基于粒子群支持向量机的轨道电路故障诊断

支持向量机（SVM）是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法，它的核函数的参数选择非常重要，直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法（PSO）用于支持向量机的参数优化，提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型，并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优，所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。     

基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法

多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全.在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输入,选取VAE重构误差作为MVB网络异常检测依据.为了有效解决实际应用中带标记异常...     

列车MVB总线故障注入方法研究

为了提取不同运行状态下列车通信网络的故障数据特征量,测试不同程度退化的网络性能,以便于对车载网络进行故障诊断和健康管理的研究,设计了一种基于FPGA的MVB网络故障注入设备。通过研究网络故障的发生原理,实现了MVB网络阻抗不匹配、间歇性断路、数据帧错误等故障注入;同时以锁存器(latch)亚稳态结构作为随机数熵源,提出基于"LFSR+latch"结构的真随机数生成模型,模拟偶发性、随机性故障的发生;最后搭建了MVB网络测试平台,通过采集各故障模式下的MVB网络波形数据,提取特征量,进一步验证故障注入方法的可行性。     

基于支持向量机的机车轴承故障诊断方法

通过对机车轴承振动信号的分析处理,提出基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法,提取反映轴承运行状态的无量纲系数作为故障的特征向量,并以此作为输入来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断机车轴承的工作状态和故障类型.实验结果表明,提出的方法在小样本的情况下仍能准确、有效地对机车轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现机车轴承故障的智能诊断.     

基于可编程片上系统技术的多功能车辆总线解码与记录装置设计

随着列车通信技术的发展,故障诊断和数据记录已成为保障列车运行的重要手段,因此需要一种高速度、大容量的数据记录系统来收集列车网络产生的信息。设计了一种基于可编程片上系统(SOPC)技术的多功能车辆总线(MVB)解码与记录装置,结合嵌入式处理器与可编程逻辑器件软硬件协同工作的优势,将MVB实时解码和大容量存储集成于单块FPGA芯片内。装置以在线监听总线的方式,收集MVB设备的状态监测和故障诊断信息,为分析列车运行的安全性与可靠性提供依据。     

基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断

针对电力机车主变流器的故障,提出基于小波分析和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障诊断.MATLAB仿真结果表明,该方法能够准确地对故障进行诊断.     

基于SAHDE-RVM的铁路短期风速预测研究

针对铁路短期风速预测方法中人工神经网络(ANN)易陷入局部最小值、支持向量机(SVM)核函数选择困难等缺陷,提出采用一种基于自适应混合差分进化相关向量机(SAHDE-RVM)对铁路短期风速进行预测研究。首先,改进自适应差分进化算法,引入模拟退火算法对种群的当前最优个体进行二次寻优,形成自适应混合差分进化算法,然后将自适应混合差分进化算法与相关向量机结合,建立自适应混合差分进化相关向量机模型,最后利用本文模型对国内某两段不同铁路沿线实测风速数据进行预测,预测结果表明,本文模型的预测指标均优于传统差分进化算法(DE)参数寻优的相关向量机模型及最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,具有更加出色的预测性能。     

基于Mallat小波分解与改进GWO-SVM的道岔故障诊断

为顺应道岔故障诊断向智能化和自动化的发展趋势,以S700K转辙机功率曲线为例,提出一种改进型灰狼优化算法(GWO)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。在8种故障模式和正常模式所对应的功率曲线实施5层Mallat小波分解,得到各层近似系数和细节系数,并计算各层系数的平方和;利用主成分分析法对系数平方和组成的向量集进行降维,得到特征向量集;改进型灰狼优化算法优化支持向量机参数,并用优化好的支持向量机进行故障预测。研究结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率。     

基于Labeled-LDA的列控车载设备故障特征提取与诊断方法研究

准确地诊断出列控车载设备的故障类型是保障列车安全运行的基础。针对车载设备故障诊断问题,根据北京动车段300T车载日志数据的特点,基于数据挖掘方法并结合现场技术人员的经验知识,构建车载设备的故障特征词库;在此基础上,改进了Labeled-LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型用于提取日志数据的语义特征。采用基于粒子群优化的支持向量机算法PSO-SVM对日志文本的故障进行分类,以降低故障样本数据分布不均衡对分类精度的影响,并与传统的支持向量机算法SVM,K最近邻算法KNN进行对比分析。实验结果表明,KNN、SVM、PSO-SVM三种算法的故障文本数据一级故障诊断准确率依次为79.4%,81.8%和90.9%,二级故障诊断准确率依次为74.6%,78.1%和81.3%,验证了PSO-SVM算法在车载设备故障诊断方面的有效性。该研究成果对列控车载设备日常维护具有一定的指导意义。     

基于有限状态机的轨道交通多功能车辆总线网络动态性能仿真分析

鉴于MVB(多功能车辆总线)网络在轨道交通列车上的广泛应用,选取网络效率、网络利用率和网络吞吐量等表征MVB网络动态性能的关键评价指标,基于Stateflow有限状态机工具箱构建模块化MVB网络模型,并利用该模型分析了数据长度、设备数量、传输介质等因素对MVB网络动态性能的影响.     

