隨著我國鐵路運輸事業的高速發展，對內燃機車在日常維護、故障診斷和故障預測方面等方面提出了更高的要求，內燃機車作為鐵路運輸事業的一支重要力量，正發揮著越來越重要的作用，對其運行工況進行連續監測及科學維護則顯得尤為重要。
潤滑油液監測技術由于其操作簡單、診斷方便、效率較高、結果準確等特點而在內燃機車故障診斷領域得到了廣泛利用。但是，由于各種類型的內燃機車在結構設計、制造工藝、材質原料等各方面的不同，用于故障診斷的各種油液監測技術的特征參數也就沒有統一的標準，這就給機務段的油液監測人員和機車維修人員帶來了很大的不便，嚴重的影響了利用油液監測技術進行故障診斷的準確性。
本文在分析各種油液監測技術的優勢和不足的基礎上，采用了各種油液監測技術聯合使用的方法，為了提高內燃機車故障診斷和故障預測的準確性，我們將從以下幾個方向進行深入研究：
(1)對于某一型號的內燃機車，基于其大量的歷史監測數據,利用線性回歸的思想，借助于MATLAB軟件,來求出內燃機車運行公里數與各種監測特征參數的線性回歸方程和標準判斷方程，以此作為后續監測數據正常與否的判定準則，借助于不同的異常監測數據可以完成對內燃機車的故障診斷；
(2)利用概率統計的方法,本文實現了油液監測與故障診斷模型的建立，計算出了主要被測元素的濃度和梯度的界限值，借助于它們可以對后續監測數據進行判定。而且，通過對異常數據的綜合分析實現了對內燃機車的故障診斷；
(3)通過對內燃機車柴油機常見故障的分類編碼，利用人工神經網絡技術建立內燃機車故障診斷模型，并且實現了網絡的訓練和仿真，來完成對內燃機車的故障診斷；
(4)針對機務段的實際需要，本文利用Visual Basic語言和Access數據庫開發了一個內燃機車油液監測與故障診斷系統，通過該系統的開發，方便機務段工作人員對油液監測數據進行科學管理與應用，同時借助于該系統可實現內燃機車柴油機故障的自動化診斷，克服了傳統的靠人工經驗進行內燃機車故障診斷的種種弊端。
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