基于粗糙集和模糊推理的高铁扼流适配变压器故障诊断研究

文章梳理了扼流适配变压器故障模式和类型，完成了室内电路搭建及故障数据采集；选用粗糙集理论进行决策规则提取，在保持分类能力不变的条件下，去除监测数据表中大量的冗余特征，并提取出简明决策规则；进一步结合模糊推理，确定适用的隶属度，实现高正确率的故障诊断；最后，利用实际数据对此诊断方法的效果进行了验证，诊断正确率为92.5%，满足实际需求。     

基于粗糙集和模糊认知图的ZPW-2000轨道电路故障诊断

针对目前由人工分析监测数据进行ZPW-2000轨道电路故障判别存在判别效率低、判别周期较长、对数据分析所依赖的人员经验程度高的缺陷,将粗糙集理论和模糊认知图的概念引入ZPW-2000轨道电路的故障判别中,通过主分量启发式算法对原始故障数据进行属性约简,得到故障特征参数,利用模糊认知图构建出基于属性约简和模糊认知图的分类器,并在此过程中利用自适应遗传算法完成FCM权重的学习。通过仿真实验验证,在模糊认知图的基础上利用粗糙集进行特征的提取,再对ZPW-2000轨道电路故障进行诊断,这种方法是有效可行的,并与人工分析故障数据进行诊断的方法进行比较,发现基于属性约减和模糊认知图的分类器有较高的故障识别率以及较短的诊断时间。     

基于粗糙集-C4.5的轨道电路故障诊断方法研究

针对轨道电路故障信息存在大量重复样本和冗余属性,提出一种基于粗糙集和C4.5决策树算法相融合的轨道电路故障诊断方法。轨道电路故障特征数据多为连续量,需要根据模糊集理论对故障样本进行模糊化,形成离散决策表。利用粗糙集处理不完备决策表的能力,去除离散决策表的冗余属性得到约简表,结合决策树C4.5算法对约简决策表进行快速训练提取诊断规则,产生的诊断规则清晰、可解释性强,能够直接运用于轨道电路故障诊断中。最后利用模拟数据仿真验证该方法的有效性,与ID3算法和BP神经网络法进行对比,仿真测试表明该方法具有更高的诊断效率和准确率,对实现轨道电路快速鲁棒故障诊断具有一定意义。     

RS-BN算法在高铁车载设备故障诊断中的应用研究

针对高速铁路列控车载设备结构复杂、故障诊断特征不确定、传统故障诊断方法过于依赖专家经验、故障诊断自动化程度低等问题,提出一种贝叶斯网络与粗糙集模型约简技术相融合的故障诊断方法。首先对故障追踪表进行分析提取和数据挖掘,结合专家经验建立诊断知识数据库;其次对故障数据进行K2算法学习、训练,并结合诊断知识数据库先验知识建立BN结构模型;然后结合故障信息数据建立诊断决策表,利用粗糙集进行条件属性约简,消除冗余条件信息,简化模型并建立基于RS-BN算法的BN结构模型;再通过MLE算法进行BN模型的参数学习,获得模型的条件概率表,建立完整的BN诊断模型;最后对约简模型和未约简模型进行对比分析。通过某高铁实际故障数据仿真验证分析,测试结果证明了该方法有较高的准确性和实际模型的高似然度。     

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。     

基于关联规则和变权重系数的列控车载设备工作状态评估方法

为了提高列控车载设备运行中工作状态评估的准确性并为设备检修提供依据,根据信息数据关联规则和因素空间理论的变权综合概念,提出一种基于关联规则和变权重系数的列控车载设备工作状态评估方法.通过分析列控车载设备的历史运行故障数据,得到17种故障特征与8种故障类型的关联性,并建立综合状态量集合.根据关联规则置信度确定单项状态量的...     

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。     

基于粗糙集信息不完备系统的膨胀土分类规则提取

在膨胀土试验中存在大量相互缺损的试验数据,不利于膨胀土分类规则的提取。基于粗糙集信息不完备系统的决策挖掘可以提取膨胀土分类规则。提出了用膨胀土分类决策系统的可信度作为先验概率,用膨胀土试验数据的支持度作为后验概率,引入贝叶斯方法计算条件概率,然后提取条件概率大于某一阂值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则。实例及应用分析表明,基于粗糙集不完备系统的膨胀土分类规则提取概念明确,过程简单,易于编制计算机程序,具有明显的理论意义和使用价值。     

基于规则引擎的综合网管告警管理系统的设计与实现

根据ITU-T X.733和X.734的建议以及传输网综合网管系统中告警功能需求,提出一种基于规则引擎的综合网管告警管理系统模型,并进行具体方案的设计与实现.深入研究与分析传输网管中告警,故障、业务、网络资源模型,总结出侍输网管系统的告警业务规则并采用开源规则引擎Drools实现基于规则的综合同管告警管理系统.     