基于Logistic集成学习的列车MVB网络异常检测方法研究

多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus,MVB)已经广泛应用于轨道交通车辆,而恶劣的工作环境易造成MVB网络通信性能退化,严重时危及行车安全。在对MVB网络常见故障进行分析的基础上,从MVB物理层和数据链路层中提取网络状态特征,提出了一种基于异质Logistic集成学习的MVB网络异常检测方法,及时检测MVB网络异常,最大限度地避免故障修。通过搭建MVB网络试验平台,进行多组故障注入试验,试验结果验证了方法的有效性。     

MVB网络接口单元的FPGA实现

介绍了列车通信网和多功能车厢总线(MVB),分析了国外先进的MVB网卡通信机制与特点,在此基础上,提出了一种主动式MVB网卡的FPGA实现方法,并采用了功能相关的模块分组验证方法,对MVB系统进行功能验证及时序验证。     

基于SOPC技术的MVB网卡在分布式车载故障检测记录系统中的应用

针对现有分布式车载故障检测记录系统所用控制器局域网(CAN)不适合用作车辆总线的情况,提出采用多功能车辆总线(MVB)的方案.详细阐述了系统结构改造及工作原理转换等关键设计理念,设计了一种基于SOPC(可编程片上系统)技术的多功能接口MVB网卡,给出其软硬件实现方案,最终在实验室进行组网测试,验证了设计的正确性和可行性.改造后的系统网络传输距离更远、速率更高,并且具有较好的实时性和可靠性.     

以太网在地铁列车上的发展与应用

国内地铁列车网络主要采用的MVB总线型架构,该架构由于其传输速率低等局限性,已无法满足列车网络的发展需求.以太网以其通信速率高、灵活性强等特点在各领域得到迅猛发展.文章通过阐述以太网在国内地铁列车上的应用,并结合实际工程案例介绍以太网与MVB双网冗余方案、以太网为主的以太网和MVB双冗余方案、纯以太网控车方案,指出各方...     

基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法

信号不确定性的正确表达是故障诊断的先决条件。然而,在实际情况中,轮对轴承的信号存在各种不确定性,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。提出一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法。对原始信号进行分布类型检验,针对不同分布特点使用不同方法进行概率包络建模。提取概率包络模型的几何形状作为故障特征,并将其输入支持向量机(SVM)训练获得故障诊断模型。以公共数据集及实测数据进行诊断测试,并对诊断结果进行比对验证。实验结果表明,该方法合理有效,提高了诊断精度和效率。     

轨道交通车辆故障诊断系统设计与实现

轨道交通车辆故障诊断系统是车辆网络控制系统的重要部分,可靠、稳定的故障诊断系统将为轨道交通车辆数据安全与分析提供有效支持。故障诊断系统基于VxWorks和Linux实时操作系统进行设计,通过MVB总线对车辆数据进行采集和处理、通信和调用功能,发现、记录、分析、报告故障和运行状态,对车载各个子系统进行监视和诊断。系统配备了拥有IP54防护等级、独立非易失的数据存储模块“黑匣子”,使其在不可预知的碰撞、火灾情况下,仍然能够保持数据的完整性;通过以太网与PC连接建立高速数据传输,实现故障和数据的维护、监视和分析;通过基于WLAN的无线车地传输模块实现运行状态数据和故障数据的自动下载,确保实时监视网络数据,能够将数据转换为曲线或表格形式。应用表明,该系统能够很好地记录并分析车辆运行数据和故障数据,具有较强的操作性、实用性。     

基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案的研究与设计

为提高城市轨道交通车地无线通信质量,提出了一种车地多网融合无线通信系统方案,方案利用线路中共存的多种车地无线网络提供多条通信链路,共同保障车地数据的稳定传输。针对如何选择最优网络进行数据传输这一关键技术点,采用支持向量机（SVM）分类方法实现智能选择。最后,通过搭建车地多网融合无线通信系统的仿真环境,进行实验仿真。仿真显示:列车在当前车地无线网络信号质量下降时,能够智能检测并切换至质量更优的无线网络完成车地数据通信。基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案能够提高车地无线通信质量,该方案具备有效性和可行性。