一、信息融合技术在机务工作中的应用（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》文中指出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。
秦铎[2]（2020）在《货运列车安全数据一体化集成模型研究与应用》文中研究指明我国铁路货运事业发展迅猛,呈现出重载、提速的趋势,对货物运输安全性提出了更高的挑战和要求。及时有效的信息共享,专业全面的数据集成是实现货运安全的基本保障。货运安全涉及车、机、工、电、辆等多专业部门协作,信息系统分类繁杂、缺乏统一规划,数据标准不一、数据质量参差不齐,数据信息传输效率较低,存在着数据异构等信息孤岛问题。由于列车是经编组产生的,安全监管的重点是对货物运输过程管控,是围绕列车生命周期展开的,因此本文以货运列车为对象,开展安全数据集成的研究。研究重点集中在列车对象安全数据集的确定、信息模型的构建以及元数据的管理方面,并将由信息模型和元数据模型组成的一体化集成模型应用到集成平台的构建中。首先对列车生命周期过程中相关业务领域的信息系统建设现状,以及数据特点进行分析,提出当前存在的数据利用问题,进一步提出通过信息模型和元数据管理辅助数据集成的需求。其次,通过对业务领域的分析,确定列车对象安全数据集,并建立可以通用于各业务系统的货运列车对象信息模型,通过信息模型定义统一的数据视图,清晰展现数据对象之间的关联关系,进而规范数据之间的交互流转。同时,从数据本身的信息解释出发,构建元数据模型,通过元数据的管理为数据集成提供描述信息和统一标准。由信息模型和元数据模型结合形成一体化集成模型的概念,通过一体化集成模型,确保集成数据的一致性和数据的质量。最后,构建实时动态显示的列车对象安全数据的一体化集成平台,将一体化集成模型的理念应用于平台的设计中,利用信息模型指导集成过程及集成平台的数据模型建设,并通过元数据的管理对数据的内容和使用方法进行描述和规范,使得集成的数据不只是简单的物理汇聚,更重要的是统一数据的来源、明确数据的含义以及属性约束的信息,在集成的同时保证数据的正确理解、使用,实现数据的一体化集成。通过集成平台,促进列车对象安全数据的统一监测,从而在发现问题时及时将数据共享给各专业部门,保证货物运输的安全。
任杰[3]（2020）在《基于多维指标的空管服务过程质量管控研究》文中认为科学评价空管中交通管制运行质量,是确定管制运行策略、从而改善管制运行状况,避免不安全事件发生的前提和关键所在。随着民用航空业的快速发展,空中交通管制系统面临的挑战也日益增多,如交通拥挤、管制负荷增加,管制难度提升等都会影响到空中交通管制系统的运行质量,而运行质量又能反作用于航空活动能否安全、高效的开展。因此,研究空管服务过程的质量管控技术和方法是满足空管的实际需要、促进空管科学发展的有效途径,具有理论和现实意义。本文在分析了国内外关于空管服务过程质量评价的现状与进展后,集中对于三个方面展开讨论。首先在研究空管服务过程理论基础上,从人机环管四个方面结合实地调研、专家咨询、问卷调查等手段确定出运行经济、运行安全、运行效率、运行负荷四个维度方向上的运行质量进行评估确定。其次简要介绍了空管系统及整个运行过程,对空管QMS需求进行了分析;在理论研究的前提下,对运行经济建立了结合Fuzzy-ANP质量评估模型计算运行经济评估得分;其次建立空管安全质量指标体系,基于模糊灰元模型对运行安全进行质量评估;然后建立空管运行效率指标体系,运用主成分分析及层次聚类分析法简化指标后利用灰色聚类对运行效率完成评估,利用SPSS数据分析软件实现结果计算;最后基于现有的人脸识别技术,通过眼部和口部数据融合来对管制员的工作负荷进行判定,同时设计了基于人眼球闭合时间判断工作负荷的管制员负荷提示系统,防止因疲劳工作造成管制质量的降低。结果表明通过评估验证本文建立的多维指标体系和评估模型能较好满足空管服务过程的质量评估要求。
寇旭[4]（2018）在《飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究》文中研究说明飞机液压系统的安全运行是保证飞行安全的重要条件,通过对ARJ21型飞机近年来飞行故障记录发现,飞机液压系统故障安全隐患问题较多,存在在空中液压油全部渗漏的现象,会对飞机运行的安全性产生严重影响。本论文在对液压系统故障隐患类型及其关键影响因素分析基础上,详细针对国产ARJ21-700型飞机液压系统故障的特点、分类以及各种作用因素（包括内在使用因素和外在环境因素）对该型飞机液压系统状态的影响展开了详细的分析和讨论。