基于神经网络的道岔智能故障诊断方法的研究

本文将神经网络信息融合技术运用在铁路道岔故障诊断领域,为铁路信号领域提出了一种新型的道岔智能故障诊断方法。该方法能快捷、准确地融合从各传感器得到的故障信息,通过人工智能处理,自动诊断出故障原因,为维修人员提供技术参考,从而降低故障发生率和故障处理时间,确保运行安全,提高运行效率。     

地铁道岔电气故障的诊断方法及软件系统构建

地铁道岔故障处理一直是信号系统的重点工作。为构建道岔故障诊断系统,根据道岔故障类型,针对道岔电气故障展开了研究。通过对道岔启动电路、道岔表示电路原理的分析,确定道岔故障诊断所需的采集点和采集内容,研究汇集了一组道岔故障现象及故障定位的故障数据库,可对道岔三相电缺相故障、道岔启动电路故障、道岔表示电路故障进行有效定位,以方便故障排查,为道岔故障诊断系统的构建奠定了基础。     

基于代价敏感RBF神经网络的道岔故障诊断系统

针对铁路道岔故障中几种常见类型故障,为尽量减少道岔故障误分类所造成的损失,特建立基于遗传算法的代价敏感RBF神经网络模型以及基于该模型的道岔故障诊断系统。模型通过建立代价敏感适应度函数,实现基于遗传算法的RBF神经网络向代价最优的方向进行随机搜索。利用某车站道岔动作电流监测数据进行验证,证明系统能够提高故障数据的识别精度,降低故障数据的误分类代价。该系统可帮助维护人员快速、准确地对道岔故障进行诊断,缩短故障处理时间,提高铁路行车的安全性。     

基于模糊神经网络的道岔故障诊断系统研究

运用模糊理论和神经网络技术相结合的方法,构造了基于模糊神经网络的铁路道岔故障诊断系统,介绍该系统的的结构、原理及诊断过程,并采用Matlab神经网络工具箱进行仿真,仿真结果表明模糊神经网络方法适用于道岔设备故障诊断.     

提速道岔小波包能量熵故障诊断方法

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,然后根据能量熵定义故障诊断指标,并对每相电流的故障诊断指标设定2个阈值,来定量划分故障类型。实验结果表明:道岔不同故障情况下,三相电流小波包能量熵分布有一定的规律,故障诊断指标阈值的设定能有效划分道岔故障类型,待测样本测试结果与现场诊断结果一致。     

基于集成深度学习的转辙机故障诊断研究

[目的]为了能够充分利用故障日志数据诊断转辙机故障,提出了基于集成学习算法的道岔转辙机故障诊断方法。[方法]通过分析转辙机故障文本数据,并结合专家经验,建立了两级故障诊断思路;将故障文本数据预处理为机器能够识别的数据,作为故障诊断模型输入数据;介绍了基于AdaBoost集成学习法的CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆网络)故障诊断模型的原理和方法。[结果及结论]试验结果表明,在数据类别不平衡或者样本数量有限的情况下,采用CNN-LSTM模型能够有效提高故障诊断的准确率;与其他故障诊断模型相比,CNN-LSTM模型性能更好;所提出方法具有有效性,能够满足应用场景准确率要求。     

小波奇异熵改进SOM神经网络在道岔故障诊断中的应用

随着轨道交通技术的快速发展和智能算法的应用,用微机监测和人工处理的方法对道岔进行故障诊断存在效率低、及时性不够、准确性不足等问题,文章用Meyer小波分解原始数据,实现特征数据的选择和提取,再计算出相应的小波奇异熵作为神经网络的输入向量,加入训练数据到改进型的SOM神经网络中,从而实现对S700K型转辙机的道岔故障诊断...     

基于定性趋势分析的道岔故障诊断方法研究

道岔连接不同轨道并通常安装在两股或者多股轨道之间,不仅负责铁路线路的转换还保障线路的运营安全。随着我国轨道交通的快速发展,铁路线路和行车密度不断增长,道岔设备故障频率也日趋频繁,因此研究道岔故障诊断方法、提高诊断自动化水平具有重要现实意义。从定性的角度提出基于定性趋势分析的道岔故障诊断方法,该方法先采用区间半分法对道岔不同状态下的典型运转信号进行趋势提取,建立故障诊断知识库,之后对待诊断信号进行趋势提取,并计算其趋势序列与所有故障趋势规则的匹配度,综合比较匹配度值从而实现道岔故障诊断。实验结果表明,该方法具有良好的准确度。     

基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究

针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。     

客运专线道岔技术研究

国外高速铁路设计理念以安全性为第一要求,以提高旅行舒适度为首要设计指标。在消化吸收国外先进技术的基础上,结合我国客运专线道岔建设和运营实践,提出我国客运专线道岔技术方案,对250km/h和350km/h客运专线道岔技术特点、道岔的主要设计参数和平面线性、通用性进行了分析,提出客运专线道岔结构中转辙器、辙叉、道岔区轨下基础、扣件系统、转换和锁闭设备的技术性能和要求,并根据试验结果优化道岔设计,推进道岔的升级和更新换代。