一、工程装备故障预防体系初探（论文文献综述）
李鑫[1]（2021）在《铁路机车设备画像理论及关键技术研究》文中研究指明铁路机务专业是铁路运输系统的重要行车专业,主要负责各型机车的运用组织、整备保养和综合检修。作为重要的铁路运输生产设备,机车的运输生产效率、设备质量状态、整备检修能力、安全管理水平等均会对铁路运输生产能力的稳健提升和经营管理工作的稳步发展产生重要影响。随着各种监测检测设备以及各类信息管理系统的广泛应用,围绕机车积累了形式多样的海量数据,数据增量及质量均大幅提升,数据价值日益体现,铁路行业对于完善机车健康管理的需求十分迫切。当前铁路机务专业在进行机车健康管理的过程中,存在分析方法较少、大数据挖掘不足、管理决策科学性较弱、综合分析平台缺失等问题。铁路机车设备画像理论及关键技术研究作为实现机车健康管理的重要手段,致力于加强机车数据资源的整合利用,通过客观、形象、科学的标签体系全面而精准地刻画机车的质量安全状态,并以此为基础深入挖掘潜藏的数据价值,实现机车事故故障关联分析、安全状态预警盯控、质量安全态势预测、检修养护差异化施修、稳健可靠管理决策等目的,支撑起铁路运输生产及质量安全管理工作的科学化、数字化、智能化发展。本文主要对铁路机车设备画像理论及其一系列关键技术进行了研究与应用,取得了以下创新成果:（1）提出了铁路机车设备画像理论。通过梳理机车设备画像的含义及研究意义,明确了构建铁路机车设备画像理论的必要性及其定位。基于此,给出铁路机车设备画像理论的定义与内涵,梳理了符合现阶段机车运输生产管理需要的铁路机车设备画像理论的构成,阐述了关键技术的研究方法及之间的逻辑关系。同时,设计相匹配的应用架构,介绍了其所包含的核心应用、赋能应用、总体目标等6个方面内容。这为系统性地开展机车健康管理相关研究提供了崭新的理论和方法支持。（2）构建了基于设备画像的铁路机车画像标签体系。通过整合利用机车多维度数据,提出了机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释各级标签的内容构成,形成机车画像标签体系的构建方法。针对聚类这一标签产生方式,改进K均值（K-means）聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。通过在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,获得了客观、精准、完整、可靠的机车画像。（3）提出了基于Ms Eclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘方法。针对机车事故故障在关联规则挖掘中具有不同支持度的特点,提出了改进的等价变换类（Eclat）算法——多最小支持度等价变换类（Ms Eclat）算法,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,进而运用垂直挖掘思想获得频繁项集;为了进一步提高Ms Eclat算法在大数据分析场景中的执行效率,将布尔矩阵和并行计算编程模型Map Reduce应用于算法的计算过程,得到优化的Ms Eclat算法,设计并阐述了相应的频繁项集挖掘步骤。通过比较,Ms Eclat算法及其优化算法在多最小支持度关联规则挖掘方面有着极大的计算效率优势。通过在某铁路局开展实际应用研究,验证了算法的有效性、高效性和准确性。（4）设计了基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络的机车质量安全态势预测模型。通过总结反向传播（BP）神经网络、粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的原理及优缺点,设计了基于时变概率且融入了防早熟机制的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型,详细阐释了这一预测模型的训练步骤。以某铁路局的机车质量评价办法为依托,选用灰色关联度分析方法选择出运用故障件数、碎修件数等7个评价项点,预测机车未来3个月的质量安全态势。经过实验对比,新提出的预测模型有着更好的收敛能力,对于机车质量评价等级预测及分值变化趋势预测的准确度分别可以达到98%和91%以上。最后开展了实际预测应用及分析,为科学把控机车质量安全态势提供了较好的技术方法。（5）设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用。通过总结梳理铁路机车健康管理应用与铁路机车设备画像理论及机务大数据三者间的关系,设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用的“N+1+3”总体架构及其技术架构。基于此,从设备、人员和综合管理3个方面介绍了机车运用组织、机车整备检修、辅助决策分析等7个典型应用场景,并特别给出这些场景的数据挖掘分析思路及框架,为铁路机车设备画像理论的扎实应用奠定了重要基础。最后,将本文所取得的相关研究成果在某铁路局开展实地的铁路机车健康管理应用实践,通过搭建人机友好的应用系统,完成一系列机务大数据挖掘分析算法模型的封装,实现了机车画像标签生成及设备画像分析、机车事故故障关联分析、机车质量评价分析、机车质量安全态势预测分析等多项功能。通过实际的工程应用,实现了铁路机车设备画像理论及其关键技术的创新实践,取得了良好的效果。全文共有图56幅,表21个,参考文献267篇。
王忻[2]（2021）在《自愈控制及其在网络控制系统中的应用》文中进行了进一步梳理近年来,随着科学和信息技术的飞速发展,各类系统的设计复杂度和各部件之间的耦合度也随之增加,系统的脆弱性问题逐渐显现,故障对系统的正常和安全运行造成不可忽视的威胁。为了提高系统对自身故障情况的监测和应对能力,学者们提出了自愈控制的思想。目前自愈控制仍然处于初级发展阶段,并没有学者给出自愈控制的明确定义和研究范畴等基本概念。在学术界对自愈控制理论的研究才刚刚起步,自愈控制理论的研究是滞后于自愈控制的工程应用的。本文主要对自愈控制的理论进行初步的研究,并且首次给出了自愈控制的定义、基本架构和研究范畴等基本概念。本文采用自愈控制的方法来处理网络控制系统面对的多元不确定性问题,同时对提出的自愈控制的理论进行验证,主要的工作内容如下:首先,通过梳理智能电网的自愈控制、飞行控制系统的自愈控制和机械故障的自愈调控系统的相关研究成果,明确了自愈控制的特征和功能并给出了其定义;讨论了自愈控制与自愈系统以及容错控制的联系与区别;总结了研究自愈控制的意义并分析了其发展趋势。其次,提出了一种基于状态观测器的自愈控制方法,该方法由故障诊断的状态观测器方法和故障处理机制组成,设计的故障诊断方法包括故障估计、故障检测和故障定位三个部分,故障估计可以获得系统发生的加性故障的幅值信息,改进的故障检测和故障定位方法,提高了故障检测和隔离的实时性。结合故障诊断实时获得的故障信息在控制器中设计了故障处理机制,实时消除了故障对系统的影响。再次,设计了一种基于两阶段卡尔曼滤波的自愈控制方法。针对执行器发生的部分失效故障,利用两阶段卡尔曼滤波器对执行器部分失效故障进行诊断,获得的故障信息的精确度高,但是实时性较差,为了提高故障诊断的实时性,提出了两阶段卡尔曼滤波和BP（Back Propagation）神经网络相协同的故障诊断方法,并结合在线进行控制律重构/控制律切换方法,消除/抑制故障对系统的影响;同时,对于系统中发生的未知故障或者执行器完全失效故障,提出了基于故障隔离的自愈控制方法,抑制故障对系统的持续影响。最后,设计了一种基于网络切换的自愈控制方案。针对系统中发生故障或拒绝服务攻击的随机性,在卡方检测的基础上设计了系统异常检测方法,改进了异常检测阈值的选择方法,降低了检测阈值选择的难度;然后,采用基于支持向量机的异常诊断方法,对异常状态进行分类;对于系统中发生拒绝服务攻击的情况,结合异常检测和诊断的结果,设计了一种基于网络切换的自愈策略,使得网络控制系统在发生拒绝服务攻击的情况下可以自愈,并且系统性能保持在可接受水平。本文为了验证所提出的自愈控制方法的有效性,利用MATLAB工具箱True Time搭建了网络控制系统进行数值仿真。最后,总结了全文的工作,并对需要进一步研究的工作进行了展望。
