基于Mamdani模糊神经网络的相敏轨道电路故障诊断方法研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的不确定性与模糊性,提出一种基于Mamdani模糊神经网络的轨道电路故障智能诊断改进方法。采用自适应-动量BP学习调整法对模型参数进行训练优化,给出推导过程,并讨论系统参数初始值的设定。仿真实验表明,在相同实验条件下改进方法降低了训练误差,并有效地提高了诊断学习过程的稳定性与收敛速度,对25 Hz轨道电路故障进行智能模糊诊断是可行的。     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。     

基于方法组合的轨道电路故障诊断模型

为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。     

基于组合模型的轨道电路复杂故障诊断方法研究

由于轨道电路的性能受环境因素的影响较大,其故障的发生具有较大的随机性和模糊性,而单一诊断方法因考虑角度的片面性以及知识库的不完善性,往往很难满足轨道电路故障诊断的实际需求。鉴于单一诊断方法存在的不足,本文根据模糊故障诊断法、遗传算法和灰色系统理论3种诊断方法各自的诊断结果,构造最优组合模型,对25Hz相敏轨道电路进行故障诊断。诊断结果表明,利用组合模型对轨道电路故障进行诊断可以克服单项诊断方法信息单一、诊断片面等不足,具有更高的故障诊断准确度。     

25Hz相敏轨道电路相位角的改善措施

25Hz相敏轨道电路是一种适应铁路电气化抗干扰要求的轨道电路，目前有25Hz相敏轨道电路(旧型)、97型25Hz相敏轨道电路(97型)、WXJ25型相敏轨道电路(电子型)等不同类型的设备在现场使用。新乡电务段管内京广线采用的是旧型和97型，其执行元件都是二元二位继电器；     

25Hz相敏轨道电路参数在线监测系统

介绍研制的25Hz相敏轨道电路在线监测系统的系统构成,监测原理和系统特点。该系统可实时在线监测25Hz相敏轨道电路室内、外电气特性参数,实现实时、便捷、准确地对25Hz相敏轨道电路设备状态进行参数监测、显示和分析。     

3V化25Hz相敏轨道电路在既有线的改造方案

分路不良是轨道电路常见的故障,站内25 Hz相敏轨道电路分路不良在使用中尤为突出,通过分析造成25 Hz相敏轨道电路分路不良原因,论述3V化25 Hz相敏轨道电路的原理和优势,给出在站内既有线上各种制式25 Hz相敏轨道电路改造为3V化的方案。     

基于D-S证据理论信息融合的轨道电路故障诊断方法研究

在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。     

V-Φ型25Hz相敏轨道电路测试盘

针对25Hz相敏轨道电路用JZXC-480测试盘测试JRJC轨道继电器参数时,存在只能测试轨道电压,不能测试相位角的问题,研制了V-Φ型25Hz相敏轨道电路测试盘.     

97型25Hz相敏轨道电路器材专用测试台

97型25Hz相敏轨道电路是在原25Hz相敏轨道电路基础上研制的,其抗冲击干扰能力以及结构、性能等,均比原25Hz相敏轨道电路有较大的改进和提高,因此被广泛应用于铁路新线建设和老线改造中.为满足现场用户检测和维护的需要,我们开发研制了可兼容原25Hz相敏轨道电路器材的,97型25Hz相敏轨道电路器材专用测试台(以下简称测试台).     

粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.     

V-Ф型25Hz相敏轨道电路测试盘

针对25Hz相敏轨道电路用JZXC-480测试盘测试JRJC轨道继电器参数时，存在只能测试轨道电压，不能测试相位角的问题，研制了V-Ф型25Hz相敏轨道电路测试盘。     

改进型25Hz相敏轨道电路的研究及实现

针对既有25 Hz相敏轨道电路存在传输特性差、列车占用时分路效果不良的问题,设计了一种改进型25 Hz相敏轨道电路.重点阐述和分析了其改进措施及工作原理,并进行了详细设计.经室内试验验证,改进型25 Hz相敏轨道电路能够有效改善25 Hz相敏轨道电路的传输特性和分路特性.     

25Hz相敏轨道电路红光带的原因及整治措施

分析了25Hz相敏轨道电路闪红的原因,介绍了25Hz相敏轨道电路红光带故障处理方法和整治措施。     

25Hz相敏轨道电路的原理及应用

轨道电路是电务系统重要的设备之一,25 Hz相敏轨道电路与传统480轨道电路相比有诸多的优点,重点阐述和分析25 Hz轨道电路的组成及工作原理,并简述其自身的优点。     

基于PNN的轨道电路补偿电容故障检测研究

为及时有效地诊断轨道电路补偿电容故障,通过研究ZPW-2000轨道电路短路电流数据,提出了一种基于概率神经网络的故障诊断方法。首先,仿真机车短路电流信号并提取特征参数;然后,引入概率神经网络建立故障诊断模型;最后,通过对特征参数分析,实现故障判定。仿真结果表明:该方法相比误差反向传播算法BP,具有诊断速度快、预测准确率高的优点,具有可行性与有效性。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

基于模糊神经网络的轨道电路故障诊断方法研究

将模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)理论引入轨道电路的故障诊断应用中,在对轨道电路的故障原因进行分析的基础上,根据轨道电路的工作原理和故障特点建立了FNN故障诊断模型。模型选定了3个关键部件的电压值作为输入,4种典型的故障作为输出,并根据专家经验总结了9条推理规则。通过对样本数据的学习训练,采用一阶梯度寻优算法对模型参数进行了优化。通过计算机仿真验证,这种用于轨道电路故障诊断的FNN模型是有效的,并具有一定的准确度,为轨道电路的故障诊断提供了良好的方法。     

中老铁路分路不良分析与优化调整

分析了中老铁路25 Hz相敏轨道电路分路不良的主要原因,介绍了轨道电路优化调整方法及实施效果。     

城轨交通中交叉渡线上单边绝缘的设置

通过对25Hz相敏轨道电路和50Hz单轨条相敏轨道电路工程应用环境,以及在交叉渡线上电路构成机理进行分析,澄清25Hz相敏轨道电路在交叉渡线上设置单边绝缘和增设单边绝缘的必要性,以及取消50Hz单轨条相敏轨道电路在交叉渡线上单边绝缘的合理性。