控制工程畢業(yè)論文開題報(bào)告范文

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　　論文題目：在線電磁鋼軌探傷數(shù)據(jù)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(guó)交通運(yùn)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(yùn)輸量也大大增加，這對(duì)列車的安全行駛提出了更高的要求⑴。據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息的行業(yè)報(bào)道，鐵道部年度統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，2005年、2010年以及2012年，我國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程分別達(dá)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(dá)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(yùn)營(yíng)里程占全國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程總數(shù)的1.1萬公里，居世界第一位。我國(guó)鐵路總運(yùn)行線路過長(zhǎng)，線路狀況會(huì)受到影響，再加上大量超期服役的鋼軌，導(dǎo)致鐵路鋼軌損傷情況越來越嚴(yán)重。同時(shí)，正在運(yùn)行的鋼軌在承擔(dān)更加繁重的運(yùn)輸條件下，也會(huì)產(chǎn)生損傷，有的不能被肉眼看到，如核傷等發(fā)展在鋼軌內(nèi)部的損傷當(dāng)列車在制動(dòng)或加速的條件下，會(huì)對(duì)鋼軌產(chǎn)生相應(yīng)的作用力，通過反復(fù)受到這種力的作用，鋼軌就會(huì)產(chǎn)生不明顯的細(xì)紋。隨著時(shí)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(xì)紋會(huì)被不斷的擴(kuò)展，長(zhǎng)此以往，產(chǎn)生細(xì)紋的鋼軌會(huì)在一定條件下發(fā)生斷軌現(xiàn)象。因此，如何在細(xì)紋擴(kuò)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(guān)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(jìn)一步惡化，鐵路事故出現(xiàn)的幾率將不斷降低。目前，檢測(cè)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(shí)，同位素射線示蹤法、紅外檢測(cè)法、微波探傷法也是常規(guī)的探傷方法。在我國(guó)鐵路工務(wù)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(duì)鋼軌進(jìn)行檢測(cè)，用傳統(tǒng)的手推車方式，雖然鋼軌探傷工可以在經(jīng)驗(yàn)豐富、模式基本成熟的條件下完成探傷工作，但是，其缺點(diǎn)是耗時(shí)耗力，探傷效率低，探傷可信度受到的人為因素影響相對(duì)較大。大型鋼軌探傷車通過定期巡檢來檢測(cè)鋼軌的損傷，其缺點(diǎn)是工作過程中需要添加稱合劑，檢測(cè)速度和檢測(cè)效率較低，不能很好的滿足高速探傷的現(xiàn)場(chǎng)需求。至于軌道電路探傷，其缺點(diǎn)是檢錯(cuò)率較低，只有在鋼軌端粒到達(dá)一定程度才報(bào)警，如遇下雨下雪天氣還可能會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)警的情況。本文采用的是在線電磁鋼軌探傷技術(shù)，該技術(shù)采用無損檢測(cè)方法，通過測(cè)定被檢工件內(nèi)部感生潤(rùn)流的變化，來評(píng)定導(dǎo)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(rùn)流探傷的優(yōu)缺點(diǎn)。

　　二、研究目的和意義

　　鐵路鋼軌探傷會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，無論是手推式探傷車還是軌檢車，所得數(shù)據(jù)基本上還是以手工統(tǒng)計(jì)、分析和填表等方式進(jìn)行信息匯總，這使工務(wù)段人員消耗大量時(shí)間在業(yè)務(wù)報(bào)告和數(shù)據(jù)分析上，嚴(yán)重影響損傷管理的工作質(zhì)量，同時(shí)工作效率非常低，統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)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(shù)據(jù)處理的速度，可以利用本文所研宄的信息管理系統(tǒng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以此提高行車過程中的損傷檢測(cè)效率。