安泊晨[3]（2021）在《城市轨道交通车辆装备采购策略比选研究》文中认为随着城市轨道交通的高速发展,其经济性差的问题越发明显,受到了全社会的广泛关注。车辆装备的采购和寿命期内的维修维护是城市轨道交通项目中一笔不菲的持续支出,若可以有效降低车辆装备的全寿命周期成本,则可以在一定程度上缓解城轨项目入不敷出的现状。为达到降低车辆装备全寿命周期成本的目标,城轨行业逐步开展了由传统一次性采购向新型长周期甚至全寿命周期采购的转型,以求通过采购策略的转变达到以“数量”换取“低价”的双赢。为探究两种采购策略的差距,本文对于以下核心问题开展了研究:新型长周期采购策略是否可实现比传统一次性采购策略更好的经济性?实现更好的经济性需要何种前提条件?采购策略的转变对于项目除经济性外的其他方面有何种影响?依据当前的经济和行业环境是否可进行转型?在城轨行业采购策略的研究上,目前已有研究大多仅关注于全寿命周期成本的概念和构成,偶尔涉及到与全寿命周期成本相关影响因素的定性分析,但对于两种策略的定量分析和结合现状的优劣势分析鲜有论及。本文的特色在于创造性地将全寿命周期成本理论运用到车辆装备采购当中,结合项目经济评价理论和行业特征,对于城市轨道交通车辆装备的新兴采购策略和传统采购策略分别建立模型并进行比选分析,对后续采购当中的策略选择提出改善建议。本文的研究思路是通过理论分析结合城轨行业特征,运用全寿命周期成本理论建立车辆装备的全寿命周期成本模型。而后参考近年国内经济大环境和当前行业规则,对于设备寿命期和折现率两大重要影响因素进行了评估和预测,得出适用于当下的成本核算公式和相关系数。在此基础上,本文充分考虑行业内的采购现状,对当下常用的传统采购策略和新型采购策略从经济性、风险性、适用性等方面进行了分析和对比,同时结合实际数据,将对两种采购策略的分析提升至定量层次并对于两种采购策略的效果、可行性和实施条件进行了总结和展望。评价结果显示,若经济环境、行业现状及价格体系仍可保持现状,那么从经济性上来看新型采购策略相比于传统采购策略具有一定优势,但由于当前无论是对外部环境的预测还是社会环境对成本的影响均处于摸索状态,对于车辆装备自身性能的掌握程度也仍需加强,所以采用新型采购策略的风险性极大。上述研究表明:当前行业对于车辆装备受社会及经济环境影响的作用方式及强度研究尚浅,对于车辆装备新型的运用性能也未能全面掌握,总体来看当前并未做好全面转型的准备,仍需更多的运营数据和更深入的理论研究。
郭毕明[4]（2021）在《基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究》文中提出当前,随着和谐型机车大量投入运用,使用周期内维修费用投入庞大,不可避免带来了维修体制的巨大变革。同时,由于和谐型机车采用了大量新型电子元器件和微机控制系统、网络系统,原有的基于机械磨损理论产生的计划预防修体制势必与新型机车的维修带来一定的弊端和不足。通过与国外轨道交通发达国家相比较来看,虽然我国目前在设备上已经达到发达国家水平,但是维修效益仍有不少差距,加之当前国铁集团正在大力实施机车修程修制的优化工作,铁科院、各个路局集团公司以及下属站段均在这方面积极研究攻关,因此,运用科学的维修理论指导修程修制的改革工作十分必要。本文以当前最先进的HXD1D型机车牵引系统为例,通过引入维修体系当中的故障分析相关理论来开展基于故障理论的修程修制优化分析研究。首先,本文对HXD1D型机车牵引系统主要部件的结构特点进行了介绍,掌握其关键技术要求。通过系统收集近两年来该机型牵引系统各类故障信息,并进行了有效性筛除,从而得到了准确的运用故障信息。其次,本文通过对故障理论中的故障模式、影响及危害度分析（FMECA）分析方法的相关概念以及分析的基本步骤进行介绍,掌握FMECA分析中的关键内容,并结合一定周期内HXD1D型机车牵引系统故障模式统计,通过对其进行故障模式、影响分析以及危害度分析,分析故障模式、故障后果以及严重度等级,并进行危害度的计算,制定HXD1D型机车牵引系统危害度矩阵,明确各个故障模式的危害度程度。再次,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,在前人分析研究的基础上,得出了较为实用的HXD1D型机车维修方式、维修方法的决策流程图,规范分析流程。最后,结合上述HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度情况,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,最终制定了HXD1D型机车牵引系统各主要部件修程修制优化建议方案。
李藕[5]（2021）在《复杂装备健康管理与故障预测模型》文中研究指明近年来,故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）技术在航空航天、电子装备领域发展迅速,但在地面兵器装备中的研究尚处于起步阶段,未形成完整的体系结构。新研制的自行火炮是一种复杂装备,涉及多学科多领域,其可靠性和稳定性是确保装备顺利完成作战任务的关键条件。因此,在自行火炮中研究PHM技术,评估装备的健康状态、预测未知故障,对提高装备的维修保障效率具有重要意义和实际应用价值。论文的研究内容主要包括以下几个方面:（1）研究并建立了基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型。由于自行火炮的健康状态是一个逐渐退化的过程,其故障发生具有一定的模糊性。本文把装备健康状态划分为5个等级:健康、良好、注意、异常、故障,将劣化度作为统一的衡量标准,以层次分析法为基础,使用变权原理对权重向量做修正,从而确定各评估指标的权重值。计算出各评估指标的劣化度值,采用岭形隶属度函数构建5种健康状态等级对应的隶属度函数,并建立隶属度矩阵。再运用模糊综合评判的思路和最大隶属度原则,评估装备的健康状态。最后以某型自行火炮全炮电气系统为例,运用本文所提算法进行评估,得到装备的健康状态等级为“良好”。从后续的检测及维修记录来看,评估结果和装备实际运行状态接近,验证了本模型的合理性与有效性。（2）研究并建立了基于改进的灰色马尔科夫故障预测模型。针对传统灰色马尔科夫预测模型中的状态区间划分具有较大随意性、预测精度较低的问题,本文对状态转移概率的计算进行了改进,提出了一种基于改进的灰色马尔科夫故障预测模型。该方法首先利用灰色预测模型得到故障间隔的初始预测值,然后使用马尔科夫链预测模型对初始预测结果进行修正,在状态区间划分时,将各区间相对值所处状态的概率平均期望值作为下一步的转移值,从而得到预测结果,最后采用相对误差检验法对模型的精度进行判定。本文以某型自行火炮某分系统故障间隔期的历史数据为例进行了分析验证,结果表明:传统预测模型的平均相对误差为6.8%,改进后的预测模型的平均相对误差为2.79%,比传统预测模型减少了 4.01%,提高了预测结果的准确性,验证了本文提出方法的有效性。
稂正林[6]（2021）在《铁路局集团公司应急管理体系优化研究》文中进行了进一步梳理近年来,我国铁路快速发展,路网规模、运营速度、列车密度不断扩大提升,铁路在经济社会发展中的作用更加突出,与人民群众生产生活的联系更加紧密,得到社会各界和广大人民群众的高度赞誉,同时也受到人民群众的高度关注。但是,随着大量新线新设备不断投入,既有老线老设备逐渐老化,铁路各种不可预知的风险因素也不断涌现,极端恶劣天气和地质灾害多发频发,尤其是铁路沿线外部环境日趋复杂,这些内外部因素已经成为导致铁路突发事件发生的主要风险源,也对进一步加强铁路应急管理工作,确保铁路运输安全特别确保高铁和旅客安全万无一失,提出了新的更高要求。本文基于上述变化,结合NH铁路局集团公司智能化应急指挥中心建设实例,深入分析铁路局应急管理现状,重点查找当前铁路应急管理体系不完善、应急信息条块分割、应急工具手段落后、应急决策效率不高等问题,提出改革优化铁路局应急管理体制、强化应急保障能力建设、加强铁路外部环境应急体系建设、提升智能化应急指挥水平等优化对策。本文主要研究内容如下:（1）在对国内外铁路应急管理理论及应急管理体系建设进行深度分析的基础上,结合党的十八大以来党和国家对应急处置的高度重视,梳理出当前应急处置应该遵循的基本原则“生命至上、安全第一;预防为主、源头防控;平战结合、应急可靠;以人为本、降低损失;高效处置、减少影响;资源统筹、协调联动”;从铁路应急管理体制、铁路应急管理法制、铁路应急预案体系、铁路监测监控体系和铁路应急保障体系等5个方面,完善了铁路应急管理体系应该包含的基本内容,并总结出当前铁路局应急管理工作中存在的突出问题,为铁路局集团公司智能化应急指挥中心建设明确了方向。