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。     

基于故障数据的计算机联锁系统寿命预测方法

文章从计算机联锁系统原理和硬件结构出发，提出了基于现场运维故障数据的系统寿命预测方法。利用故障树分析方法对计算机联锁系统的体系结构进行分析，求解最小割集，找到影响系统使用寿命的关键因素；将板级故障数据按照指数分布、威布尔分布的统计分布规律进行归类，使寿命预测模型更加贴近实际。最后，以我国铁路具有代表性的A/B型计算机联锁系统为例，验证了该方法的可行性。提出的计算机联锁系统寿命预测方法可为类似信号设备的运维管理提供借鉴。     

基于OOCPN结线分析和反向推理的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法

基于面向对象的思想和有色Petri网理论,构建库所的令牌,描述城市轨道交通牵引供电系统中组成结点的元件、开关及结点的含源性质,进而建立城市轨道交通牵引供电系统结线分析的OOCPN(Object-Ori-ented Colored Petri-Nets)模型。求解该模型可确定城市轨道交通牵引供电系统的故障域;然后结合专家经验以及牵引变电所综合自动化系统轮询到的保护动作信息,通过反向推理遍历搜索该故障域,对故障元件进行定位;根据专家推理规则以及城市轨道交通牵引变电所内的保护配合关系,判断开关的拒动行为。以城市轨道交通牵引供电系统馈线短路且馈线开关拒动为例进行验证,结果表明:提出的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法能够实现对故障元件的准确定位和开关拒动行为的判断。     

基于FTA与改进神经网络的轨道电路红光带诊断方法

以ZPW-2000无绝缘移频轨道电路红光带故障为研究对象,针对其故障的多样性与复杂性,提出一种基于故障树分析(FTA)与改进BP神经网络相结合的轨道电路智能故障诊断方法。根据轨道电路组成与故障关系建立故障树进行FTA定性分析,分析故障成因并提取故障诊断规则,确定诊断模型的输入输出,构建两个BP神经子网以并联方式联接组成诊断模型,采用LM算法和遗传算法对模型参数进行调整。通过仿真分析,表明该方法可行有效,为轨道电路智能故障诊断提供一种新思路。     

信号故障诊断专家系统

描述了铁路信号故障诊断专家系统的基本结构和工作原理，提出了基于规则的故障诊断自学习新方法，并详细说明了知识库的建立及推理方法。     

电气化铁道牵引供电故障信息系统的研究

针对当前电气化铁道牵引供电系统对故障信息的管理存在着数据冗余、管理混乱、数据模型私有等问题,提出建立基于统一信息标准的牵引供电故障信息系统。该系统分为主站、子站和主站与子站之间的通信网络3部分。其中主站采用IEC 61970 CIM对故障信息进行统一建模和数据库设计,界面采用标准化图形SVG显示。子站方案采用与远动系统子站共建方式来实现,数据采集功能模块可自由裁剪,实现与变电所综合自动化系统的信息交互。目前采用103规约作为主站与子站的通信规约,并且预留IEC 61850通信规约接口。     

组合导航系统容错方法的研究

目前组合导航作为一种比单一导航更优越的导航方式得到大量使用。但它也存在随着传感器增多,复杂性增加,而使得系统出错概率增加的缺点。因此,必须采用有效的故障容错方法以提高系统的容错性能。本文介绍了导航传感器的特点及常见故障类型,对其正常和故障时的数据进行了软件模拟。在传统的组合导航系统（GPS/2DR）的基础上,利用相同的传感器自行设计一种新的组合导航容错系统（GPS/3DR）,并通过仿真实验验证了设计的合理性。仿真实验成功地检测出模拟的故障,准确地定位出故障传感器,并在故障隔离后动态地重构了系统,基于动态检测和容错反馈算法融合了导航传感器的数据,最终得到比不进行故障检测时更好的导航效果。通过从3个方面对本文设计的组合导航系统和传统的组合导航系统进行比较,得出本文设计的组合导航系统在这3个方面都优于传统的组合导航系统的结论。     

动车组检修系统的研究与实现

尝试用国外成熟的专业交通运输设备检修软件实现动车组检修管理。整个系统按照以可靠性为中心的检修制度和全面生产管理的理念设计,建立以设备为核心的完整的检修数据模型和检修管控流程,实现动车组产品的全生命周期管理,覆盖动车及大部件的构型、检修履历、修程修制、检修工艺、检修计划、检修执行、质检管理、故障管理等业务环节,为可靠性管理和全生命周期成本管理提供数据基础。     

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。