基于混合模型的道岔综合监测系统研究

道岔作为关键的铁路信号设备，也是铁路线路三大薄弱环节之一，其工作质量直接影响列车的运行安全。传统的道岔检测方法过分依赖人工经验，检测效率低下，难以应对现有铁路运行中行车速度快、发车密度高等对道岔维护所带来的严峻挑战，并且现有道岔监测也存在监测项目不全面等问题。为满足工电融合需要，开发了一套基于混合模型的道岔综合监测系统，使用卷积神经网络自动进行特征提取，以获取道岔状态，充分发挥深度学习的自动特征提取优势；采用支持向量机和向量域的混合算法，对正常/故障数据进行分类和异常检测，从而提高故障检测的准确率。测试结果表明：与现有人工巡检方法相比，该系统能够为相关人员提供精准、实时的道岔故障预警，提高维护效率，有效减少人力成本且降低道岔病害的发生概率。     

利用ATS信息判断道岔故障的探讨

利用泰雷兹信号系统的ATS界面显示信息和道岔动作时间的记录信息,对道岔设备状态的变化趋势和故障状态进行预判,帮助信号维护人员掌握道岔设备工况,并对故障进行有针对性的判断,缩短故障处理时间.     

高速铁路道岔偶发故障分析及处理

多机牵引的交流道岔偶发停止转换故障会对高速铁路正常运行带来安全隐患。针对高速铁路现场维护部门所反映的这一故障现象,在排除室外设备故障的情况下,通过分析多机牵引交流道岔控制电路的动作过程,并对交流道岔控制电路的关键继电器进行测试,绘制出模拟故障下关键继电器动作时序图。测试结果表明:多机牵引道岔控制电路中的断相保护器输出电压不稳或输出断电是造成道岔偶发故障的主要原因,并提出相应交流道岔故障处理建议,便于高速铁路道岔安全维护。     

铁路道岔转辙机故障分析与故障诊断监测系统研究

道岔转辙机频繁工作,作为铁路系统中最为重要的设备之一,其工作状态直接关系到列车的正常运营。目前采用"一周一小修、一月一大修"的模式对道岔转辙机进行维护。该模式效率较低,增加人工成本,无法保证相关设备的实时运行性能,不能对迅速恶化的故障进行及时排查。为解决上述问题,保证铁路系统的安全运营,必须采用相关监测设备对关键部位的数据进行实时采集和跟踪分析,并根据故障特征对设备潜在的故障进行自动识别,从而提前进行设备排查和维护。铁路道岔转辙机故障分析与故障诊断监测系统通过实时监测设备状态信息,进行设备故障临界信息的获取和自动识别,诊断故障的严重程度,及时提醒安排维护维修计划,可减少维修维护工作量,保障列车安全平稳运营,提高运输效率。     

浅谈RD1型道岔融雪系统及其维护

根据铁路运输安全、正点和大密度运行的要求,高速铁路道岔安装了RD1型电加热道岔融雪系统,对RD1型电加热道岔融雪系统的维护及故障处理进行介绍。     

ZYJ7电液转辙机启动曲线分析及应用

以ZYJ7+SH6双机牵引道岔为例,通过对ZYJ7+SH6型转辙机正常启动曲线分析,并与常见故障曲线进行比对,阐述信号维护人员在日常维护中如何通过分析转辙机启动曲线了解道岔运转情况,可以提前发现设备存在的隐患并处理,保障现场设备的运转质量。以及在发生故障时如何通过对道岔启动曲线的分析,准确快速定位故障,减少故障处理时间。     

兖州煤炭矿区铁路应用润滑道岔的探讨

针对兖州煤炭矿区铁路传统道岔在污染严重的环境下故障频发的问题,探讨了自润滑道岔的适用性和先进性,提出了对现有运行道岔逐步更换为自润滑道岔,以解决现有站场环境污染情形下道岔润滑问题,减少对行车作业造成影响和道岔日常维护工作量,降低维修成本,适应矿区运输对行车设备作业安全的需要.     

基于BP神经网络的道岔智能故障诊断方法

为将神经网络技术运用在铁路道岔故障诊断领域,提出了以神经网络技术为基准,针对道岔常见的3个故障类分别建立3个子神经网络,并总体组建成一个并行神经网络系统的道岔智能故障诊断方法,以帮助维修人员快捷、准确、自动地诊断出故障原因,降低故障处理时间,提高运行效率。     

基于代价敏感RBF神经网络的道岔故障诊断系统

针对铁路道岔故障中几种常见类型故障,为尽量减少道岔故障误分类所造成的损失,特建立基于遗传算法的代价敏感RBF神经网络模型以及基于该模型的道岔故障诊断系统。模型通过建立代价敏感适应度函数,实现基于遗传算法的RBF神经网络向代价最优的方向进行随机搜索。利用某车站道岔动作电流监测数据进行验证,证明系统能够提高故障数据的识别精度,降低故障数据的误分类代价。该系统可帮助维护人员快速、准确地对道岔故障进行诊断,缩短故障处理时间,提高铁路行车的安全性。     