（2）针对铁路局集团公司应急管理体系优化问题。建议铁路局集团公司优化合并相关部门应急管理职责,设立集团公司应急指挥中心,作为职能管理部门,全面负责自然灾害和安全生产类突发事件的应急管理和救援指挥工作,有利于应急管理工作的统一管理、统一指挥和应急资源的统筹调配,有利于与地方应急管理厅等部门的对接协调,更好融入社会和地方大的应急管理体系;对路地联防联动救援机制提出优化建议,推动形成铁路大应急救援体系;突出做好应急预案修订的闭环管理工作,定期组织开展应急演练,并不断完善应急预案,突出应急预案的科学性和可操作性;深入分析铁路外部环境这一主要风险源对对铁路应急管理的影响,探索从建制度、固根本、管长远角度,推进铁路沿线安全环境治理的制度和机制建设;从最大限度减少行车突发事件造成的人员伤亡、财产损失和对公共安全的影响角度,优化集团公司突发事件应急处置流程,优化应急资金申请和应急物资管理流程;依托现代网络技术、移动通信和监测监控技术,构建涵盖电务8D、机务6A+、车辆5T+、供电6C和工务8M的铁路局集团公司运营安全保障监测监控综合应用技术体系,对设备设施的运营状态进行故障诊断及趋势预测,防止可能发生的突发事件。（3）针对当前铁路系统内部各业务安全应急系统之间彼此孤立,应急指挥存在的诸多不足的现状,指出铁路局集团公司层面应急指挥要想实现应急信息快速传递智能化、应急信息综合分析智能化、应急事件指挥调度智能化、应急事件辅助决策智能化,必须构建多维一体的铁路局集团公司智能化应急指挥中心。最后,以NH铁路局集团公司智能化应急指挥中心建设为实例,展示了现代化应急指挥中心建设应该具备的具体功能,接入地方应急资源数据,实现专业数据、铁路地理信息资源共享,实现一键通启动应急响应、应急指挥一张图、应急辅助决策等功能。上述研究,进一步丰富了铁路应急管理理论,完善了铁路局集团公司应急管理体系,对当前铁路局集团公司应急指挥中心建设具有一定的参考作用。
李贺[7]（2021）在《海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法》文中指出新能源的开发与规模化应用是“碳平衡”目标实现的根本保证。在陆地资源的有限性、能源开发的经济性与可持续性的共同限制下,新能源开发者将目光逐步投向开发潜力更大的海洋。在此背景下,海上风能应运而生。特别地,海上浮式风能因其巨大的开发潜力和丰富的资源储量被认为是风电的发展方向之一。然而,作为海上浮式风能开发主力装备的海上浮式风机,其开发与运营受到多方面的制约,如海上浮式风能项目总体成本高和可靠性、可用性等指标差等。因此,开展海上浮式风机可靠性分析研究以提高其经济性势在必行。海上浮式风机的可靠性分析研究在风能市场爆发式扩张的强劲推动下已逐步开展,但该类研究仍存在诸如认识不足、数据积累少、模型精细化程度低等难点问题亟待攻克。鉴于此,本文以数据收集与建模、精细化可靠性分析模型的构建为着眼点,开展海上浮式风机可靠性分析的故障模式、影响及危害度分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和贝叶斯网络（Bayesian network,BN）新方法研究,取得的主要成果如下:（1）提出了基于主客观信息混合的海上浮式风机可靠性分析的FMECA方法针对海上浮式风机稀少但来源广泛的可靠性信息,建立了基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。针对专家经验等主观信息,提出相对重要度算法并基于此建立了基于主观数据相对重要度的可靠性分析的FMECA方法;针对故障成本等海上浮式风机客观数据,提出了基于客观数据的可靠性分析的FMECA方法;进一步地提出基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。以上方法的提出在保证可靠性分析结果的可信性与可靠性分析方法的适用性等方面具有积极意义。同时,提出了FMECA结果不确定性评价模型,该模型的提出为可靠性分析模型的评价与优选提供了有效工具。（2）提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法基于海上浮式风机故障的本质特征,提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法。针对当前可靠性分析模型精细化程度不高使可靠性分析结果可信性不强等现实问题,构建了可靠性分析的固定权值FMECA方法;进一步地基于层次分析法开发了浮动权值FMECA方法。以上方法在深化了FMECA方法的基本内涵的同时,为更精细、合理的可靠性分析模型的搭建提供蓝本,为可信的可靠性分析结果的求取提供支撑。（3）提出了基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法针对海上浮式风机故障数据稀少以致基于数据收集的可靠性分析无法开展的现实,提出了海上浮式风机基本单元故障率的近似算法,并基于此提出了海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型;针对海上浮式风机的早期故障和安装前期检查等现实需求,在复杂系统假设下,提出了海上浮式风机早期故障率推理算法并建立了考虑前期故障的可靠性分析的贝叶斯网络方法。以上方法在克服海上浮式风机可靠性数据稀缺性的同时为其早期故障评估、安装初期检查等提供了思路。（4）提出了海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法针对传统可靠性分析方法无法同时兼顾关键故障单元识别和可靠度计算以及FMECA方法不具有信息更新能力等问题,提出了兼顾两者的FMECA-BN模型;提出了故障单元规避潜在收益的期望模型;在FMECA-BN模型的基础上构建了关键故障单元识别方法。以上方法的提出赋予了海上浮式风机的关键故障单元识别以条件更新能力,为海上浮式风机等复杂系统的故障本质特征分析提供新的思路。
曹益铭[8]（2021）在《基于PHM的装甲装备保障仿真研究》文中认为现代军事装备在维护保养方面的支出费用不断提高,装备在部队的保养服役状态对战斗成功与否具有决定性的作用,传统的基于摩托小时（Motor）数的保障方式已经难以满足部队的实际需求,因此需要一套科学智能的保障系统对装备保障工作提供决策支持。随着科学技术的发展,传感器的测量精度逐步提高,嵌入式设备的计算能力不断增强,这为预测和健康管理系统（Prognostics and Health Management,PHM）的研制和推广提供了硬件支撑。PHM是装备生命周期状态监测的关键,PHM系统中的故障诊断算法和故障预测模型以及根据具体装备设计方案,从综合使用角度对PHM绩效指标体系取值进行决策优化是本文的研究重点。本文的主要内容包括:（1）分别对PHM系统中的故障诊断模型和故障预测模型进行研究。在故障诊断模型方面,使用故障树分析法对典型装备发动机故障进行分析,找到故障相应的传感器。使用PCA+BP神经网络模型,根据历史故障数据及装备发动机运行产生的传感器数据进行实时故障诊断;在故障预测方面,提出了基于二次指数平滑的装备传感器预测算法,并使用某发动机轴承振动信号进行了验证,信号预测的准确率在98%以上。（2）为了提高PHM系统的效率和精度,使用数字孪生技术（digital twin,DT）将物理实体与虚拟模型进行数据融合。充分利用DT的相互作用机理和融合数据,结合装备使用特性,使用装甲装备的五维数字孪生技术驱动PHM系统。以某装备发动机为例,使用Agent技术对DT模型中装甲装备发动机的复杂系统结构和装甲装备的等待、训练以及维修等物理行为进行刻画。针对PHM系统的可靠性和指标参数优化问题,通过基于禁忌搜索算法的Optimization实验,综合装甲装备完好性、任务成功性等系统权衡指标优化了PHM整体指标参数,利用仿真实验验证了系统的有效性和合理性。（3）基于开源大数据框架开发了装甲装备PHM保障仿真大数据系统平台,利用Java EE技术和SSM框架搭建一个B/S模式的平台,实现装备数据的操作、装备运行监测、仿真结果展示等界面,同时还使用Hadoop+Spark的大数据框架技术实现数据的存储与应用,仿真部分使用Agent方法进行离散建模,通过仿真计算实现装甲装备保障的指标优化、可视化分析、装备保障能力评估等功能。
