铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
铁路货车轮轴数字化检修系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,轮轴检修,B/S,数字化,前后端分离的论文, 主要内容为随着铁路高速重载战略的实施,对货车质量提出更高要求,轮轴作为铁路货车关键部件,其检修过程是影响货车质量的关键环节之一。既有的轮轴检修系统开发时间较早,主要依赖人工录入,不能满足轮轴检修过程数字化、信息采集自动化、数据共享化、应用综合化的实际需要,因此需要结合轮轴检修发展及国内外相关技术的现状,开展铁路货车轮轴数字化检修系统的设计与实现研究。本文是以基于信息化实现轮轴检修过程管理为目标,研究了铁路货车轮轴数字化检修系统架构及功能设计,通过开展二维码、物联网、研发框架、移动应用技术等研究,研发“web+移动应用”的铁路货车轮轴数字化检修系统,提供了检修信息电子化流转、流程自动控制、进度监控、轮对存储管理、轮轴自动选配支出、质量闭环控制等功能,主要开展如下工作:(1)深入调研分析货车检修系统的发展现状,研究了二维码、物联网、研发框架、移动应用的相关技术,结合对货车轮轴检修业务流程的梳理,完成了系统需求分析。(2)研究提出了货车轮轴数字化检修系统的技术方案,包括总体架构、功能架构、技术架构、功能架构、数据架构等。(3)采用Spring Boot+Vue的前后端分离模式研发实现了系统功能,阐述了轮轴检修系统的检修工序、质量管理、生产计划、综合管理等模块的实现。论文的研究成果,在实践中试用取得良好的应用效果,提升了轮轴检修质量和效率,促进了检修业务流程优化创新,具有十分重要的现实意义。
铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
铁路货车轮轴数字化检修系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,轮轴检修,B/S,数字化,前后端分离的论文, 主要内容为随着铁路高速重载战略的实施,对货车质量提出更高要求,轮轴作为铁路货车关键部件,其检修过程是影响货车质量的关键环节之一。既有的轮轴检修系统开发时间较早,主要依赖人工录入,不能满足轮轴检修过程数字化、信息采集自动化、数据共享化、应用综合化的实际需要,因此需要结合轮轴检修发展及国内外相关技术的现状,开展铁路货车轮轴数字化检修系统的设计与实现研究。本文是以基于信息化实现轮轴检修过程管理为目标,研究了铁路货车轮轴数字化检修系统架构及功能设计,通过开展二维码、物联网、研发框架、移动应用技术等研究,研发“web+移动应用”的铁路货车轮轴数字化检修系统,提供了检修信息电子化流转、流程自动控制、进度监控、轮对存储管理、轮轴自动选配支出、质量闭环控制等功能,主要开展如下工作:(1)深入调研分析货车检修系统的发展现状,研究了二维码、物联网、研发框架、移动应用的相关技术,结合对货车轮轴检修业务流程的梳理,完成了系统需求分析。(2)研究提出了货车轮轴数字化检修系统的技术方案,包括总体架构、功能架构、技术架构、功能架构、数据架构等。(3)采用Spring Boot+Vue的前后端分离模式研发实现了系统功能,阐述了轮轴检修系统的检修工序、质量管理、生产计划、综合管理等模块的实现。论文的研究成果,在实践中试用取得良好的应用效果,提升了轮轴检修质量和效率,促进了检修业务流程优化创新,具有十分重要的现实意义。
铁路货车轴承故障预测与健康管理系统的设计与实现
这是一篇关于铁路货车,故障诊断,剩余寿命预测的论文, 主要内容为一直以来,铁路运输与轨道交通是我国国民经济的大动脉,并在国民经济中占有极其重要的地位。随着交通的不断发展,铁路货车运输管理的综合化、复杂化、一体化、智能化程度也不断提高,其运行安全、故障诊断及检修的高效与快速等问题变得越来越重要。为了保障安全,避免不必要的经济损失,需要对铁路货车进行管理与维护。利用智能故障诊断技术,可以有效进行货车关键部件的按需维护,动态预测货车关键部件使用寿命;还可以快速诊断已发生故障的货车关键部件故障类型,迅速修复故障,提高生产效率。并且能够在保证安全的情况下,有效降低企业成本。另外,如果在早期给出货车关键部件的运行状态,就能实现故障的预测,降低故障发生率,从而可以大大提高铁路货车的运行质量。因此,本文提出了铁路货车轴承故障预测与健康管理系统,通过深度学习技术,实现对车辆轴承的故障诊断与剩余使用寿命预测,并完成对铁路货车的状态监测以及对车辆基础信息与运行数据信息的系统化管理。本文从需求分析、概要设计、详细设计实现到系统测试对铁路货车轴承故障预测与健康管理系统进行了完整开发。首先进行需求分析,调研用户实际需求确定系统功能,同时分析了系统非功能性需求。系统分为登录鉴权模块、状态监控模块、故障诊断模块、故障预警模块、操作管理模块以及用户管理模块。然后是概要设计,本文基于MVC框架进行系统设计,研发采取前后端分离的形式,前后端分别采用Vue框架以及Spring Boot框架。登录鉴权功能由Spring Security实现。使用My SQL数据库对系统中的车辆、设备、配置等基础信息以及用户操作记录、故障与预警记录等运行数据信息进行存储,使用Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)对特定数据信息进行缓存。接着是详细设计与实现,基于概要设计对系统功能模块进行开发。在故障诊断模块中,本文基于1D-CNN(One-dimensional Convolutional Neural Networks,一维卷积神经网络)建立了故障诊断模型,实现了对于轴承的故障诊断;在1D-CNN的基础上,引入了LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)网络以解决轴承振动信号的时序性问题,采用CNNLSTM模型来预估轴承的剩余使用寿命。最后对系统进行测试,为系统所有功能模块编写测试用例并对非功能性测试进行说明。本系统目前已在实际中投入使用,系统运行状况良好,为未来铁路货车故障诊断预测算法的深入研究与后续维修管理、决策支持等功能模块的持续开发提供了平台基础。
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