主要研究内容如下:在对ARJ21型飞机液压系统运行信息及大量历史故障案例收集及归类分析的基础上,对液压系统运行过程中的主要故障隐患类型及相互逻辑关系进行了分析,建立事故树模型,并进行定性定量分析,确定影响液压系统安全性的关键因素。对液压系统故障隐患实时预警及处理方法进行研究。通过对液压监测系统的历史数据、监测参数及阈值的收集分析,研究基于粗糙集理论的决策信息系统结构、离散化方法及可辨识矩阵与值约简的属性约简算法,建立液压系统预警决策规则获取方法。将该飞机液压系统作为主要研究对象,通过属性约简和规则提取的实施,全方面分析故障存在的隐患原因,提出相应处理对策。对该型飞机液压系统故障特性进行了综合分析,在对故障隐患人工检查的日常维护要求基础上,研究了故障隐患存在时的征兆、形成的原因以及相应的处理对策,建立了基于征兆的故障隐患人工处理方法,从而为加强日常管理,降低安全隐患的发生,建立了液压系统人工检查及管理机制,完善了维护保障工作的规程。采用模糊数学的方法,在飞机液压系统故障诊断过程中,将维修人员依据工作原理和工作经验建立的故障认知度转化为“隶属度”的概念,从而将其量化,建立故障诊断的数学模型,并进一步通过计算,找出最有可能的故障点,提高了排故的效率。
赵朝栋[5]（2018）在《基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现》文中研究说明铁路机车监控视频记录了机车司机操作的详细信息,是机务段工作人员对机车司机的违规操作行为进行评估的重要依据。机车监控视频具有数据量大、结构复杂和格式不统一等特性,传统的监控视频管理模式无法满足机务段管理部门对机车监控视频进行便捷、集中、统一化管理的需求。本课题针对铁路机车监控视频管理存在的问题,设计并实现了基于云平台的机车监控视频管理系统。主要工作包括:（1）基于系统功能需求分析,完成用例图、活动图设计,并进行了系统可行性分析。从系统架构、系统拓扑结构、系统功能和系统数据库四个方面进行了系统总体设计。（2）基于B/S模式、采用SSM框架实现了PC客户端,为机务段管理人员提供了查看机车监控视频、记录审核机车司机违规行为、截取机车司机违规行为视频片段并存档、管理机车司机信息等功能。为了方便管理者和机车司机查看相关信息,实现了基于Android的移动客户端。（3）研究海量机车监控视频数据的上传、处理、存储、检索、下载等相关关键技术,深入探讨了分布式转码、视频加密、云存储和流媒体服务等服务器端核心功能模块的实现技术。针对铁路机车监控视频的格式多样并且数据量庞大的特点,设计了基于“MapReduce”计算模型的分布式并行转码解决方案,有效提高了视频转码效率,并通过实验进行了验证。为提高监控视频数据存储的安全性,基于关键帧加密策略,采用CP-ABE加密算法,对转码后的关键帧数据进行了加密处理,并通过实验分析,证明所选用加密策略能够有效减少加密数据量。为了提供流畅、稳定的监控视频查看功能,采用DSS开源技术实现了RTSP流媒体服务器。
谢燕雯[6]（2018）在《基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究》文中进行了进一步梳理随着民航机场客货运输量的迅速增长,定期航线密布,机场的运行效率和服务能力受到空前挑战,从整体上对机场运行态势进行感知和预测是十分必要的,但是在整体感知的同时了解机场系统的内部结构能更有效地解决问题。针对内部结构预测问题,论文基于隐马尔可夫模型HHM构建机场运行态势的预测模型。从航班保障、机场核心资源利用效率和起降效率三个方面选取机场运行态势的影响因素,确定进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮挡时间准确率、计算起飞时间准确率、跑道利用率、滑行道利用效率、机位使用效率、起飞架次和降落架次等十个指标作为机场运行态势的关键影响因素,计算分析提取的关键影响因素。层次化机场运行态势,应用模糊层次分析法FAHP方法确定各层级的权重,明确机场运行态势的态势值的定义及计算,通过问卷调查将机场运行态势值和十个关键影响因素的值划分为三个等级（等级1、等级2和等级3）,应用FAHP和Fine Kinney相结合的方法评估十个关键影响因素的风险。基于HMM建立机场运行态势预测模型,阐述预测原理,预测机场运行态势的态势等级和机场运行态势的内部结构（即十个关键影响因素的等级）,验证预测结果的准确性和误差。以国内某枢纽机场为例,应用构建的预测模型,预测机场运行态势,并评估预测结果,对比HMM、自回归移动平均模型和灰色马尔可夫模型三种预测方法的准确率和误差。论文提出的HMM预测模型不仅能从整体上预测机场运行态势的态势值,还能预测其内部结构,更适用于民用航空新形势下机场运行态势的预测。