尹逊和,王忻[9]（2021）在《自愈控制系统研究的综述、分析与展望》文中指出近年来,为了改变依靠紧急停车、人工维护和故障排除的传统的维修方法,在一些技术应用领域中人们提出了自愈控制的思想.本文通过梳理智能电网的自愈控制、飞行控制系统的自愈控制和机器故障自愈调控的相关研究成果,明确了自愈控制的特征和功能并给出了其定义;其次,讨论了自愈控制、自愈系统和容错控制的联系与区别;最后,总结了研究自愈控制的意义并分析了其发展趋势.作者对自愈控制的相关技术应用领域及成果进行综述和深入分析,旨在提高自愈控制系统的规范化和重用性、提炼和总结其共性并给出自愈控制系统的基本架构,从而为其将来的理论研究奠定初步的基础、为指导实际的自愈控制的应用提供一定的参考.
韩凤霞[10]（2020）在《高端数控机床服役过程可靠性评价与预测》文中指出随着新一代信息技术、人工智能技术与制造技术的不断融合,制造产业向智能化转型已成为发展的必然趋势。高端数控机床及由其组成的柔性制造系统是智能制造的重要基础。高端数控机床服役过程中,使用工况多变、运行环境复杂,导致数控机床系统性能状态呈现不可逆的退化趋势。在服役阶段,性能劣化及频繁的故障会严重的影响加工精度和生产效率。因此,如何保证数控机床的服役性能成为了设计者、生产厂商及使用者共同关注的焦点问题。对于高端数控机床,其部件退化特征多样,可靠性数据具有小样本特征,传统的基于失效数据的单一性能评估方法有一定的局限性。本文基于“状态监测数据”、“标准S形试件”及“多源数据融合”,在寿命预测、整机运行可靠性评价方面对高端数控机床的服役性能进行评价与预测。主要研究内容如下:（1）构建了基于混合预测方法的关键部件剩余寿命预测模型。对于退化型失效的数控机床关键功能部件,由于运行工况、使用环境、维修程度等因素的影响,功能部件的退化程度和失效时间存在较大的离散性。采用数据驱动和人工智能相结合的综合预测方法,构建了基于RVM和改进幂函数相结合的剩余寿命预测模型,该模型可以适应退化过程的不确定性,在不影响实际的切削过程的前提下,快速、便捷地对运行状态进行评估并对剩余寿命进行预测。（2）研究了基于S试件的高端数控机床整机运行可靠性的评价方法。对于服役阶段的高端数控机床,在复杂、多因素动态作用下,使其运行性能及精度保持性在时间维度内的退化情况各异。目前,在运行工况下,基于加工精度的运行可靠性评价还没有形成统一的标准。探讨了结合面性能劣化与加工精度映射的误差传递模型,提出基于S形试件整机运行可靠性的评价模型。该模型通过标准化S试件的加工工况,对整机施加恒定的激振力,定期监测固定切削工况的特征信号。构建三个维度评价指标（熵值维度、三维希尔伯特幅值谱的可视化维度,边际谱的重心频率的数值量化维度）来综合评估机床的劣化程度,从而对数控机床整机的运行性能及加工质量进行量化与评估。（3）构建了多源信息融合的高端数控机床综合可靠性评价模型。高端数控机床的运行可靠性不但与设计制造阶段的固有可靠性有关,而且与服役阶段的使用维修水平相关。系统地研究了维修履历数据、运行状态信息、加工精度三个维度的可靠性数据融合建模方法,构建了基于模糊层次分析法的高端数控机床综合可靠性评价模型。建立了运行可靠性及质量可靠性评价指标体系,提出的可靠性评估方法既能兼顾机床故障时间反映的“先天因素”,也能兼顾运行状态和加工质量反映的“后天因素”,以此多维度、准确地评价数控机床的综合可靠性。（4）构建了基于模糊贝叶斯网络的生产线中数控机床可靠性评价模型。深度融合子系统可靠性实验数据、现场运维数据、相似系统的维修数据。将模糊理论和贝叶斯网络相结合,解决了多态系统各根节点状态概率难以精确获得的问题,提高了处理不确定性问题的能力。（5）提出了基于寿命预测的联合维修决策模型。为保障高端数控机床高可靠性、低成本运行,针对计划维修容易造成过修或欠修,提出了基于视情维修与计划维修的联合决策模型。该模型综合利用了关键功能部件的整体的寿命分布函数及个体部件的寿命预测结果,以平均维修费用最小为优化目标,采用维修时间间隔和剩余寿命维修阈值为优化变量。通过蒙特卡罗仿真进行了维修费用、维修间隔及维修阈值的协同分析,为维修方案的决策及维修费用的预算提供技术支撑。
二、工程装备故障预防体系初探（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、工程装备故障预防体系初探（论文提纲范文）
（1）铁路机车设备画像理论及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 必要性及可行性分析 |
| 1.2.1 必要性 |
| 1.2.2 可行性 |
| 1.3 本文拟解决的主要问题 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文组织架构及技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 2.1 机务大数据研究及应用 |
| 2.1.1 国外 |
| 2.1.2 国内 |
| 2.2 机车检修现状 |
| 2.3 设备画像 |
| 2.3.1 画像的概念 |
| 2.3.2 构成要素 |
| 2.3.3 模型与方法 |
| 2.4 标签技术 |
| 2.4.1 画像标签的定义 |
| 2.4.2 标签分类 |
| 2.4.3 标签构建原则 |
| 2.4.4 标签构建方法 |
| 2.5 设备健康管理 |
| 2.5.1 国外设备健康管理现状 |
| 2.5.2 国内设备健康管理现状 |
| 2.5.3 我国铁路机务专业PHM技术发展差距 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 铁路机车设备画像理论 |
| 3.1 机车设备画像概述 |
| 3.2 铁路机车设备画像理论构建 |
| 3.2.1 铁路机车设备画像理论的定义与内涵 |
| 3.2.2 铁路机车设备画像理论的构成 |
| 3.2.3 铁路机车设备画像理论的应用架构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于设备画像的铁路机车标签体系构建 |
| 4.1 问题概述 |
| 4.2 面向设备画像的标签技术 |
| 4.3 机车画像标签体系构建 |
| 4.3.1 机车画像标签体系技术架构 |
| 4.3.2 机车画像标签体系 |
| 4.4 基于聚类的机车第三级标签获取方法 |
| 4.4.1 K-means算法 |
| 4.4.2 K-means算法的改进 |
| 4.4.3 K-means算法与改进算法的比较验证 |
| 4.5 机车画像标签体系构建实例 |
| 4.5.1 K-means改进算法的应用 |
| 4.5.2 机车完整标签体系的产生 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于MsEclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘 |
| 5.1 问题概述 |
| 5.2 MsEclat算法的背景知识 |
| 5.2.1 垂直格式数据集 |
| 5.2.2 支持度、置信度与提升度 |
| 5.2.3 概念格理论 |
| 5.2.4 多最小支持度下的频繁项集判定 |
| 5.2.5 面向有序项目集合的最小支持度索引表 |
| 5.2.6 基于等价类的可连接性判定 |
| 5.3 MsEclat算法原理 |
| 5.3.1 Eclat算法简述 |
| 5.3.2 改进的Eclat算法—MsEclat算法 |
| 5.4 优化的Ms Eclat算法 |
| 5.4.1 基于布尔矩阵的T_(set)位运算求交 |
| 5.4.2 基于MapReduce的等价类并行运算 |
| 5.4.3 大数据场景下优化的MsEclat算法的频繁项集挖掘步骤 |
| 5.5 算法比较验证 |
| 5.5.1 MsEclat算法与水平挖掘算法的对比 |
| 5.5.2 MsEclat算法与其优化算法的对比 |
| 5.6 机车事故故障关联规则挖掘分析 |
| 5.6.1 待分析项目的选取 |
