基于WNN算法的BTM故障诊断方法

高效、准确的故障定位技术是列车安全运行的重要保证。针对列车超速防护系统（ATP）车载设备故障分析存在复杂性高、依赖专家经验等问题,提出将小波神经网络（Wavelet Neural Network,WNN）算法应用于车载设备故障诊断的方法。针对车载设备中的应答器传输模块（Balise Transmission Module,BTM）,首先根据经常发生的故障类型,匹配ATP中相应的故障日志语句;然后建立网络结构,利用小波理论修正网络的权值与参数;最后结合WNN算法精准地分析和预测故障。选取BTM单元的100组故障数据作为样本进行仿真实验,并与BP神经网络、GA-BP神经网络以及SVM算法进行对比。实验结果表明：通过小波算法优化神经网络的测试样本平均绝对误差降低至6.917%,相关系数提高到97.402%,该算法在高速铁路列控车载设备故障分析方面有较高的准确性。     

BTM故障案例分析及处置建议

BTM作为列控系统的重要组成部分,其中任何设备发生故障,都会导致车载设备宕机,严重影响动车组列车的运行。通过介绍BTM系统的故障实例,分析BTM发生故障的原因,并给出相关的预防措施及建议。     

基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断方法

列控车载设备故障排查与维护多依赖于人员经验,存在一定的片面性且效率较低。提出一种基于贝叶斯网络的列控车载设备故障智能诊断方法,基于历史故障数据得到故障征兆,利用粗糙集理论对故障征兆进行属性约简,降低训练模型的复杂度;将专家知识与故障数据训练相结合,改进贝叶斯网络模型,并将故障征兆关联关系融入模型中。以武广线列控故障数据为例,验证该模型的诊断效果。该方法对提升列控系统故障诊断的智能化水平具有借鉴意义。     

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。     

京沪高铁列车控制载设备的运营维护

列车运行控制系统(简称列控系统)是客运专线和高速铁路列车运行的关键技术设备.列控系统主要包含两个方面,一方面为地面控制技术,另一方面为车载控制技术,即通过地面提供信息,车载实现自动控制功能.京沪高铁采用CTCS-3级列控技术,其列控车载设备为CTCS-3级列控车载设备.CTCS-3级基于GSM-R无线传输信息,并采用轨道电路等方式检查列车占用的列车运行控制系统.列控车载设备与其配套的地面列控系统实时进行通信,完成地面与列车之间的信息交汇,从而保证高速运行列车安全平稳运行.     

基于粗糙集与模糊神经网络的车-地无线通信设备故障诊断研究

针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立故障诊断样本数据表,基于粗糙集理论对故障样本数据进行约简,去除冗余属性,减少样本输入,然后利用约简后的数据训练神经网络,建立基于粗糙集与模糊神经网络车-地无线通信设备故障诊断系统模型结构;最后,将该模型运用于故障诊断中。试验结果对比表明,此方法简化了网络的结构,缩短了训练所需要的时间,提高了故障诊断的精度,从而验证了该方法的可行性。     

BTM智能检测系统设计思路

应答器传输系统是CTCS-2/3级列控车载系统中ATP设备的重要组成单元,BTM工作是否正常对动车组列控车载设备的运用有直接影响.研究BTM智能化检测系统的设计思路,如何采用较便利的测试方法,实现在列车动态运行条件下对BTM下行链路发射信号中心频率、下行链路信号发射能量、上行链路信号频偏的检测及上行链路信号I u1等性...     

基于趋势分析BTM和应答器运用状态研究

BTM和应答器设备是列车运行控制系统的重要设备,随着高铁运营时间的增长、运营里程和动车组保有量的不断增加,车载BTM设备和地面应答器组,不可避免的会出现不同程度的运用状态下降,影响列车运输效率及行车安全。本文通过列控车载BTM设备运用数据,采用趋势分析和大数据统计对比的分析方法,结合设备检修维护以及故障排查结果,构建设备运用状态趋势分析模型,对车载BTM设备和地面应答器设备的运用状态趋势进行分析,动态评估设备运用状态,在设备故障前发出预警提示,及时检修维护,降低设备发生故障的风险,为电务设备从故障修转向预防修提供可靠保障。     

基于粗糙集神经网络的车载设备故障诊断

由于神经网络在车载设备故障诊断中存在网络结构复杂、训练时间长的问题,利用粗糙集理论处理不确定数据的优势,对BP神经网络进行优化。提出属性约简算法,去掉冗余信息,保留必要属性。通过对现场车载设备故障数据的实例分析表明,优化前后性能提升明显,且使用该方法能有效减少输入层神经元个数,提高车载设备故障诊断的效率和准确度。     

高铁信号工程相邻轨道电路相同基准载频布置的研究

中国高速铁路列车控制系统(CTCS)包括地面列控系统和车载列控设备两部分。轨道电路是地面列控系统的基础设备。为保证列车控制系统的正常工作,轨道电路的布置既要满足地面列控系统的要求,同时也必须符合车载列控设备的技术条件。一般情况下,相邻轨道电路应设置不同载频。但在一些既有复杂枢纽,无法避免出现相邻轨道电路同基准载频的情形。在这种情况下,如果设计布置不当,会引起列控车载设备产生非正常制动。采用从列控车载设备逻辑功能角度对地面轨道电路的布置应用场景进行分析的研究方法,阐述相邻轨道电路同基准载频布置对列控车载设备的影响。提出的方案能够解决在无法避免出现相邻轨道电路同基准载频的情况下,合理布置轨道电路载频,保证列车的行车安全。     

