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《北京交通大学》 2008年
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人工智能方法在车站信号故障诊断中的应用与研究

舒刚  
【摘要】: 铁路车站信号联锁系统是保障行车安全、提高运输效率的关键基础设备。目前普遍应用的电气集中联锁系统,设备维修维护工作量大、可靠性偏低。设备运行当中出现故障时完全依靠人工排查的方式进行诊断和处理,效率低下,已经不能适应新时期铁路提速的要求。所以,如何结合信号设备的工作原理与故障特性,采用基于专家系统的方法对故障设备的诊断和处理提供科学的决策,对于保障列车运行安全、提高车站通过效率具有重大现实意义。 本文在车站信号控制系统的研究与应用的工程背景下,对车站信号电路故障诊断系统进行了以下研究工作: 1.在大量收集阅读相关文献和资料的基础上,对铁路信号故障诊断技术及其发展现状进行了综述,分析和提出了构建车站信号故障诊断专家系统的重要性和必要性。 2.在现有的专家系统的体系结构基础上,设计车站信号故障诊断专家系统的体系结构和关键技术环节。 3.对继电式电气集中联锁电路的工作原理和故障机理进行了研究,设计出故障诊断专家系统中核心部分知识库与推理机的实现方法。 4.利用VisualC++开发环境和C++语言实现了车站信号电路故障诊断专家系统中的各个功能子模块,并对系统的性能进行了测试与评价。 通过系统分析与试验,本论文所设计的车站信号电路故障诊断专家系统针对联锁电路的故障现象查找出了故障源,证明了系统工作的有效性。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:U284.3

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