| 5.6.2 关联规则挖掘结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于PSO+DE混合优化BP神经网络的铁路机车质量安全态势预测 |
| 6.1 问题概述 |
| 6.2 机车质量等级评价 |
| 6.3 基于机车质量评价项点的特征选择 |
| 6.3.1 灰色关联度分析 |
| 6.3.2 机车质量等级的比较特征选择 |
| 6.4 PSO+DE混合优化BP神经网络 |
| 6.4.1 BP神经网络原理 |
| 6.4.2 PSO算法原理 |
| 6.4.3 DE算法原理 |
| 6.4.4 基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型 |
| 6.5 机车质量安全态势预测分析 |
| 6.5.1 预测模型训练 |
| 6.5.2 预测模型训练结果分析 |
| 6.5.3 预测模型应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用总体设计 |
| 7.1 机务大数据与机车健康管理 |
| 7.2 铁路机车健康管理应用设计 |
| 7.2.1 设计目标及定位 |
| 7.2.2 总体架构设计 |
| 7.2.3 技术架构设计 |
| 7.3 铁路机车健康管理应用的典型应用场景分析 |
| 7.3.1 设备质量综合分析 |
| 7.3.2 人员运用综合把控 |
| 7.3.3 运输生产综合管理 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 某铁路局机车健康管理应用实践 |
| 8.1 应用开发方案 |
| 8.1.1 系统开发环境 |
| 8.1.2 数据调用方式 |
| 8.1.3 分析模型定时任务调用方式 |
| 8.2 机车数据管理功能 |
| 8.2.1 基本数据管理 |
| 8.2.2 视频数据管理 |
| 8.2.3 机务电子地图 |
| 8.3 机车画像标签生成及分析功能 |
| 8.3.1 机车画像标签管理 |
| 8.3.2 单台机车画像分析 |
| 8.3.3 机车设备画像分析 |
| 8.4 机车事故故障关联分析功能 |
| 8.5 机车质量评价分析功能 |
| 8.5.1 单台机车质量安全分析 |
| 8.5.2 机务段级机车质量安全分析 |
| 8.5.3 机务部级机车质量安全分析 |
| 8.5.4 全局机务专业质量安全综合分析 |
| 8.6 机车质量安全态势预测分析功能 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| FIGURE INDEX |
| 表索引 |
| 学位论文数据集 |
| TABLE INDEX |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（2）自愈控制及其在网络控制系统中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 自愈控制 |
| 1.3 网络控制系统的研究现状 |
| 1.3.1 NCS的基本问题的研究现状 |
| 1.3.2 NCS的故障诊断的研究现状 |
| 1.3.3 NCS的容错控制的研究现状 |
| 1.3.4 NCS的安全问题研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 自愈控制的综述与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自愈控制的应用领域 |
| 2.2.1 智能电网领域的自愈控制 |
| 2.2.2 飞行控制系统领域的自愈控制 |
| 2.2.3 机械系统领域的自愈控制 |
| 2.2.4 自愈控制应用领域的总结 |
| 2.3 自愈控制的特征、功能及定义 |
| 2.4 自愈系统、容错控制与自愈控制的关系 |
| 2.4.1 自愈系统与自愈控制 |
| 2.4.2 容错控制与自愈控制 |
| 2.5 自愈控制的架构及研究范畴 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于状态观测器的网络控制系统的自愈控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于状态观测器的网络控制系统的故障估计方法 |
| 3.2.1 基于状态观测器的故障估计方法 |
| 3.2.2 执行器故障估计辅助信号的设计 |
| 3.3 故障检测和故障定位方法 |
| 3.3.1 基于状态观测器的故障检测 |
| 3.3.2 基于状态观测器的故障定位 |
| 3.4 基于控制律重构的主动容错控制 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.5.1 基于状态观测器的故障估计的仿真验证 |
| 3.5.2 故障检测与故障定位的仿真验证 |
| 3.5.3 控制律重构方法的仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于卡尔曼滤波器的网络控制系统的自愈控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于两阶段卡尔曼滤波的故障诊断方法 |
| 4.2.1 执行器部分失效故障建模 |
| 4.2.2 故障诊断方法的设计 |
| 4.3 基于BP神经网络的自愈控制方法研究 |
| 4.3.1 BP神经网络的介绍与应用 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的执行器故障程度辨识 |
| 4.3.3 基于控制律切换的主动容错控制方法 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 故障诊断仿真验证 |
| 4.4.2 控制律切换方法的仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 拒绝服务攻击下的网络控制系统的自愈控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 关于网络控制系统的多元不确定性的概述 |
| 5.1.2 关于拒绝服务攻击的模拟 |
| 5.2 具有多元不确定性的网络控制系统的异常检测方法 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波方法 |
| 5.2.2 异常检测方法的设计 |
| 5.3 针对具有多元不确定性的网络控制系统的异常诊断方法 |
| 5.3.1 支持向量机 |
| 5.3.2 基于支持向量机的异常诊断方法研究 |
| 5.3.3 针对拒绝服务攻击的自愈策略 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.4.1 异常检测及诊断方法的仿真验证 |
| 5.4.2 基于网络切换的自愈策略的仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）城市轨道交通车辆装备采购策略比选研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文创新与结构安排 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 城轨交通车辆装备概述 |
| 2.1.1 城轨交通车辆装备特点分析 |
| 2.1.2 城轨交通车辆装备采购模式分析 |
| 2.2 设备采购理论 |
| 2.3 全寿命周期成本理论 |
| 2.4 项目经济评价理论 |
| 3 城轨交通车辆装备的全寿命周期成本分析 |
| 3.1 城轨交通车辆装备的全寿命周期成本构成 |
| 3.2 城轨交通车辆装备的全寿命周期成本计算公式 |
| 3.3 全寿命周期成本分析的相关参数取值分析 |
| 3.3.1 折现率 |
| 3.3.2 寿命期 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 城轨交通车辆装备采购策略方案设计与比较 |
| 4.1 城轨车辆装备采购策略设计的基本要求、假设与思路步骤 |
