控制工程畢業(yè)論文開題報告范文

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　　論文題目：在線電磁鋼軌探傷數據處理及信息管理方法的研究

　　一、選題背景

　　鐵路行業(yè)的發(fā)展在我國交通運輸系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。近年來，鐵道線路前后多次提速以后，鐵路的運輸量也大大增加，這對列車的安全行駛提出了更高的要求⑴。據中國產業(yè)信息的行業(yè)報道，鐵道部年度統(tǒng)計公報顯示，2005年、2010年以及2012年，我國鐵路營業(yè)里程分別達到7.5萬公里、9.1萬公里、9.8萬公里，并且電氣化鐵路里程分別達到2.02萬公里、4.2萬公里、5.1萬公里。到2013年底為止，高鐵運營里程占全國鐵路營業(yè)里程總數的1.1萬公里，居世界第一位。我國鐵路總運行線路過長，線路狀況會受到影響，再加上大量超期服役的鋼軌，導致鐵路鋼軌損傷情況越來越嚴重。同時，正在運行的鋼軌在承擔更加繁重的運輸條件下，也會產生損傷，有的不能被肉眼看到，如核傷等發(fā)展在鋼軌內部的損傷當列車在制動或加速的條件下，會對鋼軌產生相應的作用力，通過反復受到這種力的作用，鋼軌就會產生不明顯的細紋。隨著時間的積累以及四季溫度變化而引起鋼軌的熱脹冷縮，這些細紋會被不斷的擴展，長此以往，產生細紋的鋼軌會在一定條件下發(fā)生斷軌現(xiàn)象。因此，如何在細紋擴大到鋼軌斷裂之前，有效的消除這些隱患，成為鐵路部門所關心的重要問題。如果能夠找到有效的辦法提早找到裂紋的位置并制止其進一步惡化，鐵路事故出現(xiàn)的幾率將不斷降低。目前，檢測鋼軌損傷的方法主要有：超聲波探傷、滲透探傷、磁粉探傷、禍流探傷;同時，同位素射線示蹤法、紅外檢測法、微波探傷法也是常規(guī)的探傷方法。在我國鐵路工務段中，主要以手推式小車、大型鋼軌探傷車以及軌道電路的方式來對鋼軌進行檢測，用傳統(tǒng)的手推車方式，雖然鋼軌探傷工可以在經驗豐富、模式基本成熟的條件下完成探傷工作，但是，其缺點是耗時耗力，探傷效率低，探傷可信度受到的人為因素影響相對較大。大型鋼軌探傷車通過定期巡檢來檢測鋼軌的損傷，其缺點是工作過程中需要添加稱合劑，檢測速度和檢測效率較低，不能很好的滿足高速探傷的現(xiàn)場需求。至于軌道電路探傷，其缺點是檢錯率較低，只有在鋼軌端粒到達一定程度才報警，如遇下雨下雪天氣還可能會出現(xiàn)誤報警的情況。本文采用的是在線電磁鋼軌探傷技術，該技術采用無損檢測方法，通過測定被檢工件內部感生潤流的變化，來評定導電材料及其工件的某些性能或者發(fā)現(xiàn)其存在的缺陷潤流探傷的優(yōu)缺點。

　　二、研究目的和意義

　　鐵路鋼軌探傷會產生大量的數據信息，無論是手推式探傷車還是軌檢車，所得數據基本上還是以手工統(tǒng)計、分析和填表等方式進行信息匯總，這使工務段人員消耗大量時間在業(yè)務報告和數據分析上，嚴重影響損傷管理的工作質量，同時工作效率非常低，統(tǒng)計結果的準確性受人為因素影響也比較大。因此，為了能夠提高鋼軌損傷數據處理的速度，可以利用本文所研宄的信息管理系統(tǒng)對大量數據進行處理和分析，以此提高行車過程中的損傷檢測效率。

　　三、本文研究涉及的主要理論

　　歐洲軌道研宄院(EuropeanRailResearchInstitute)所設計的更新決策支持和BCOTRACK軌道維護系統(tǒng)，能進行鋼軌數據管理，而且應用專家系統(tǒng)技術，建立了鋼軌維護和更新規(guī)則庫等內容，可以對鋼軌設施進行管理、維護與更新，從而提供優(yōu)化管理和決策支持除此之外，還可以對設備進行診斷、優(yōu)化資源分配以及對基礎設施的技術上和經濟上進行分析，以此提高工務設備的生產率。2010年10月，德國鐵路公司在其1號鋼軌探傷列車SPZ-1上安裝的鋼軌表面損傷檢測系統(tǒng)，首次釆用禍流和超聲波組合的檢測技術，鋼軌列車上裝有10個超聲波探頭以及4個潤流檢測探頭，能夠在最高80Km/h速度的條件下髙精度檢測鋼軌，并且檢測系統(tǒng)將對所有數據進行實時的數字化處理，釆用GPS系統(tǒng)對鋼軌傷損里程進行定位和時間標記，從而為每個距離單位提供完整的檢測數據。為了支持應用人員能夠對海量檢測數據進行評價和檢測，還開發(fā)了以神經元網絡、模糊邏輯理論等為基礎的自動數據分析程序，以此加快工作進度。美國聯(lián)邦鐵路管理局FederalRailroadAdministration(FRA)擔負著保證鐵路安全的重要任務，不僅要執(zhí)行安全標準，也要對重大列車事故進行調查，為確保鐵路系統(tǒng)均衡發(fā)展，其安全辦公室負責對平交道口、鐵路線路等鐵路系統(tǒng)運行進行車輛檢查、監(jiān)督和安全指導。聯(lián)邦鐵路管理局所使用的軌道幾何尺寸監(jiān)測車，對于提高鐵路各部門的工作安全起到良好的作用，且滿足技術要求。