　　三、本文研究涉及的主要理論

　　歐洲軌道研宄院(EuropeanRailResearchInstitute)所設(shè)計(jì)的更新決策支持和BCOTRACK軌道維護(hù)系統(tǒng)，能進(jìn)行鋼軌數(shù)據(jù)管理，而且應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)，建立了鋼軌維護(hù)和更新規(guī)則庫(kù)等內(nèi)容，可以對(duì)鋼軌設(shè)施進(jìn)行管理、維護(hù)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(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷、優(yōu)化資源分配以及對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)上和經(jīng)濟(jì)上進(jìn)行分析，以此提高工務(wù)設(shè)備的生產(chǎn)率。2010年10月，德國(guó)鐵路公司在其1號(hào)鋼軌探傷列車SPZ-1上安裝的鋼軌表面損傷檢測(cè)系統(tǒng)，首次釆用禍流和超聲波組合的檢測(cè)技術(shù)，鋼軌列車上裝有10個(gè)超聲波探頭以及4個(gè)潤(rùn)流檢測(cè)探頭，能夠在最高80Km/h速度的條件下髙精度檢測(cè)鋼軌，并且檢測(cè)系統(tǒng)將對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)字化處理，釆用GPS系統(tǒng)對(duì)鋼軌傷損里程進(jìn)行定位和時(shí)間標(biāo)記，從而為每個(gè)距離單位提供完整的檢測(cè)數(shù)據(jù)。為了支持應(yīng)用人員能夠?qū)�海量檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢測(cè)，還開發(fā)了以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯理論等為基礎(chǔ)的自動(dòng)數(shù)據(jù)分析程序，以此加快工作進(jìn)度。美國(guó)聯(lián)邦鐵路管理局FederalRailroadAdministration(FRA)擔(dān)負(fù)著保證鐵路安全的重要任務(wù)，不僅要執(zhí)行安全標(biāo)準(zhǔn)，也要對(duì)重大列車事故進(jìn)行調(diào)查，為確保鐵路系統(tǒng)均衡發(fā)展，其安全辦公室負(fù)責(zé)對(duì)平交道口、鐵路線路等鐵路系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行車輛檢查、監(jiān)督和安全指導(dǎo)。聯(lián)邦鐵路管理局所使用的軌道幾何尺寸監(jiān)測(cè)車，對(duì)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(shù)要求。

　　在線電磁鋼軌探傷主要采用電磁潤(rùn)流檢測(cè)技術(shù)，其中，潤(rùn)流檢測(cè)是根據(jù)電磁感應(yīng)原理，當(dāng)金屬導(dǎo)體在交變的磁場(chǎng)中運(yùn)動(dòng)時(shí)，導(dǎo)體內(nèi)部將產(chǎn)生漩渦狀電流，該電流即為潤(rùn)流。禍流是感應(yīng)產(chǎn)生的電流，在一個(gè)環(huán)路中循環(huán)流動(dòng)。如果把一個(gè)導(dǎo)體放到這個(gè)變化的磁場(chǎng)中，該導(dǎo)體中會(huì)產(chǎn)生潤(rùn)流，同時(shí)潤(rùn)流也會(huì)產(chǎn)生自身的磁場(chǎng)，當(dāng)交流電流增強(qiáng)時(shí)該磁場(chǎng)會(huì)擴(kuò)張，當(dāng)交流電流減弱時(shí)會(huì)縮減。所以，當(dāng)導(dǎo)體表面或者近表面產(chǎn)生缺陷以及被測(cè)材料性質(zhì)發(fā)生變化的時(shí)候，會(huì)影響潤(rùn)流的分布和強(qiáng)度，從而可以根據(jù)被測(cè)潤(rùn)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(rùn)流檢測(cè)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(cè)金屬試件。探頭和被測(cè)試件的磁導(dǎo)率都遠(yuǎn)大于空氣，若試樣表面有缺陷時(shí)，探頭檢測(cè)磁場(chǎng)會(huì)發(fā)生變化，磁路中的磁導(dǎo)率將不再均勻，從而使測(cè)量線圈的電特性隨之改變。所以，只要檢測(cè)出磁通量變化時(shí)的電特性參數(shù)，就可以間接得到被測(cè)金屬試樣的裂紋以及分布情況等相關(guān)信息。