| 4.1.1 基本要求与假设 |
| 4.1.2 基本思路与步骤 |
| 4.2 城轨交通车辆装备采购策略方案设计 |
| 4.2.1 A方案设计 |
| 4.2.2 B方案设计 |
| 4.3 城轨交通车辆装备采购策略方案初步比较 |
| 4.3.1 经济性比较 |
| 4.3.2 风险性比较 |
| 4.3.3 便捷性比较 |
| 4.3.4 适用性比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 城轨交通车辆装备采购策略的经济性比选 |
| 5.1 城轨交通车辆装备采购策略方案经济性比选思路与步骤 |
| 5.2 城轨交通车辆装备采购策略方案的全寿命周期成本分析 |
| 5.2.1 A策略方案的全寿命周期成本分析 |
| 5.2.2 B策略方案的全寿命周期成本分析 |
| 5.2.3 各方案对比分析与经济比选结果 |
| 5.3 城轨交通车辆装备采购策略比选结果的敏感性分析 |
| 5.4 对策建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 开展工作 |
| 6.2 研究成果 |
| 6.3 进一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内、外轨道交通运输行业的维修方式现状及研究方向 |
| 1.2.1 国内轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.2 国外轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.3 当前国内轨道交通运输行业维修的研究方向 |
| 1.3 论文研究内容与路线 |
| 2 简述HXD1D型机车牵引系统结构功能及故障特点 |
| 2.1 HXD1D型机车牵引系统功能概述及功能逻辑框图 |
| 2.2 HXD1D型机车牵引系统部件结构特点及工作原理介绍 |
| 2.2.1 受电弓 |
| 2.2.2 主断路器 |
| 2.2.3 高压电缆总成 |
| 2.2.4 主变压器 |
| 2.2.5 牵引变流器 |
| 2.2.6 牵引电机 |
| 2.2.7 高压互感器 |
| 2.3 HXD1D型机车运用状况及牵引系统故障统计分析 |
| 2.3.1 HXD1D型机车运用基本情况 |
| 2.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障及统计分析 |
| 3 故障分析方法 |
| 3.1 故障分析方法介绍 |
| 3.2 FMECA方法概述 |
| 3.3 故障模式的定义和分类 |
| 3.4 FMEA分析方法分类及其应用 |
| 3.4.1 FMEA分析方法分类 |
| 3.4.2 FMEA分析表格的制定和填写说明 |
| 3.4.3 FMEA分析应用实例 |
| 3.5 CA 分析方法 |
| 3.6 FMECA分析方法步骤流程及说明 |
| 4 HXD1D型机车牵引系统故障的FMECA分析 |
| 4.1 FMEA表格的制定、填写 |
| 4.2 危害度分析(CA) |
| 4.2.1 CA分析数据的选取分析 |
| 4.2.2 HXD1D型机车牵引系统故障CA分析表格的制定和建立 |
| 4.3 危害度矩阵分析 |
| 4.3.1 危害度矩阵的原理及表示方法 |
| 4.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度矩阵图及分析 |
| 5 HXD1D型机车牵引系统维修决策方法分析 |
| 5.1 维修方式的决策 |
| 5.1.1 现代轨道交通维修装备维修方式的分类及主要特点 |
| 5.1.2 维修方式逻辑决断图的建立 |
| 5.2 维修方法决策 |
| 5.3 维修周期的选择策略 |
| 6 HXD1D型机车牵引系统检修修程的优化决策 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及科研成果清单表格样式 |
| 学位论文数据集页 |
（5）复杂装备健康管理与故障预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 |
| 2 PHM相关理论与技术 |
| 2.1 PHM基础理论概述 |
| 2.1.1 PHM的定义 |
| 2.1.2 PHM的基本组成 |
| 2.2 健康状态评估 |
| 2.2.1 健康状态的概念 |
| 2.2.2 健康状态分级 |
| 2.2.3 健康状态评估方法的分类 |
| 2.3 故障预测 |
| 2.3.1 故障预测的概念 |
| 2.3.2 故障预测的基本内容 |
| 2.3.3 故障预测方法的分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型 |
| 3.1 劣化度及计算 |
| 3.1.1 劣化度的概念 |
| 3.1.2 劣化度的计算 |
| 3.2 模糊集合及隶属度函数 |
| 3.2.1 模糊集合 |
| 3.2.2 隶属度函数 |
| 3.3 模糊综合评判理论 |
| 3.3.1 单层次模糊综合评判 |
| 3.3.2 多层次模糊综合评判 |
| 3.4 权重的确定方法 |
| 3.4.1 层次分析法确定权重 |
| 3.4.2 变权原理 |
| 3.5 基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评判 |
| 3.5.1 装备健康状态模糊综合评估 |
| 3.5.2 装备健康状态评估建模 |
| 3.6 实验及结果分析 |
| 3.6.1 实验及过程 |
| 3.6.2 结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于改进的灰色马尔科夫装备故障预测模型 |
| 4.1 灰色预测模型理论 |
| 4.1.1 灰色系统理论简介 |
| 4.1.2 灰色模型的建立与求解 |
| 4.2 马尔科夫理论 |
| 4.2.1 马尔科夫过程和马尔科夫链 |
| 4.2.2 马尔科夫链预测模型 |
| 4.3 改进的灰色马尔科夫模型 |
| 4.3.1 灰色马尔科夫模型 |
| 4.3.2 改进的灰色马尔科夫模型 |
| 4.4 预测模型的精度判定 |
| 4.5 实验及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（6）铁路局集团公司应急管理体系优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 应急管理基础理论研究方面 |
| 1.2.2 铁路应急管理体系研究方面 |
| 1.2.3 铁路应急平台建设研究方面 |
| 1.3 研究方法和论文结构 |
| 2 铁路应急管理对象及基本原则研究 |
| 2.1 铁路应急管理对象-铁路突发事件 |
| 2.1.1 铁路突发事件定义 |
| 2.1.2 铁路突发事件诱因分析 |
| 2.1.3 铁路突发事件与非正常情况的区别 |
| 2.1.4 铁路突发事件分类分级 |
| 2.2 铁路应急管理特点及基本原则 |
| 2.2.1 铁路应急管理定义 |
| 2.2.2 铁路应急管理过程 |
| 2.2.3 铁路应急管理特点 |
| 2.2.4 铁路应急管理应遵循的基本原则 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 铁路应急管理体系现状及存在问题研究 |
| 3.1 国内外铁路应急管理体系现状 |
| 3.1.1 国外铁路应急管理体系 |
| 3.1.2 我国铁路应急管理体系 |
| 3.2 铁路局应急管理体系现状 |
| 3.2.1 应急管理体制 |
| 3.2.2 应急管理法制 |
| 3.2.3 应急预案体系 |
| 3.2.4 应急管理监测监控体系 |
| 3.2.5 应急处置保障体系 |
| 3.3 铁路突发事件主要风险源分析 |
| 3.3.1 主要风险源分析 |
| 3.3.2 具体案例问题分析 |
| 3.4 铁路局应急管理体系存在不足分析 |
| 3.4.1 应急管理理念有待深化 |
| 3.4.2 应急管理组织体系有待完善 |
