基于概率神经网络的S700K转辙机故障诊断方法

转辙机故障对铁路运输安全影响重大。针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系，提出一种基于概率神经网络的S700K转辙机故障诊断方法。在对转辙机各个状态功率曲线动作原理进行分析的基础上，根据信号不同时域特征参数，对各工作区段的特征进行提取；依据故障现象与故障类型的关系建立概率神经网络模型，以F1-Score作为诊断准确性评价指标，通过测试不同平滑因子对F1-Score值的影响，确定0.019为概率神经网络进行故障诊断最优的平滑因子；最后选择来自某电务段的81组S700K转辙机故障数据作为测试数据，验证了该智能故障诊断方法的可靠性。     

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。     

基于改进对抗网络与自适应数据对齐的转辙机故障诊断研究

针对转辙机故障监测数据的非均衡小样本的诊断问题，提出一种基于改进生成对抗网络数据增强的转辙机故障诊断方法。该方法以故障诊断为目标改进ACGAN网络，利用生成器扩充样本分布空间及判别器的辅助分类器学习故障曲线的特征分布模式，以少量样本训练模型实现对常见故障的精确诊断。鉴于转辙机动作电流数据长度不一致，采用自适应压缩实现数据对齐，避免了以往硬填充或硬截断对齐方式对模式特征的破坏，进一步增强了故障诊断性能。最后采用成都地铁四号线的转辙机实际数据进行测试验证并与相关方法对比实验。结果表明，本文方法对转辙机非均衡小样本的数据集具有良好的适用性，其故障诊断AUC指数为0.999,诊断准确率高且实时性好，具有较好的现场应用前景。     

基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法

针对转辙机高精度故障诊断的需求，结合声音信号非接触、易采集等优势，提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先，基于小波包分解与多尺度排列熵，实现对声音样本的特征提取；其次，提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法，得到最佳特征集合，实现对声音样本的特征选择；最后，基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试，完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验，结果表明：该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个，故障诊断准确率分别为99.67%和100%；相比于单一特征选择方法，采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度，提高故障诊断准确率；相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器，支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。     

基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究

转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。     

改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式,无法提高故障排除速度和准确性,提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强,不易陷入局部最优的特点,采用连接矩阵代替网络结构的编码方式,通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法,最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度,以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。     

基于改进WNN分析功率曲线的S700K转辙机故障诊断

基于S700K转辙机常见故障下的功率曲线提出一种将小波变换、改进型遗传算法与神经网络相结合的故障诊断方法。用相应故障模式下的功率信号进行正交小波分解,把结果作为神经网络的输入特征向量,利用改进的遗传算法优化BP神经网络的参数,用训练好的BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明:该方法可以有效的运用到S700K转辙机的故障诊断中,并提高转辙机故障诊断的精度与速度。     

JJ2000-2型转辙机表示缺口监测报警系统

转辙机表示缺口直接影响到铁路行车安全，然而表示缺口的监测一直是转辙机检测中的薄弱环节。图1为JJ2000～2型转辙机表示缺口监测报警系统结构图。它是京佳公司从1998年3月开始研制的，对转辙机表示缺口进行实时监测的高科技产品。可以实时监测转辙机表示缺口状态，实现状态数据存储、显示、打印、并发出声光报警。该系统经过多年的现场试验和反复的测试检验，     

六线制双动转辙机道岔控制电路探讨

直流双电动转辙机作为重型道岔的转换设备时,一般采用部颁图号为通号6533的六线制控制电路。在实际运用中发现该电路存在一个问题,即道岔定位时,若反位启动熔断器因故断开,此时将道岔向反位操动,则继电器2DQJ转极,转辙机电机不动作,道岔失去表示;如果再将道岔向定位操动,电路会产生瞬间启动电流,使转辙机向反位转至四开位置。     

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。     

道岔表示功能的安全定量指标及其计算示例

对道岔表示功能的安全性指标进行描述,并对直流转辙机四线制控制电路的道岔表示功能的安全定量指标进行计算,计算结果表明道岔表示功能每小时"错误表示道岔为定位或反位"的概率为0.9×10-9,此危害的随机失效完整性满足SIL4的安全完整性等级要求。     

