NJ2型机车柴油机渗漏水故障的早期发现

利用光谱分析技术,通过对78台N J2型机车近5年来柴油机机油中铁、硅、硼、钠4种元素含量的测定,得出诊断N J2型机车柴油机出现早期渗漏水故障的界限值,并据此提前发现17台机车柴油机出现渗漏水情况.     

气相色谱和神经网络在机车故障诊断中的应用

为诊断电力机车变压器的故障类型,以提高铁路系统的安全性,提出了一种基于模糊控制的BP神经网络模型.首先应用气相色谱技术,分析变压器油中特征气体含量与故障之间的对应关系,确定电力机车变压器常见的故障类型;然后,收集各种故障类型数据,作为神经网络的训练样本数据和测试数据;最后,建立改进BP神经网络的诊断模型,实现测试数据的仿证测试.诊断结果表明,该模型在电力机车变压器故障诊断中具有良好的实用前景.     

内燃机车铁谱分析中大磨粒浓度的定量分析与智能监测

在内燃机车油液监测过程中,对于不同的机车个体,润滑油中大磨粒浓度的正常与否所对应界值是不确定的。针对这种情况,结合一元线性回归的思想,本论文提出了利用Visual Basic语言进行了大磨粒浓度(DL)磨损状态自动判定系统的开发。对于某一个特定的机车个体,用户首先在该系统中输入一组列车正常运行的"走行公里(km)-浓度(ppm)"样本数据,该系统便可自动进行一元线性回归计算,并生成所对应的一元线性回归方程和标准判定方程,在这种前提条件下,用户只要输入待测的样本数据,并观察它和两条直线的位置关系,便可判定该状态点所对应的大磨粒浓度的正常与否,既提高了大磨粒浓度判定的效率和准确性,又提高了监测人员的工作。