叶军晖,马双云[7]（2017）在《民用飞机智能化航电系统浅析》文中指出航电系统是现代民用飞机的重要组成部分,本文简要介绍了民用飞机航电系统,重点详细介绍了基于智能化航电系统的综合模块化航空电子技术、先进导航与监视技术、先进显示技术以及空地一体化技术。智能化航电系统旨在降低飞行机组和维护人员的工作负担,实现民用飞机的智能驾驶和智能维护,对于民用飞机航电系统的设计与研究具有参考价值与指导意义。
艾春安,奉非东,李剑,蔡笑风,刘凯旋,佟昭,韩兆林[8]（2017）在《固体火箭发动机质量综合评价方法综述》文中研究说明本文对固体火箭发动机质量综合评价方法的研究现状和进展进行了系统性总结综述,回顾了综合评价理论的发展,并对武器系统的评价理论进行了讨论,总结了固体火箭发动机质量综合评价方法研究取得的成果及存在的不足。
唐建生[9]（2017）在《电力机车主变压器故障诊断算法研究与系统设计》文中认为主变压器作为铁路电力机车上重要的供电设备,它的安全可靠对于保障电力机车的正常运行有着重要作用。研究并建立电力机车主变压器故障诊断系统,帮助检修人员快速有效地诊断主变压器的故障并制定故障处理的方案,有利于降低主变压器在运行中发生故障的可能性,对于保障铁路运输的安全有着重要意义。随着我国铁路运输事业不断发展,传统的主变压器故障诊断方法已经不能很好地满足铁路机务生产现代化建设的需要。因此,本文根据电力机车主变压器的故障特点,结合二叉树支持向量机和案例检索相关理论建立了电力机车主变压器故障诊断系统。通过本系统,提高了铁路机务部门进行电力机车主变压器故障诊断的效率和质量。主要研究工作如下:（1）对变压器油中溶解气体的产生机理进行了介绍,分析了变压器的故障类型与溶解气体之间的关系,并且阐述了基于油中溶解气体分析的电力机车主变压器故障诊断方法,论证了开展智能诊断方法研究的必要性。（2）针对电力机车主变压器故障具有非线性、少样本的特点,在主变压器的故障诊断过程中引入了基于二叉树支持向量机的诊断模型。为了降低二叉树支持向量机模型的累积误差,本文利用了模糊核聚类算法来生成二叉树的结构。在对支持向量机的训练中,采用了k折交叉验证和遗传算法来搜索最佳的参数组合,以提高支持向量机的分类精度。实验证明,本文方法比一对一支持向量机、一对多支持向量机、BP神经网络以及改良三比值法具有更高的诊断准确率。（3）设计了电力机车主变压器故障案例库,介绍了案例表示和案例组织的方式。在分析了几种常用的案例检索算法之后,采用了加权KNN（k-Nearest Neighbor,简称KNN）算法来检索主变压器的故障案例,并结合多级分层索引模型设计了案例检索的基本流程。（4）基于Microsoft.NET Framework 4.0开发平台以及Microsoft SQL Server2008数据库,采用ASP.net软件开发技术,研发了基于B/S模式的电力机车主变压器故障诊断系统。
谢志鹏[10]（2016）在《基于信息融合的车辆安全监控系统关键技术研究》文中研究指明改革开放之后,我国社会经济快速发展,伴随着日益增长的交通运输市场需求,铁路建设得到了前所未有的迅猛发展。在快速发展的铁路运输中,运输安全一直是铁路工作的生命线,加之最近十几年来高速铁路飞速发展,新型技术和装备大量投入使用,对铁路车辆安全运行提出了更高的要求。为此,通过加强安全风险管理、增强车辆保障措施以及研发车辆安全监控系统,以提高铁路车辆安全运行的能力。现代信息技术和数据融合算法的出现,为铁路车辆安全监控系统的实施提供了理论保障。在深入分析铁路车辆运行参数特征的基础上,提出了一种基于多参数的信息融合算法,将计算结果服务于车辆安全监控系统。一方面提高了单一参数检测结果的准确性、可用性以及稳定性,另一方面有助于提升车辆安全运行的能力。（1）铁路车辆安全监控系统的单点信息存在错报和误报,影响铁路车辆安全监控系统的报警准确性,致使集中单点信息所完成的目标决策受到影响,论文提出多源信息融合方法应用于监控系统以提高报警决策的准确性。（2）利用已有的检测设备,构建了区域信号检测传感网。信号通过有线和无线网络上传到车辆安全监控公共服务平台,从而实现了检测信息共享。方便各岗位管理人员实时了解车辆状态,保证车辆正常运作,提高系统综合应用水平。（3）对铁路车辆典型故障运用信息融合诊断技术进行分析,以车辆热轴综合报警为研究重点,设计5T检测信息融合处理方案,验证了红外线热轴报警的准确性。（4）根据融合算法得到的货车轮对踏面损伤预报、车辆造修和检测设备质量评价结果,参与设置和调整了机车车辆检修资源配置,完善了多层级的铁路车辆安全监控系统的信息融合应用模式,为车、机、工、电、辆多部门的协同建模奠定了基础。