基于解释结构模型的转辙机故障因素分析与研究

针对转辙机故障诊断复杂的特点,基于解释结构模型(ISM)模型,从管理、人为因素、制度监管、自然环境和设备状态五个方面进行影响系统运行故障的分析,得到23个故障因子。从系统工程的角度建立了故障影响传播模型,对故障因子进行了矩阵化和层次化处理,并排序确定优先级。结果表明转辙机系统故障因子体系是一个三级递阶的结构,划分了导致系统故障的直接原因、间接原因和深层次原因,为隐患重点防治及故障的快速排查提供了理论参考依据。     

ZYJ7型电动液压转辙机控制电路故障判断与处理

根据ZYJ7型电动液压转辙机启动、表示电路原理,结合日常处理故障经验,从室内到室外阐述了判断ZYJ7型电动液压转辙机启动电路、表示电路各种故障方法,为我们日常处理ZYJ7型电动液压转辙机启动电路、表示电路故障提供了准确、快捷的处理方法。     

基于FPGA的转辙机表示缺口检测模块设计

为达到道岔转辙机表示缺口间隙自动检测的目的,提出一种基于FPGA的转辙机表示缺口检测模块设计方案。该方案可对转辙机锁闭柱及锁闭杆的缺口图像进行自动裁剪、中值滤波及边缘检测,并通过边缘计算得出锁闭柱落入锁闭杆缺口后的间隙大小。给出了总体原理框图及主要检测算法,并选用OV5640摄像头和基于XC7A35T核心采集处理分机,实现对ZYJ7型转辙机表示缺口的检测。检测结果表明:该检测模块检测速度快、精度高,完全满足现场使用要求。     

转辙机表示缺口视频监测系统

转辙机表示缺口视频监测系统通过对转辙机动、静态状态和参数进行监测,记录转辙机工作过程各种信息和数据,以图表、曲线、图像、视频等形式进行显示统计分析,便于信号维护人员实时掌握转辙机及道岔运用质量。     

转辙机的故障预测与健康管理技术

阐述国内外转辙机故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的发展现状,提出转辙机PHM技术的原理框架,并给出转辙机PHM技术的关键点,包括敏感参数分析、数据采集、故障物理分析、特征提取、健康评估、故障诊断、故障预测以及决策计划等,为转辙机PHM技术的工程应用提供理论基础。     

电液转辙机油压油位及视频缺口监测系统的设计与实现

利用各种传感器采集转辙机表示缺口图像(静态)、视频(动态)、转辙机动作电流、转辙机内环境温度、环境湿度、电液转辙机液压系统油缸压力、液压油液位等信息。通过监测软件对收到的图像、数据等进行保存、识别、分析并记录,一旦发现异常可自动给出告警信息,还可在监测系统测试终端机(即工控机)显示相应的油压、油位、转辙机机内温度、湿度、动作电流等数据。     

转辙机缺口监测技术在南京地铁道岔断表示故障预防中的应用

地铁道岔的电动转撤机经常因缺口锁块受阻产生道岔断表示故障而影响列车运行.南京地铁研制了道岔转撤机智能综合检测系统,应用道岔转辙机缺口监测技术,根据转辙机运行状态和设备变化趋势,对转辙机作及时调整,以预防道岔断表示故障,取得了明显成效.     

ZQB-2004型转辙机表示缺口监测报警系统常见故障分析与处理

ZQB-2004型转辙机表示缺口监测报警系统对电动转辙机表示缺口状态进行自动监测,使道岔密贴强度达到规定标准,从而保障行车安全。通过对该报警系统常见故障进行深入分析,详细讲解处理方法,方便电务维修人员能够快速、准确地处理缺口报警故障。     

基于动态PSO优化HSMM的转辙机PHM模型研究

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出设备故障预测与健康管理的方法,对其传统维修策略进行改进。该模型将转辙机的机械部件的退化过程按照全生命周期进行划分,利用动态粒子群算法优化隐半马尔科夫模型,实现转辙机状态的故障预测。首先,建立转辙机退化状态的隐半马尔科夫模型;其次,选择动态粒子群算法对转辙机预测模型动态优化,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;最后,通过实例分析验证该优化模型的有效性。