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随着我国铁路运输事业的高速发展,对内燃机车在日常维护、故障诊断和故障预测方面等方面提出了更高的要求,内燃机车作为铁路运输事业的一支重要力量,正发挥着越来越重要的作用,对其运行工况进行连续监测及科学维护则显得尤为重要。润滑油液监测技术由于其操作简单、诊断方便、效率较高、结果准确等特点而在内燃机车故障诊断领域得到了广泛利用。但是,由于各种类型的内燃机车在结构设计、制造工艺、材质原料等各方面的不同,用于故障诊断的各种油液监测技术的特征参数也就没有统一的标准,这就给机务段的油液监测人员和机车维修人员带来了很大的不便,严重的影响了利用油液监测技术进行故障诊断的准确性。本论文在分析各种油液监测技术的优势和不足的基础上,采用了各种油液监测技术联合使用的方法,为了提高内燃机车故障诊断和故障预测的准确性,论文主要完成以下的研究工作：(1)对于某一型号的内燃机车,基于其大量的历史监测数据,利用线性回归的思想,借助于MATLAB软件,来求出内燃机车运行公里数与各种监测特征参数的线性回归方程和标准判断方程,以此作为后续监测数据正常与否的判定准则,借助于不同的异常监测数据可以完成对内燃机车的故障诊断；(2)利用概率统计的方法,本文实现了油液监测与故障诊断模型的建立,计算出了主要被测元素的浓度和梯度的界限值,借助于它们可以对后续监测数据进行判定。而且,通过对异常数据的综合分析实现了对内燃机车的故障诊断；(3)通过对内燃机车柴油机常见故障的分类编码,利用人工神经网络技术建立内燃机车故障诊断模型,并且实现了网络的训练和仿真,来完成对内燃机车的故障诊断；(4)对以上的三种故障诊断方法进行对比论证,分析各自的优缺点,从而找出最理想的一种诊断方法,并以此作为本文最后开发油液监测与故障诊断系统的理论依据；(5)针对机务段的实际需要,本文利用Visual Basic语言和Access数据库开发了一个内燃机车油液监测与故障诊断系统,通过该系统的开发,方便机务段工作人员对油液监测数据进行科学管理与应用,同时借助于该系统可实现内燃机车柴油机故障的自动化诊断,克服了传统的靠人工经验进行内燃机车故障诊断的种种弊端。