基于组合决策树的无绝缘轨道电路故障诊断方法研究

针对ZPW-2000A型无绝缘轨道电路故障的随机性及组合复杂性,提出一种基于C4.5组合决策树的故障诊断方法。以C4.5决策树为基本单元构建轨道电路故障诊断组合网络模型,并给出粗糙集属性约简方法为各网络单元简化条件属性,由此提高C4.5训练效率得到诊断规则,逐级压缩诊断范围最终可准确识别14种常见故障模式。仿真测试结果表明,不仅粗分故障范围的测试准确率高于BP神经网络方法,故障模式细分后的诊断准确率也有明显提高。     

CTCS3-300T列控车载BTM设备抗骚扰技术研究

BTM单元是列控车载ATP系统中的关键设备,负责将地面应答器报文信息接收并解码后提供给ATP系统;目前CTCS3-300T列控车载设备BTM单元因动车组电磁环境骚扰问题造成其故障率较高。通过理论分析推出电磁骚扰主要来源,骚扰测量结果说明动车组在开合VCB、升降弓、过分相时均存在明显的瞬态骚扰,从BTRA数据分析确定骚扰信号的时长为毫秒级,骚扰信号多数发生于动车组过分相区附近。据此提出并实施改进措施,大幅降低BTM设备故障率。     

基于层次分析法的CTCS3-300T型列控车载设备可靠性分析

300T型列控车载设备作为CTCS-3级列控系统的重要组成部分,在目前上线运用的车载设备中占有较重比例,其运用可靠性对于CTCS-3级列控系统整体可靠性有着至关重要的影响。通过对列控系统工作原理及故障的分析总结,运用层次分析法理论,得出影响整个列控系统运用可靠性因素的权重及排序,明确在提高列控车载系统可靠性应注意的主要方面,为优化系统结构设计以及设备日常维护管理提供参考。     

降低CRH380BL动车组车载300T设备继电器故障

正CTCS-300T型列控车载设备能够监控列车运行,实现超速防护、人机界面等功能,是保证列车安全运营的关键设备。因此,保证列控车载设备的稳定运行,是保证动车组安全运行的关键要素,也是我们工作的重中之重。300T车载设备中继电器是车载设备和车辆的接口单元,用于列车超速时常用制动输出、紧急制动输出、切除牵引等等功能的实现,对于行车安全的保障至关重要。目前300T设备继电器故障发生比较多,运行途中若发生继电器     

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。     

探究列控系统对动车组制动系统故障后的安全防护作用

介绍了我国CRH系列动车组制动系统的结构、特点,并按照动车组制动系统故障后是否可以继续安全行车的分类原则,将制动系统故障归纳为4类,之后对涉及到运行安全的第Ⅲ、Ⅳ类故障进行制动距离计算,得出的结论:只要动车组的剩余制动力小于列控系统车载设备计算采用的理论制动力,即使列控系统处于完全监控模式,也不能保证动车组列车不冒进停车信号,而且列车速度较低时,冒进信号的几率较大,速度较高时,冒进信号的距离较大;另外,当制动力下降到一定程度后,列车在侧向进站的过程中还有可能超过道岔规定限速,存在侧翻的危险隐患.针对这些安全隐患,提出了CRH系列动车组可只考虑最多2辆车的制动系统发生故障的合理运营条件,并设计出将列控系统车载设备计算采用的理论制动力使用系数值调整到1-2/M(M表示动车组车辆总数)的解决方案,最后通过理论计算,分析了该方案对运输能力的影响程度.     

ETCS列控系统进路适应性功能研究

在ETCS列控系统中,列车跨区域或跨国家运行时,列车可能与前方线路支持的装载限界、牵引系统、轴重类别不适应,需要车载设备对进路适应性进行监控。地面设备向车载设备提供列车前方的进路适应性数据,车载设备监控列车是否适应前方的线路,并进行安全防护,保证列车运行安全。介绍进路适应性的基本概念,阐述车载设备监控进路适应性数据的基本原理和常见场景。     

京沪高铁列控车载设备的运营维护

列车运行控制系统(简称列控系统)是客运专线和高速铁路列车运行的关键技术设备。列控系统主要包含两个方面,一方面为地面控制技术,另一方面为车载控制技术,即通过地面提供信息,车载实现自动控制功能。京沪高铁采用CTCS-3级列控技术,其列控车载设备为CTCS-3级列控车载设备。CTCS-3级基于GSM-R无线传输信息,并采用轨道电路等方式检查列车占用的列车运行控制系统。列控车载设备与其配套的     

基于信标传输技术的列车控制系统

介绍了信标的基本特性和点式ATP(列车自动防护)列控系统构成.利用信标、计轴、测速电机、车载计算机等设备可以构成点式列车控制系统；只要提供车-地通信通道,还可与屏蔽门系统联动,在点式列控系统区域正常使用屏蔽门,既可确保列车安全,也可保证站台乘客人身安全.     

LKD2-T2型列控中心故障报警处置方法的探讨

对高速铁路而言,列控系统已成为行车安全必不可少的重要技术装备。为确保列车安全稳定有序地运行,保障列控系统的安全稳定尤为重要。尤其当列控设备发生故障时,如何准确地定位到故障点,有序迅速高效地处理好故障更是重中之重。从LKD2-T2型列控中心主机单元故障为切入点,对故障报警的优化进行探索。