| 3.4.3 应急管理制度建设相对滞后 |
| 3.4.4 应急管理保障能力有待加强 |
| 3.4.5 应急管理信息化智能化水平不高 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 铁路局应急管理体系优化对策研究 |
| 4.1 应急管理理念优化对策 |
| 4.2 应急管理体制优化对策 |
| 4.3 应急管理机制优化对策 |
| 4.3.1 联防联动救援机制优化 |
| 4.3.2 应急预案管理机制优化 |
| 4.3.3 应急处置流程优化对策 |
| 4.4 应急保障能力建设优化对策 |
| 4.4.1 安全保障监测能力建设 |
| 4.4.2 应急资金物资保障能力建设 |
| 4.5 铁路外部环境应急体系建设优化对策 |
| 4.5.1 用好“双段长”等长效机制 |
| 4.5.2 突出外部环境整治重点关键 |
| 4.5.3 协同地方政府做好宣传引导 |
| 4.6 应急指挥信息化智能化研究 |
| 4.6.1 应急信息快速传递智能化 |
| 4.6.2 应急信息综合分析智能化 |
| 4.6.3 应急事件指挥调度智能化 |
| 4.6.4 应急事件辅助决策智能化 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 NH铁路局集团公司智能化应急指挥中心建设研究 |
| 5.1 建设必要性 |
| 5.1.1 贯彻落实国家应急管理体制改革的需要 |
| 5.1.2 适应融合现代应急前沿技术的需要 |
| 5.1.3 补强铁路应急指挥短板的需要 |
| 5.1.4 保障铁路运营安全的需要 |
| 5.2 建设目标 |
| 5.2.1 提升应急处置效率 |
| 5.2.2 保障铁路运输安全 |
| 5.2.3 提高运输经营效益 |
| 5.3 铁路局智能化应急指挥中心系统功能 |
| 5.3.1 构建一键直报的迅速响应功能 |
| 5.3.2 构建应急资源自动检索功能 |
| 5.3.3 构建应急处置现场资料采集功能 |
| 5.3.4 构建泛视频整合接入功能 |
| 5.3.5 构建三级应急网络响应联动功能 |
| 5.3.6 构建路地联席视讯会议功能 |
| 5.3.7 构建应急辅助决策功能 |
| 5.3.8 构建大屏式应急显示管理功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海上风机可靠性分析研究现状 |
| 1.2.1 可靠性分析方法概述 |
| 1.2.2 海上风机可靠性分析研究进展及现状 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 论文内容及架构 |
| 第二章 基于主客观信息混合的海上浮式风机FMECA方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA |
| 2.3 基于主观数据相对重要度的FMECA方法 |
| 2.3.1 基于主观数据相对重要度的FMECA方法建模 |
| 2.3.2 风险优先数不确定性量化模型 |
| 2.3.3 案例分析 |
| 2.4 基于客观数据的FMECA方法 |
| 2.4.1 海上浮式风机的客观故障风险评价指标体系 |
| 2.4.2 基于客观数据的FMECA方法建模 |
| 2.4.3 案例分析 |
| 2.5 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法 |
| 2.5.1 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法建模 |
| 2.5.2 面向FMECA全过程的CRPN不确定性建模 |
| 2.5.3 案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海上浮式风机的权值FMECA方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 权值FMECA方法基础输入数据的基本框架 |
| 3.2.1 领域专家的遴选方法 |
| 3.2.2 主观专家经验数据的收集 |
| 3.3 固定权值FMECA方法 |
| 3.3.1 固定权值FMECA方法建模 |
| 3.3.2 案例分析 |
| 3.4 浮动权值FMECA方法 |
| 3.4.1 浮动权值FMECA建模 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 海上浮式风机的关键故障行为及故障规避措施 |
| 3.5.1 关键故障行为 |
| 3.5.2 故障规避措施建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.3.1 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建框架 |
| 4.3.2 海上浮式风机系统构型 |
| 4.3.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型 |
| 4.4 基于故障率近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.4.1 海上浮式风机基本单元故障率的近似计算方法 |
| 4.4.2 案例分析 |
| 4.5 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.5.1 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析贝叶斯网络建模 |
| 4.5.2 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析的FMECA-BN方法建模 |
| 5.3 故障行为识别方法 |
| 5.3.1 基于RPN的关键故障单元与故障行为识别 |
| 5.3.2 基于FMECA-BN的关键故障单元与故障行为识别方法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机关键故障单元识别 |
| 5.4.2 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机可靠度计算 |
| 5.4.3 基于收益期望模型的海上浮式风机的关键故障单元识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 附录1.故障模式风险评价指标相对重要度矩阵的一致性检验 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）基于PHM的装甲装备保障仿真研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PHM技术研究现状 |
| 1.2.2 基于PHM的故障诊断及预测技术研究现状 |
| 1.2.3 数字孪生技术研究现状 |
| 1.2.4 装甲装备保障仿真系统研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于PHM的装备故障诊断与预测技术研究 |
| 2.1 装甲装备故障诊断与预测技术简介 |
| 2.1.1 故障诊断技术介绍 |
| 2.1.2 故障预测技术介绍 |
| 2.2 基于PCA与BP神经网络的装甲装备发动机故障诊断 |
| 2.2.1 典型发动机故障及其相应传感器介绍 |
| 2.2.2 主成分分析(PCA) |
| 2.2.3 BP神经网络简介 |
| 2.2.4 基于PCA和BP神经网络的发动机故障诊断 |
| 2.3 基于改进二阶指数平滑的装甲装备发动机故障预测 |
| 2.3.1 二阶指数平滑法简介 |
| 2.3.2 基于二阶指数平滑的发动机故障预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于PHM的装甲装备发动机保障仿真建模 |
| 3.1 基于数字孪生的装甲装备保障建模 |
| 3.1.1 基于五维数字孪生模型的PHM系统框架设计 |
| 3.1.2 基于数字孪生的装甲装备保障PHM系统总体设计 |