二、信息融合技术在机务工作中的应用（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、信息融合技术在机务工作中的应用（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）货运列车安全数据一体化集成模型研究与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 项目背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究与应用现状 |
| 1.2.1 国外研究与应用现状 |
| 1.2.2 国内研究与应用现状 |
| 1.3 论文组织结构与创新点 |
| 1.3.1 论文内容及研究路线 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 2 理论、方法与技术研究 |
| 2.1 数据集成理论相关研究 |
| 2.1.1 数据集成的含义 |
| 2.1.2 数据集成中的方法和技术 |
| 2.2 信息模型方法概述 |
| 2.2.1 信息模型定义及作用 |
| 2.2.2 数据集成中信息模型的应用 |
| 2.2.3 CIM模型设计思想和方法 |
| 2.3 元数据技术 |
| 2.3.1 元数据含义及作用 |
| 2.3.2 数据集成中元数据的应用 |
| 2.3.3 元模型 |
| 2.4 系统开发技术及方法 |
| 2.4.1 Spring MVC架构理论 |
| 2.4.2 Echarts可视化技术 |
| 3 货运列车安全信息管理现状与需求分析 |
| 3.1 货运列车安全数据集成业务范围界定 |
| 3.1.1 货运列车对象生命周期过程 |
| 3.1.2 货运主体角度的安全环境分析 |
| 3.2 货运列车安全数据来源相关系统分析 |
| 3.2.1 货运列车安全相关信息系统 |
| 3.2.2 货运列车安全系统特点分析 |
| 3.3 货运列车安全数据分析 |
| 3.3.1 货运列车安全管理数据梳理 |
| 3.3.2 货运列车安全数据特点分析 |
| 3.4 货运列车安全数据一体化集成需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 货运列车安全数据一体化集成模型设计 |
| 4.1 一体化集成模型定义 |
| 4.1.1 一体化集成模型的结构 |
| 4.1.2 信息模型的作用及表示方法 |
| 4.1.3 元数据的作用及类别分析 |
| 4.2 货运列车安全数据分类 |
| 4.2.1 数据分类方法 |
| 4.2.2 数据主题域划分 |
| 4.2.3 数据实体划分 |
| 4.3 货运列车安全数据信息模型建立 |
| 4.3.1 主题域信息模型 |
| 4.3.2 细分主题域信息模型 |
| 4.3.3 对象信息模型 |
| 4.4 货运列车安全元数据模型建立 |
| 4.4.1 元数据管理元模型 |
| 4.4.2 技术元数据模型 |
| 4.4.3 业务元数据模型 |
| 4.4.4 管理元数据模型 |
| 4.5 货运列车一体化集成模型建模结果及作用 |
| 4.5.1 一体化集成模型建模结果 |
| 4.5.2 基于一体化集成模型的数据访问过程 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 货运列车安全数据集成平台设计与原型系统实现 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 总体架构 |
| 5.1.2 系统功能架构 |
| 5.1.3 系统实现环境 |
| 5.2 信息模型的物理实现 |
| 5.2.1 信息模型的数据库映射 |
| 5.2.2 信息模型的数据源表记录映射 |
| 5.3 元数据模型的物理实现 |
| 5.3.1 元数据采集标准化过程 |
| 5.3.2 标准化后的元数据采集与存储 |
| 5.4 核心功能模块设计与实现 |
| 5.4.1 货运列车安全数据综合视图 |
| 5.4.2 基于元数据的数据查询 |
| 5.4.3 后台元数据管理功能 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 工作总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 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）基于多维指标的空管服务过程质量管控研究（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 空管服务过程质量管控指标因素研究 |