基于Urbalis平台的CBTC主动维护系统探讨

随着CBTC信号系统的推广使用,其复杂性和集成性越来越高,然而对于信号系统的维护人员来说却是越来越难以维护,需要一套综合监测平台,将道岔、电源、ATC、ATS等各系统运行数据进行汇总、统计,并通过各种分析方法给出维修建议报告,帮助维护人员快速定位故障,掌握系统运行状态,从而达到保障设备稳定运行的目的。     

基于神经网络的道岔智能故障诊断方法的研究

本文将神经网络信息融合技术运用在铁路道岔故障诊断领域,为铁路信号领域提出了一种新型的道岔智能故障诊断方法。该方法能快捷、准确地融合从各传感器得到的故障信息,通过人工智能处理,自动诊断出故障原因,为维修人员提供技术参考,从而降低故障发生率和故障处理时间,确保运行安全,提高运行效率。     

道岔转换设备故障诊断与预测系统研究与设计

道岔转换设备作为故障率较高的关键铁路信号设备,在铁路运营维护工作中需要投入大量人力和物力。基于信息感知、无线通信、物联网、云平台和专家系统等新型技术,提出一种道岔转换设备故障诊断与预测系统设计,可在线监测道岔转换设备的运行状态,对故障进行实时诊断和精确定位,为实现故障预测与健康管理提供支撑。     

ZDJ-9型道岔电路分析及常见故障处理

ZDJ-9型转辙机已被广泛运用于我国高速铁路、客运专线及城市轨道交通,结合现场施工及试验的实际情况,对道岔控制电路及表示电路进行说明,并且对试验中常见故障进行分析与探讨,为现场施工及维护人员分析及处理道岔故障提供参考。     

道岔缺口报警系统在地铁车辆段信号中的应用

道岔是信号系统的重要设备。在影响行车的信号故障中,道岔故障所占的比例很大,其中道岔缺口造成道岔失表示故障又是道岔的主要故障。通过对西安地铁2号线渭河车辆段道岔缺口报警系统的原理、构成及其设计等几个方面的介绍,说明了道岔缺口报警系统的使用不仅可以提前预防由于道岔缺口造成的道岔失表示故障,而且还可以解决长期以来运营维修人员用目测的方法检查和调整道岔缺口的落后手段以及降低运营维修人员的维修难度,缩短维修时间,提高工作效率。     

对道岔动作电流曲线的分析

通过对道岔动作电流曲线的分析,可判断道岔可能存在的病害。本文阐明了道岔动作原理,对几种问题电流曲线及60KG双机牵引道岔动作电流曲线进行了详尽的分析,为现场维修人员在道岔维修及故障处理方面提供了有益的思考。     

工电道岔结合部联合管理机制的探讨

针对道岔故障在电务设备故障中占比较高,原因多为工电结合部维护不到位的问题,探讨工电结合部设备联合管理的机制,并采取有效措施,提高道岔的维护水平。     

高铁大号码道岔维护实例解析

以高铁大号码道岔现场实际发生的故障为例,通过现场测试调试,结合道岔集中监测和缺口监测综合分析,总结出大号码道岔的客观变化规律,提出运用过程中存在问题的维护经验,以期预防及减少高铁大号码道岔设备故障。     

地铁道岔电气故障的诊断方法及软件系统构建

地铁道岔故障处理一直是信号系统的重点工作。为构建道岔故障诊断系统,根据道岔故障类型,针对道岔电气故障展开了研究。通过对道岔启动电路、道岔表示电路原理的分析,确定道岔故障诊断所需的采集点和采集内容,研究汇集了一组道岔故障现象及故障定位的故障数据库,可对道岔三相电缺相故障、道岔启动电路故障、道岔表示电路故障进行有效定位,以方便故障排查,为道岔故障诊断系统的构建奠定了基础。     

双动提速道岔控制电路存在问题及分析

目前,提速道岔控制电路尚未统一定型,安康电务段管内各站提速道岔控制电路也不尽一致,特别是双动道岔控制电路工作原理及设备动作时机有很大差别,这给设备维护人员掌握控制电路原理和处理日常设备故障带来一定难度.现以段管内安康东三场L4/L5号五机牵引双动道岔控制电路存在的问题为例,分析故障原因并提出解决方案.     

基于故障树分析法的道岔故障诊断与可靠性评估方法

故障树分析法(FTA)采用逻辑化方法,直观反映故障、故障原因与系统部件之间的逻辑关系。利用FTA对道岔空转故障建立故障树,逐层分析其故障原因,并对此故障树进行定性与定量分析,为道岔故障诊断和日常维护提供一些参考。