统安全 |
| 第五章 硬件平台的建设 |
| 5.1 网络交换技术 |
| 5.1.1 虚拟局域网(VLAN) |
| 5.1.2 干道(trunk) |
| 5.1.3 VLAN干道协议(VTP) |
| 5.2 服务器 |
| 5.2.1 服务器性能 |
| 5.2.2 安装配置 |
| 5.3 数据库 |
| 5.3.1 数据库性能 |
| 5.3.2 安装配置 |
| 5.4 交换机、路由器 |
| 5.4.1 交换机、路由器性能 |
| 5.4.2 安装配置 |
| 5.5 IP地址规划 |
| 5.6 防火墙 |
| 5.6.1 安装配置 |
| 5.7 系统安全策略 |
| 第六章 数据库连接与交换 |
| 6.1 JAVA数据库连接 |
| 6.2 JDBC设计方案 |
| 6.2.1 JDBC驱动程序分类 |
| 6.2.2 JDBC技术概述 |
| 6.3 JDBC的任务 |
| 6.3.1 JDBC--一种底层的应用程序接口 |
| 6.3.2 JDBC和ODBC及其他应用程序接口的比较 |
| 6.3.3 JDBC两层模型和三层模型 |
| 6.4 接口概貌 |
| 6.5 基本的JDBC编程 |
| 6.6 实例介绍 |
| 第七章 交互协作的车号识别综合利用系统 |
| 7.1 车号识别系统概述 |
| 7.2 车号识别综合利用系统现有主要功能 |
| 7.2.1 车号信息统计 |
| 7.2.2 车号信息分类及查询 |
| 7.2.3 车辆经由信息 |
| 7.2.4 车站保有量信息 |
| 7.2.5 AEI设备状态监控信息 |
| 7.3 系统体系结构 |
| 7.4 解决方案 |
| 7.4.1 系统平台 |
| 7.4.2 开发工具 |
| 7.4.3 交互协作中使用的关键技术 |
| 7.4.4 Event Server |
| 7.5 技术优点 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 附录1: 铁道部IP地址 |
| 附录2: 读书期完成科研及项目 |
| 致谢 |
四、货车197726型轴承检修中应注意的几个问题（论文参考文献）
- [1]基于HHT和CNN的高速列车轮对轴承故障诊断方法[D]. 彭丹丹. 电子科技大学, 2019(01)
- [2]精益生产在铁路货车检修中的应用[D]. 苑诚武. 哈尔滨工程大学, 2012(02)
- [3]铁路货车滚动轴承压装中应注意的几个问题[J]. 宫辉. 上海铁道科技, 2008(01)
- [4]滚动轴承故障智能诊断方法的研究及应用[D]. 丁夏完. 中央民族大学, 2006(11)
- [5]铁路货车段修业务流程再造与信息技术的应用研究[D]. 张立文. 兰州大学, 2006(09)
- [6]列车轮对轴承故障特征的模式识别与应用研究[D]. 尚万峰. 郑州大学, 2005(08)
- [7]铁路货车技术管理信息系统段级建设的设计和实现[D]. 贾效虎. 四川大学, 2003(01)
- [8]货车197726型轴承检修中应注意的几个问题[J]. 李智皓. 铁道机车车辆工人, 2001(01)
- [9]关于197726型轴承检修工作中几个问题的探讨[J]. 杨国栋. 铁道车辆, 1995(02)
- [10]无轴箱滚动轴承运用中的几个问题[J]. 孟祥雨. 铁道车辆, 1981(04)