| 1.2.2 基于量化指标的空管服务质量评价模型研究 |
| 1.3 本文内容及创新 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 基于过程方法的空中交通管制运行特性分析 |
| 2.1 影响空管服务质量多因素分析 |
| 2.1.1 空中交通管制方法 |
| 2.1.2 空管服务过程分析 |
| 2.1.3 空管运行质量分析 |
| 2.2 空管服务质量管理模型 |
| 2.2.1 过程方法 |
| 2.2.2 空管QMS需求分析 |
| 2.2.3 基于QMS的空管服务质量管理模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 管制服务多维指标体系与模型研究 |
| 3.1 空管服务质量评估指标体系构建原则 |
| 3.2 常用质量评估方法比较 |
| 3.3 运行经济质量评估模型 |
| 3.3.1 运行经济质量评估指标体系 |
| 3.3.2 管制运行经济质量评估模型 |
| 3.3.3 算例分析 |
| 3.3.4 小结 |
| 3.4 运行安全质量评估模型 |
| 3.4.1 运行安全质量评估指标体系 |
| 3.4.2 运行安全质量评估模型 |
| 3.4.3 算例分析 |
| 3.4.4 小结 |
| 3.5 运行效率质量评估模型 |
| 3.5.1 基本原理 |
| 3.5.2 运行效率质量评估指标体系 |
| 3.5.3 管制运行效率质量评估模型 |
| 3.5.4 算例分析 |
| 3.5.5 小结 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于管制员负荷检测的运行质量研究 |
| 4.1 基于人脸识别的管制员负荷研究 |
| 4.1.1 人眼定位 |
| 4.1.2 嘴部定位 |
| 4.2 基于脸部特征融合的疲劳检测算法 |
| 4.2.1 数据融合的实现 |
| 4.2.2 疲劳判断 |
| 4.3 基于负荷检测的空管运行安全质量评价 |
| 4.4 基于负荷检测的空管运行效率质量评价 |
| 4.5 疲劳告警程序设计 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 过程质量管控改进策略 |
| 5.1 互动评价 |
| 5.2 关键绩效考核 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 液压系统故障诊断技术的研究现状 |
| 1.2.2 液压系统故障诊断技术的发展趋势 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 ARJ21型飞机液压系统主要构成 |
| 2.1 液压系统概述 |
| 2.1.1 液压系统组成及工作原理 |
| 2.1.2 液压系统界面 |
| 2.2 事故树模型的建立 |
| 2.2.1 故障信息收集及分析 |
| 2.2.2 事故树模型的建立 |
| 2.3 基于事故树的安全性分析 |
| 2.3.1 事故树定性分析 |
| 2.3.2 事故树定量分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 液压系统安全隐患实时预警及处理方法研究 |
| 3.1 基于粗糙集理论的实时预警决策规则获取方法 |
| 3.1.1 规则获取的粗糙集理论 |
| 3.1.2 预警决策信息系统的建立方法 |
| 3.1.3 属性约简及规则获取算法 |
| 3.1.4 基于区分矩阵的属性约简算法 |
| 3.2 液压系统实时预警决策规则获取 |
| 3.2.1 初始预警决策信息系统的建立 |
| 3.2.2 离散化预警决策信息系统建立 |
| 3.2.3 决策信息系统的约简 |
| 3.2.4 实时预警规则获取 |
| 3.2.5 液压系统故障诊断规则的使用 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 液压系统故障特性分析 |
| 4.1 故障的特点 |
| 4.1.1 故障的渐进性 |
| 4.1.2 故障的隐蔽性 |
| 4.1.3 因果关系的复杂性 |
| 4.1.4 故障的随机性 |
| 4.2 故障的分类 |
| 4.2.1 按故障的不同特征分类 |
