本书系统地介绍了大型铁路养护设备——捣固车的自动引导系统的实现原理和实现方法；通过信号降噪和特征提取、SVM、KPCA-RVM等技术，实现了对捣固车核心系统及设备的在线故障智能特征提取、故障的智能诊断，为捣固车的高效、健康工作提供了国产技术方案和软硬件配套的系统。
本书对近年来在捣固车自动引导及智能故障诊断方面的国内外研究成果进行了较为全面的综述，对从事工程车辆自动引导、铁路机车设备管控一体化、智能故障诊断领域的学习者和研究者提供了可供借鉴的技术方案和实现方法。

第1章 捣固车概述
1.1 捣固车的用途
1.2 国内外捣固车发展状况
1.3 D08-32型捣固车的结构及主要性能
1.3.1 F12L413F型柴油机
1.3.2 高速走行传动系统
1.3.3 作业走行传动系统
1.3.4 液力变矩器
1.3.5 动力换挡变速器的结构与原理
1.3.6 分动箱、车轴齿轮箱及传动轴
1.4 本章小结
第2章 捣固车自动引导技术理论基础
2.1 AGC的概念
2.2 AGC的研究意义及现状
2.2.1 AGC的研究意义
2.2.2 AGC的国内外研究现状
2.3 AGC的系统组成
2.3.1 捣固车AGC系统
2.3.2 作业控制系统
2.3.3 线路测量系统
2.3.4 程序控制系统
2.4 AGC的硬件构成
2.5 AGC的软件构成
2.6 本章小结
第3章 铁路线路作业参数计算的数学模型创建
3.1 铁路轨道概述
3.1.1 铁路曲线的线型
3.1.2 单弦法整正曲线的基本原理
3.2 线路方向的偏差检测及整正原理
3.2.1 单弦检测系统中的三点法检测原理
3.2.2 单弦检测系统中的四点法检测原理
3.2.3 线路方向整正后的残留偏差分析
3.3 修正值计算原理
3.3.1 三点法检测拨道数学模型
3.3.2 三点法修正值计算数学模型
3.3.3 四点法检测拨道数学模型
3.3.4 四点法修正值计算数学模型
3.4 修正值的计算
3.4.1 三点法检测拨道修正值计算
3.4.2 三点法修正值和矢距变化曲线
3.4.3 四点法检测拨道修正值计算
3.4.4 四点法修正值和矢距变化曲线
3.4.5 正矢修正值计算方程的具体实现
3.5 起道抄平系统原理
3.5.1 纵向水平检测及起道原理
3.5.2 横向水平检测及起道原理
3.5.3 横纵平综合检测及起道原理
3.5.4 起道减少量原理和计算
3.6 计算方程的正确性验证
3.6.1 对线路平面的线型方程验证的方法
3.6.2 对轨道线路数学模型人工验算的方法
3.7 本章小结
第4章 捣固车自动引导控制系统的实现
4.1 捣固车自动引导控制系统的组成
4.2 自动引导控制体框架设计
4.3 基于智能控制方法的捣固车故障诊断
4.4 捣固车自动引导控制平台的开发与实现
4.4.1 系统数据结构设计
4.4.2 通信数据定义与转换及通用接口的设计
4.5 捣固车自动引导控制平台运行实例
4.6 本章小结
第5章 捣固车远程故障诊断系统技术实现
5.1 远程故障诊断系统整体架构与工作流程
5.1.1 远程故障诊断系统整体架构
5.1.2 专家诊断系统结构图
5.1.3 客户端系统体系结构
5.1.4 远程故障诊断系统工作流程
5.2 网络通信技术方案
5.2.1 网络通信设计方式
5.2.2 网络参数设定
5.3 大型铁路养护设备车载信号诊断系统
5.4 数据库、知识库技术应用
5.4.1 服务器的设计方案
5.4.2 数据库设计技术
5.4.3 信号数据库设计技术
5.4.4 用户数据库设计技术
5.4.5 服务器集群的分类
5.5 专家诊断系统客户端技术
5.6 E-CFD任务分解过程模型在远程故障诊断系统协调性处理中的应用
5.7 远程故障诊断系统的安全策略级实现技术
5.8 本章小结
第6章 捣固车滚动轴承故障诊断的实现
6.1 基于谐波小波包捣固车滚动轴承故障特征信号提取
6.1.1 滚动轴承的基本结构和失效表现
6.1.2 滚动轴承的振动机理
6.1.3 滚动轴承故障的振动特性
6.1.4 滚动轴承的振动信号处理
6.1.5 基于谐波小波包的滚动轴承故障特征提取
6.1.6 仿真实验及结果分析
6.2 基于IAGA优化RVM核函数
6.2.1 RVM理论
6.2.2 RVM基本原理
6.2.3 IAGA
6.2.4 基于IAGA优化RVM的故障诊断模型
6.2.5 仿真分析
6.3 利用谐波小波包和改进OAO-RVM实现捣固车滚动轴承的故障诊断
6.3.1 滚动轴承故障分析分类识别方法
6.3.2 多分类方法研究
6.3.3 基于谐波小波包和改进OAO-RVM的滚动轴承故障诊断步骤
6.3.4 仿真实验及结果分析
6.4 本章小结
第7章 捣固车液压系统
7.1 概述
7.1.1 信号降噪与特征提取技术的研究现状
7.1.2 FSVM技术的研究现状
7.1.3 液压系统故障诊断技术的研究现状
7.2 振动信号降噪与特征提取技术
7.2.1 基于改进EMD阈值处理的降噪方法
7.2.2 基于Q-Shift双树复小波域HMT模型降噪方法
7.2.3 改进EMD阈值结合Q-Shift双树复小波域HMT模型降噪方法
7.2.4 信号降噪仿真实验及分析
7.2.5 基于CEEMD与模糊熵的捣固车液压系统故障特征提取
7.3 FSVM故障诊断模型
7.3.1 FSVM的相关理论
7.3.2 FSVM故障诊断模型的构建及分类流程
7.3.3 故障诊断实验
7.4 基于PSO算法优化FSVM模型在捣固车液压系统故障诊断中的应用
7.4.1 PSO算法及其改进
7.4.2 FSVM模型的参数优化