| 3.2 装甲装备保障能力评估指标 |
| 3.2.1 装甲装备保障指标 |
| 3.2.2 装甲装备保障能力评估指标 |
| 3.3 装甲装备发动机保障建模 |
| 3.3.1 任务系统建模 |
| 3.3.2 基于Agent的装甲装备发动机的结构建模 |
| 3.3.3 装甲装备生命周期活动建模 |
| 3.3.4 装甲装备保障资源建模 |
| 3.3.5 装甲装备发动机保障流程建模 |
| 3.4 装甲装备发动机状态及其成本建模 |
| 3.4.1 装甲装备发动机状态建模 |
| 3.4.2 装甲装备发动机成本建模 |
| 3.5 实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于大数据的装甲装备保障仿真平台设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 功能设计 |
| 4.3 技术实现 |
| 4.3.1 平台总体设计 |
| 4.3.2 数据库结构设计 |
| 4.3.3 平台功能实现技术 |
| 4.4 界面设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）自愈控制系统研究的综述、分析与展望（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 自愈控制的技术应用领域 |
| 2.1 智能电网的自愈控制 |
| 2.1.1 自愈控制架构的发展概况 |
| 2.1.2 智能电网的自愈控制应用技术的研究现状 |
| 2.2 飞行控制系统的自愈控制 |
| 2.2.1 飞行控制系统的自愈控制的研究现状 |
| 2.2.2 飞行控制系统的容错控制 |
| 2.2.3 飞行控制系统自愈控制与容错控制的关系 |
| 2.3 机械系统的自愈调控 |
| 2.3.1 机器故障自愈调控系统概述 |
| 2.3.2 人工自愈与工业过程系统的自愈控制 |
| 2.4 小结 |
| 3 自愈控制的特征、功能与定义 |
| 3.1 自愈控制的特征 |
| 3.2 自愈控制系统的功能与定义 |
| 4 自愈系统、容错控制与自愈控制 |
| 4.1 自愈系统与自愈控制 |
| 4.2 容错控制与自愈控制 |
| 5 自愈控制系统的基本架构与研究范畴 |
| 6 总结与展望 |
（10）高端数控机床服役过程可靠性评价与预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床可靠性指标体系 |
| 1.3.1 数控机床固有可靠性 |
| 1.3.2 数控机床运行可靠性 |
| 1.3.3 数控机床加工精度可靠性 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 数控机床可靠性研究现状 |
| 1.4.2 寿命预测研究现状 |
| 1.4.3 数控机床精度评价研究现状 |
| 1.4.4 数控机床维修策略研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.5.1 综述总结与问题提出 |
| 1.5.2 本文主要内容 |
| 第2章 高端数控机床功能部件剩余寿命预测方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 性能退化相关概念 |
| 2.3 电主轴/刀柄结合面性能退化建模 |
| 2.3.1 主轴/刀柄性能退化指标构建 |
| 2.3.2 电流损耗与刀柄性能退化分析 |
| 2.3.3 小波包降噪 |
| 2.4 融合RVM和改进幂函数的预测模型 |
| 2.4.1 小波包熵 |
| 2.4.2 相关向量机概述 |
| 2.4.3 回归模型及拟合性能评价 |
| 2.4.4 剩余寿命综合预测模型 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于S试件的高端数控机床运行可靠性评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于S试件的机床运行精度分析 |
| 3.2.1 S试件的结构特点 |
| 3.2.2 数控机床的运动误差分析 |
| 3.3 数控机床结合面动特性研究 |
| 3.3.1 数控机床结合面性质 |
| 3.3.2 结合面研究概述 |
| 3.4 高端数控机床切削过程中动态性能评价 |
| 3.4.1 运行状态感知 |
| 3.4.2 基于CEEMDAN的特征提取 |
| 3.4.3 基于S试件的运行状态评价 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多源信息数据数控机床综合可靠性评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高端数控装备的多源可靠性评价指标 |
| 4.2.1 基于故障时间的可靠性评价 |
| 4.2.2 基于运行状态的可靠性评价 |
| 4.2.3 基于加工质量的可靠性评价 |
| 4.3 高端数控装备多源信息融合评价体系 |
| 4.3.1 基于层次分析法的权重分配 |
| 4.3.2 基于故障数据的模糊可靠性评价 |
| 4.3.3 基于多源信息数控机床评价体系构建 |
| 4.3.4 实例验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于贝叶斯网络生产线中数控机床可靠性评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 航空结构柔性生产线可靠性评价模型 |
| 5.3 制造子系统信息融合及状态划分 |
| 5.4 构建多状态贝叶斯网络 |
| 5.5 实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于寿命预测的维修策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 维修保障与维修策略概述 |
| 6.2.1 维修决策模型 |
| 6.2.2 维修程度及优化决策 |
| 6.3 基于寿命预测的维修决策模型 |
| 6.3.1 视情维修相关研究 |
| 6.3.2 视情维修与定期维修的联合维修策略 |
| 6.3.3 基于维修时机和维修阈值的联合优化 |
| 6.4 蒙特卡罗仿真 |
| 6.5 实例验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 作者简介 |
| 详细摘要 |
四、工程装备故障预防体系初探（论文参考文献）
- [1]铁路机车设备画像理论及关键技术研究[D]. 李鑫. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [2]自愈控制及其在网络控制系统中的应用[D]. 王忻. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]城市轨道交通车辆装备采购策略比选研究[D]. 安泊晨. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究[D]. 郭毕明. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [5]复杂装备健康管理与故障预测模型[D]. 李藕. 西安工业大学, 2021
- [6]铁路局集团公司应急管理体系优化研究[D]. 稂正林. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [7]海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法[D]. 李贺. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于PHM的装甲装备保障仿真研究[D]. 曹益铭. 天津理工大学, 2021(08)
- [9]自愈控制系统研究的综述、分析与展望[J]. 尹逊和,王忻. 控制理论与应用, 2021(08)
- [10]高端数控机床服役过程可靠性评价与预测[D]. 韩凤霞. 机械科学研究总院, 2020