| 4.2.2 按故障产生的原因分类 |
| 4.3 影响液压系统附件可靠性的主要因素 |
| 4.3.1 压力脉冲 |
| 4.3.2 温度作用 |
| 4.3.3 震动荷载 |
| 4.3.4 冲击荷载 |
| 4.4 液压油油液污染度及其控制 |
| 4.4.1 造成液压油污染的原因 |
| 4.4.2 液压油污染的危害 |
| 4.4.3 液压油污染的控制 |
| 4.5 机务人员日常维护要求分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 模糊诊断理论及其应用 |
| 5.1 飞机液压系统故障的模糊性特征 |
| 5.2 模糊逻辑诊断方法的理论基础 |
| 5.2.1 模糊理论的发展 |
| 5.2.2 模糊集合的概念及其运算 |
| 5.2.3 模糊关系与模糊矩阵 |
| 5.3 模糊故障诊断模型 |
| 5.4 ARJ21型飞机液压起落架收放系统模糊故障诊断分析 |
| 5.4.1 诊断模型的建立 |
| 5.4.2 故障诊断实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路监控视频系统研究与应用现状 |
| 1.2.2 云计算与云存储研究与应用现状 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 铁路机车监控视频管理系统需求分析 |
| 2.1 铁路机车监控视频管理现状及问题 |
| 2.1.1 铁路机车监控视频管理现状 |
| 2.1.2 铁路机车监控视频管理存在问题 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.3 用例图 |
| 2.4 活动图设计 |
| 2.5 可行性分析 |
| 第三章 系统总体设计 |
| 3.1 铁路机车监控视频管理系统设计原则 |
| 3.2 基于Hadoop的铁路机车监控视频管理系统体系结构设计 |
| 3.3 铁路机车监控视频管理系统拓扑结构设计 |
| 3.4 铁路机车监控视频管理系统功能设计 |
| 3.4.1 系统管理模块、客户端模块功能划分 |
| 3.4.2 系统服务器端模块功能划分 |
| 3.5 铁路机车监控视频管理系统数据库设计 |
| 3.5.1 基于HDFS的数据存储设计 |
| 3.5.2 E-R图设计 |
| 3.5.3 数据表设计 |
| 第四章 机车监控视频管理系统开发关键技术 |
| 4.1 Hadoop编程框架 |
| 4.1.1 Hadoop框架简介及应用 |
| 4.1.2 HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型应用 |
| 4.2 CP-ABE加密算法及应用 |
| 4.2.1 CP-ABE加密算法简介 |
| 4.2.2 CP-ABE加密算法应用 |
| 4.3 ANDROID系统的架构与组件应用 |
| 4.4 Web应用框架 |
| 4.4.1 MVC模式 |
| 4.4.2 Spring框架及SpringMVC的应用 |
| 4.4.3 MyBatis持久层框架应用 |
| 第五章 服务器端核心模块详细设计与实现 |
| 5.1 分布式机车监控视频转码模块 |
| 5.1.1 基于并行处理的视频转码算法应用 |
| 5.1.2 视频转码算法实现 |
| 5.1.3 实验分析 |
| 5.2 机车监控视频数据加密模块 |
| 5.2.1 基于帧间关系视频加密算法应用 |
| 5.2.2 视频加密算法实现 |
| 5.2.3 实验分析 |
| 5.3 云存储模块 |
| 5.3.1 云存储模块架构设计 |
| 5.3.2 监控视频数据输入、输出格式的设计与实现 |
| 5.3.3 云存储模块调度策略设计 |
| 5.3.4 视频数据存储结构与检索方式设计与实现 |
| 5.4 流媒体服务模块 |
| 5.4.1 流媒体服务模块设计 |
| 5.4.2 流媒体服务模块实现 |
| 第六章 原型系统部署与功能测试 |
| 6.1 服务器环境搭建与应用部署 |
| 6.2 客户端应用部署 |
| 6.3 客户端功能测试 |
| 6.3.1 PC客户端 |
| 6.3.2 移动端客户端 |
| 6.4 测试结果 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题来源及研究背景和意义 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 机场运行态势分析 |
| 2.1 机场运行态势感知总体框架 |
