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随着轨道车辆在我国的飞速发展,其运行的安全可靠性受到人们越来越多的关注。轨道车辆LED照明系统作为新型轨道车辆照明系统,不仅延长了照明系统使用寿命、提高了抗震性,节能减排效果明显,但也增加了轨道车辆车厢照明系统的复杂性。如何保障轨道车辆车厢LED照明系统的安全、可靠性已经越来越受到人们的关注。故障诊断与预报技术是保证轨道车辆车厢LED照明系统正常运行,保障旅客行车安全性的有效方法。在吉林省教育厅项目“轨道车辆LED照明系统设计与开发”和国家自然科学基金项目“基于虚拟现实技术的复杂机电系统故障预报与最优维护研究”的支持下,对轨道车辆车厢LED照明系统的故障诊断与预报问题进行了研究。首先,对轨道车辆LED照明系统故障机理进行了分析,对LED控制电路模块、驱动电源模块、灯板模块和亮度采集模块的工作机理及常见故障类型及原因进行了分析。分析了LED照明系统中可能存在的故障及易发生故障的电子元件：分类研究了轨道车辆车厢LED照明系统常见故障；详细分析了电路故障及常见电子元件的故障机理与故障征兆。然后,基于特征建立了整个轨道车辆车厢LED照明系统的非线性模型,利用故障分类正确率高的小波包能量熵方法对电路故障进行特征量提取。结合轨道车辆车厢LED照明系统自身非线性、时变性和先验知识少等特点,基于置信规则库(belief rule base,简称BRB)理论对其进行故障诊断与预报问题研究。研究了BRB参数在线更新算法,保证系统的实时性、快速性和稳定性。根据系统先验知识和历史信息,基于证据推理算法的置信规则库推理方法建立了轨道车辆LED照明系统故障诊断与预报系统模型,对轨道车辆车厢LED照明系统进行在线故障诊断与故障预报。最后,仿真实验及实验验证。为了能够实时对轨道车辆车厢LED照明系统进行状态监测,掌握系统的故障模块,设计了基于LabVIEW的轨道车辆车厢LED照明系统故障诊断与预报人机交互界面。以轨道车辆车厢LED照明系统LED驱动电源模块的桥式整流滤波电路的软故障为例进行故障诊断实例分析,以亮度传感器为例进行故障预报实例分析。仿真及实验结果表明：置信规则库理论可以准确对系统进行故障诊断及预报,解决了轨道车辆LED照明系统故障诊断与预报问题,实现了轨道车辆车厢LED照明系统的在线故障诊断与预报,并为其它机电系统的故障诊断与预报提供了参考。