　　在線電磁鋼軌探傷主要采用電磁潤流檢測技術，其中，潤流檢測是根據電磁感應原理，當金屬導體在交變的磁場中運動時，導體內部將產生漩渦狀電流，該電流即為潤流。禍流是感應產生的電流，在一個環(huán)路中循環(huán)流動。如果把一個導體放到這個變化的磁場中，該導體中會產生潤流，同時潤流也會產生自身的磁場，當交流電流增強時該磁場會擴張，當交流電流減弱時會縮減。所以，當導體表面或者近表面產生缺陷以及被測材料性質發(fā)生變化的時候，會影響潤流的分布和強度，從而可以根據被測潤流的變化，間接得知鋼軌性能的變化及損傷存在的情況。鋼軌探傷中使用的潤流檢測一般由三部分組成，包括探頭線圈、電流(電壓)分析儀器以及被測金屬試件。探頭和被測試件的磁導率都遠大于空氣，若試樣表面有缺陷時，探頭檢測磁場會發(fā)生變化，磁路中的磁導率將不再均勻，從而使測量線圈的電特性隨之改變。所以，只要檢測出磁通量變化時的電特性參數，就可以間接得到被測金屬試樣的裂紋以及分布情況等相關信息。

　　四、本文研究的主要內容

　　本文設計了完整的在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)，對所釆集到的損傷數據進行分析和處理，較好地解決了檢測數據可以統(tǒng)一在線管理的問題，同時，該系統(tǒng)還設計了在線交流平臺，以便工務人員及時獲取現(xiàn)場的最新動態(tài)以及損傷情況。論文各章節(jié)的主要內容安排如下：第一章引言。本文首先介紹了在線電磁鋼軌探傷的背景、意義及國內外鋼軌損傷信息管理的現(xiàn)狀和存在問題，并且通過去北京某工務段現(xiàn)場實際調研，了解了現(xiàn)場實際需求，提出搭建該鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)的必要性，也指出了本文研宄的主要問題和寫作意義。第二章在線電磁鋼軌探傷數據處理。使用電磁無損檢測技術檢測鋼軌損傷，對損傷數據的兩種信號解調算法進行了分析，并對損傷數據特性及三種聚類分析方法進行了分析，詳細介紹了k-means聚類算法的處理過程。第三章在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。首先，詳細介紹了系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境及技術難點;其次，對系統(tǒng)進行了需求分析及詳細設計;最后，將數據處理后的損傷信息顯示在人機交流界面中，實現(xiàn)系統(tǒng)各模塊的功能，滿足了工務現(xiàn)場對信息管理系統(tǒng)的實際需求。第四章實驗結果驗證及系統(tǒng)優(yōu)化。實現(xiàn)了k-msans算法的數據處理并用SVM算法對其結果進行驗證。同時，本文通過鋼軌探傷實驗結果進行驗證，證明了該系統(tǒng)在實際檢測中的實用價值，并且對系統(tǒng)服務器端進行了優(yōu)化。第五章結論。主要分為兩部分，一部分是對該課題工作研究的成果進行了分類總結，另一部分是通過論文展望對今后課題的發(fā)展提出建議。

　　五、寫作提綱

　　致謝5-6

　　摘要6-7

　　ABSTRACT7-8

　　1引言11-19

　　1.1在線電磁鋼軌探傷的背景和意義11-13

　　1.2國內外鋼軌損傷信息管理的現(xiàn)狀13-16

　　1.2.1國外鋼軌損傷信息管理技術的現(xiàn)狀13-14

　　1.2.2國內鋼軌損傷信息管理技術的現(xiàn)狀14-16

　　1.3本文主要工作16-17

　　1.4論文的組織結構17-19

　　2在線電磁鋼軌探傷數據處理19-30

　　2.1鋼軌探傷技術原理19-20

　　2.2鋼軌探傷信號解調算法20-24

　　2.2.1相關法20-22

　　2.2.2最小二乘解調算法22-24

　　2.3鋼軌損傷數據特性分析24-26

　　2.4聚類分析算法26-29

　　2.4.1層次化聚類26-27

　　2.4.2基于網絡的聚類27

　　2.4.3劃分聚類27-29

　　2.5本章小結29-30

　　3在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)30-52

　　3.1系統(tǒng)軟件開發(fā)30-31

　　3.1.1系統(tǒng)開發(fā)平臺30

　　3.1.2系統(tǒng)開發(fā)工具30

　　3.1.3系統(tǒng)開發(fā)技術30-31

　　3.2系統(tǒng)網絡結構31-32

　　3.3系統(tǒng)需求分析32-34

　　3.4系統(tǒng)詳細設計34-43

　　3.4.1系統(tǒng)總體功能模塊設計34-35

　　3.4.2系統(tǒng)各功能模塊設計35-38

　　3.4.3系統(tǒng)數據結構設計38-43

　　3.5系統(tǒng)功能實現(xiàn)43-51

　　3.6本章小結51-52

　　4實驗結果驗證及系統(tǒng)優(yōu)化52-64

　　4.1k-means聚類算法實現(xiàn)及驗證52-60

　　4.1.1k-means聚類算法實現(xiàn)52-56

　　4.1.2SVM算法驗k-means聚類結果56-60

　　4.2信息管理系統(tǒng)實驗結果驗證60-63

　　4.2.1不同損傷位置結果驗證60-62

　　4.2.2不同損傷程度結果驗證62-63

　　4.3系統(tǒng)優(yōu)化63

　　4.4本章小結63-64

　　5結論64-66

　　5.1論文總結64-65

　　5.2工作展望65-66

　　參考文獻66-68

　　六、目前已經閱讀的主要文獻

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