| 2.2 机场运行态势关键影响因素的选取 |
| 2.2.1 机场运行态势影响因素的选取 |
| 2.2.2 机场运行态势的影响分析 |
| 2.2.3 机场运行态势关键影响因素的选取 |
| 2.2.4 机场运行态势关键影响因素的计算及分析 |
| 2.3 已有的态势评估和预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 机场运行态势评估 |
| 3.1 层次化机场运行态势 |
| 3.2 权重计算 |
| 3.3 态势值计算 |
| 3.3.1 机场运行态势概念及定量表达 |
| 3.3.2 机场运行态势关键影响因素的分级 |
| 3.4 机场运行态势关键影响因素风险评估 |
| 3.4.1 风险评估方法 |
| 3.4.2 风险评估 |
| 3.4.3 评估结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于隐马尔可夫模型的机场运行态势预测模型建立 |
| 4.1 机场运行态势的隐马尔可夫性 |
| 4.2 HMM理论概述 |
| 4.2.1 HMM的概念 |
| 4.2.2 HMM的基本问题 |
| 4.3 基于CHMM的机场运行态势预测模型建立 |
| 4.3.1 HMM的结构 |
| 4.3.2 HMM模型设计 |
| 4.3.3 机场运行态势预测模型分类 |
| 4.4 算法验证 |
| 4.4.1 机场运行态势预测过程原理 |
| 4.4.2 预测准确率和误差计算方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 应用实例 |
| 5.1 枢纽机场概况 |
| 5.2 枢纽机场运行态势预测——实例验证 |
| 5.2.1 数据整理与分析 |
| 5.2.2 HMM预测模型验证 |
| 5.3 预测方法应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与其他研究成果 |
| 致谢 |
（9）电力机车主变压器故障诊断算法研究与系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统诊断方法国内外研究现状 |
| 1.2.2 智能诊断方法国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 电力机车主变压器故障及油中溶解气体分析 |
| 2.1 电力机车主变压器的特点 |
| 2.2 电力机车主变压器故障分类 |
| 2.3 油中溶解气体分析 |
| 2.3.1 溶解气体的产生机理 |
| 2.3.2 溶解气体与变压器故障的关系 |
| 2.4 传统的油中溶解气体分析诊断方法 |
| 2.4.1 诊断基本流程 |
| 2.4.2 故障判定 |
| 2.4.3 故障类型的诊断 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于二叉树SVM的电力机车主变压器故障诊断 |
| 3.1 支持向量机的二分类 |
| 3.1.1 线性支持向量机分类 |
| 3.1.2 非线性支持向量机分类 |
| 3.2 支持向量机的多分类 |
| 3.3 二叉树SVM的构建 |
| 3.3.1 构建方法的确定 |
| 3.3.2 模糊核聚类算法 |
| 3.3.3 二叉树SVM的构建过程 |
| 3.4 基于二叉树SVM的电力机车主变压器故障诊断模型 |
| 3.4.1 故障类型的确定 |
| 3.4.2 故障特征量的选择 |
| 3.4.3 样本的选取及其预处理 |
| 3.4.4 二叉树的生成 |
| 3.4.5 二叉树SVM的训练及测试 |
| 3.5 不同方法诊断结果对比 |
| 3.6 实例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 电力机车主变压器故障案例检索 |
| 4.1 案例库的构建 |
| 4.1.1 案例表示 |
| 4.1.2 案例组织 |
| 4.2 案例检索算法的选择 |
| 4.3 最近邻检索策略 |
| 4.3.1 KNN检索算法 |
| 4.3.2 属性的归一化 |
| 4.3.3 加权KNN检索算法 |
| 4.4 案例检索流程设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 电力机车主变压器故障诊断系统设计 |
