毕业论文答辩演讲稿 篇11

各位教师，同学们：

　　晚上好！

　　我叫xxx，是20xx级xx三班的学生。我今日论文答辩的题目是《铁道信号基础设备在线监测方法研究》。我的论文是在教师的细心指引及教导下完成的，在那里我要对我的指导教师表示感激。我也要对在坐的各位教师表示感激，多谢你们百忙之中还来参加我的论文答辩。接下我把我的论文选题的初衷及主要资料向各位教师做一陈述，期望教师们在不足之处给予指导批评。

　　第一，我先谈谈这次论文选题的初衷。

　　随着经济的发展，我国的铁路线路已经成为世界上最繁忙，最复杂以及发展最快的铁路系统之一。为了满足我国社会经济和发展的需求，计划到2020年，我国将完成长达10万公里里程的铁路运行建设，并将忙碌干线划分成货运路线和客运路线，实现两者分线运行，提高铁路运行效率，革新在线运行的主要技术装备，以到达世界发达国家水平。

　　进入21世纪，客运专线和提速区段技术上头的提高引领着我国铁路技术的长久发展，随着列车运行控制系统向智能复杂方向的不断发展，以及实现列车平稳高速运行的信号设备的不断提高，如何实现设备运行的安全可靠已经成为电务维护部门所应对的最关键的问题。虽然铁路技术人员已经对铁路信号设备的监测做过很多的研究和学习，可是，就像人类生病一样，铁路信号设备的监测也会出现故障，并随着设备复杂程度的加大，出现故障的几率也在加大，出现故障的地方也会变得越来越多。因为铁路运行效率受设备故障的影响，并可能会发生人员安全事故，给经济的发展和人民生活带来巨大损失，所以提高铁路信号设备的监测和故障诊断水平至关重要。

　　第二，我来介绍下本篇论文的主要资料

　　本论文以铁道信号基础设备中的高压不对称脉冲轨道电路和S700K转辙机道岔控制电路典型故障为研究对象，然后以小波变换和神经网络理论为基础，对以上设备的典型故障进行分析诊断识别。本文的整体安排具体如下：

　　（1）介绍数据信号采集系统，经过轨道电路信号采集器和S700K转辙机道岔控制电路采集器获取相关参数数据，为实时在线监测和及时发现设备的故障信息奠定数据基础。

　　（2）分析和验证了FFT算法不能从含干扰高压不对称脉冲信号中获取轨道电路的特征频率，提出了基于小波分析的多尺度变换算法，用以提取含干扰的高压不对称脉冲信号的特征频率信息，为下文的高压不对称脉冲轨道电路故障识别供给特征数据。

　　（3）建立BP神经网络、RBF神经网络模型，对S700K转辙机道岔控制电路进行故障诊断，研究并比较了两种神经网络模型的诊断结果；构建模糊神经网