　　四、本文研究的主要內(nèi)容

　　本文設(shè)計(jì)了完整的在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)，對(duì)所釆集到的損傷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，較好地解決了檢測(cè)數(shù)據(jù)可以統(tǒng)一在線管理的問題，同時(shí)，該系統(tǒng)還設(shè)計(jì)了在線交流平臺(tái)，以便工務(wù)人員及時(shí)獲取現(xiàn)場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)以及損傷情況。論文各章節(jié)的主要內(nèi)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(guó)內(nèi)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(wù)段現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際調(diào)研，了解了現(xiàn)場(chǎng)實(shí)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(shù)據(jù)處理。使用電磁無損檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)鋼軌損傷，對(duì)損傷數(shù)據(jù)的兩種信號(hào)解調(diào)算法進(jìn)行了分析，并對(duì)損傷數(shù)據(jù)特性及三種聚類分析方法進(jìn)行了分析，詳細(xì)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(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境及技術(shù)難點(diǎn);其次，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析及詳細(xì)設(shè)計(jì);最后，將數(shù)據(jù)處理后的損傷信息顯示在人機(jī)交流界面中，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各模塊的功能，滿足了工務(wù)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)信息管理系統(tǒng)的實(shí)際需求。第四章實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證及系統(tǒng)優(yōu)化。實(shí)現(xiàn)了k-msans算法的數(shù)據(jù)處理并用SVM算法對(duì)其結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。同時(shí)，本文通過鋼軌探傷實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，證明了該系統(tǒng)在實(shí)際檢測(cè)中的實(shí)用價(jià)值，并且對(duì)系統(tǒng)服務(wù)器端進(jìn)行了優(yōu)化。第五章結(jié)論。主要分為兩部分，一部分是對(duì)該課題工作研究的成果進(jìn)行了分類總結(jié)，另一部分是通過論文展望對(duì)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(guó)內(nèi)外鋼軌損傷信息管理的現(xiàn)狀13-16

　　1.2.1國(guó)外鋼軌損傷信息管理技術(shù)的現(xiàn)狀13-14

　　1.2.2國(guó)內(nèi)鋼軌損傷信息管理技術(shù)的現(xiàn)狀14-16

　　1.3本文主要工作16-17

　　1.4論文的組織結(jié)構(gòu)17-19

　　2在線電磁鋼軌探傷數(shù)據(jù)處理19-30

　　2.1鋼軌探傷技術(shù)原理19-20

　　2.2鋼軌探傷信號(hào)解調(diào)算法20-24

　　2.2.1相關(guān)法20-22

　　2.2.2最小二乘解調(diào)算法22-24

　　2.3鋼軌損傷數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)的聚類27

　　2.4.3劃分聚類27-29

　　2.5本章小結(jié)29-30

　　3在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(tái)30

　　3.1.2系統(tǒng)開發(fā)工具30

　　3.1.3系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)30-31

　　3.2系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-32

　　3.3系統(tǒng)需求分析32-34

　　3.4系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)34-43

　　3.4.1系統(tǒng)總體功能模塊設(shè)計(jì)34-35

　　3.4.2系統(tǒng)各功能模塊設(shè)計(jì)35-38

　　3.4.3系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)38-43

　　3.5系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)43-51

　　3.6本章小結(jié)51-52

　　4實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證及系統(tǒng)優(yōu)化52-64

　　4.1k-means聚類算法實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證52-60

　　4.1.1k-means聚類算法實(shí)現(xiàn)52-56

　　4.1.2SVM算法驗(yàn)k-means聚類結(jié)果56-60

　　4.2信息管理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證60-63

　　4.2.1不同損傷位置結(jié)果驗(yàn)證60-62

　　4.2.2不同損傷程度結(jié)果驗(yàn)證62-63

　　4.3系統(tǒng)優(yōu)化63

　　4.4本章小結(jié)63-64

　　5結(jié)論64-66

　　5.1論文總結(jié)64-65

　　5.2工作展望65-66

　　參考文獻(xiàn)66-68

　　六、目前已經(jīng)閱讀的主要文獻(xiàn)

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