| 5.1 系统设计需求 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统体系结构 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.3.1 系统管理模块 |
| 5.3.2 履历管理模块 |
| 5.3.3 案例管理模块 |
| 5.3.4 故障诊断管理模块 |
| 5.3.5 信息共享接口 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 应用实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 作者研究生期间发表的论文 |
| 附录B 作者研究生期间参与的科研项目 |
（10）基于信息融合的车辆安全监控系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究意义以及目的 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外车辆安全监控领域研究及应用现状 |
| 1.3.2 国内车辆安全监控领域研究及应用现状 |
| 1.3.3 国内外信息融合技术发展以及应用情况分析 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 第2章 安全监控基础理论 |
| 2.1 安全系统工程学 |
| 2.2 信息融合理论与技术 |
| 2.2.1 信息融合定义 |
| 2.2.2 信息融合的层次结构 |
| 2.2.3 信息融合处理过程 |
| 2.2.4 信息融合模型 |
| 2.3 预警预测理论 |
| 第3章 基于信息融合的车辆安全监控体系设计 |
| 3.1 车辆安全监控系统特征分析 |
| 3.2 基于信息融合的铁路车辆安全监控体系架构 |
| 3.2.1 总体架构 |
| 3.2.2 逻辑架构 |
| 3.3 信息共享解决方案 |
| 第4章 车辆安全监控系统信息融合模型研究 |
| 4.1 基于目标决策的车辆安全监控信息融合建模方法 |
| 4.1.1 车辆安全监控系统建模思路以及方法 |
| 4.1.2 基于目标决策的信息融合建模方法 |
| 4.2 检测/监测设备质量评价的信息融合模型 |
| 4.3 车辆造修质量评价的信息融合模型 |
| 4.4 车辆安全综合监控的信息融合模型 |
| 第5章 基于信息融合的车辆故障诊断应用研究 |
| 5.1 车辆运行安全监控系统概述 |
| 5.2 红外线热轴综合预报应用 |
| 5.2.1 红外线热轴故障的关联分析研究 |
| 5.2.2 红外线热轴综合预报架构 |
| 5.3 客车踏面损伤监测预报应用 |
| 5.3.1 TPDS对客车的踏面损伤预报模型 |
| 5.3.2 TPDS客车车次定位应用研究 |
| 5.3.3 TPDS客车的车次车组定位应用 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、信息融合技术在机务工作中的应用（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]货运列车安全数据一体化集成模型研究与应用[D]. 秦铎. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]基于多维指标的空管服务过程质量管控研究[D]. 任杰. 中国民用航空飞行学院, 2020(12)
- [4]飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究[D]. 寇旭. 西安科技大学, 2018(01)
- [5]基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现[D]. 赵朝栋. 石家庄铁道大学, 2018(03)
- [6]基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究[D]. 谢燕雯. 哈尔滨工业大学, 2018(01)
- [7]民用飞机智能化航电系统浅析[J]. 叶军晖,马双云. 科技创新导报, 2017(29)
- [8]固体火箭发动机质量综合评价方法综述[A]. 艾春安,奉非东,李剑,蔡笑风,刘凯旋,佟昭,韩兆林. 中国航天第三专业信息网第三十八届技术交流会暨第二届空天动力联合会议论文集——固体推进技术, 2017
- [9]电力机车主变压器故障诊断算法研究与系统设计[D]. 唐建生. 武汉理工大学, 2017(07)
- [10]基于信息融合的车辆安全监控系统关键技术研究[D]. 谢志鹏. 西南交通大学, 2016(01)