随着机车的高速发展,其电子设备功能越来越完备,组成越来越复杂化,可靠性也要求越来越高,因此对机车电子设备故障的诊断也日益迫切。电子柜是电力机车的重要组成部分,该设备长期在高温振动条件下工作,而且故障时有发生且诊断难度很大,因此及时准确诊断出机车电子柜的故障具有重要意义。传统的诊断方法,周期长且定位不精确,难以满足现代高节奏生产的要求。本论文结合虚拟仪器技术与人工智能技术对机车电子柜故障智能诊断做了初步探索与研究。 本论文系统介绍了虚拟仪器技术、故障树分析法和专家系统等技术,并对各项技术方法的原理及在故障诊断领域中的应用做了研究和分析。电子柜智能诊断系统将信号采集、故障诊断集于一体,设计两个功能相对独立又相关联的子系统:虚拟仪器测试系统、故障诊断专家系统。 作者针对电子柜诊断系统信号采集的需求,选择基于数据采集卡的硬件平台和LabWindows/CVI软件平台来完成电子柜虚拟仪器测试子系统的开发。用户可在测试系统中选择进行功能测试模块或单板测试模块。功能测试模块完成电子柜的各种工作状态测试;单板测试模块可对插件板中尽可能小的功能单元进行测试。 作者深入研究机车电子柜的组成与故障形成机理,通过分析常用故障诊断方法对机车电子柜电路的适用性,选择了基于故障树的专家系统作为电子柜故障诊断系统的技术路线。系统利用故障树生成专家系统知识库,实现了诊断知识的获取并确保了知识的一致性和完备性;利用专家系统开发工具CLIPS来实现系统推理机。