SS4改进型机车电气故障诊断专家系统

以SS4改进型机车为研究对象,设计系统可以在机车和地面分别进行机车状态监测和专家级故障诊断。该系统采集并存储机车运行状态信号,由故障诊断专家程序对信号进行诊断,并将诊断结果发送到显示屏指导乘务员维护机车安全运行。地面软件可使用拷贝的数据对机车运行状态进行回放,同时进行故障诊断。系统已经成功安装上车,数月运行试验显示工作状况良好。     

计算机联锁教学及故障诊断专家系统

计算机联锁教学及故障诊断专家系统以教学为目的，通过对联锁系统的使用现状和不同教学对象的分析，提出系统需求；在联锁系统通用模型的基础上，采用面向对象的方法建立联锁系统通用的知识库模型；说明故障诊断专家子系统的规则库的模型及推理机制；系统的实现方案和整体功能结构。     

基于故障诊断二叉树的内燃机车故障诊断专家系统

根据内燃机车的故障特点,研究故障诊断流程的二叉树化.将知识库分解为故障现象、故障原因和故障诊断规则3个即相互独立又互为关联的数据库,在知识库管理模块的控制下,分别从故障现象库和故障原因库中选取相应的知识构成故障诊断规则的前件和后件,并以IF……THEN……的形式存储在故障诊断规则库中.采用基于故障匹配率的启发式搜索机制,结合专家的经验与故障发生的概率,通过修改估价函数,实现对较大概率故障的优先搜索,以提高系统的故障诊断效率.目前,以故障诊断二叉树分析法为基础的内燃机车故障诊断专家系统已在南昌铁路局各下属机务段成功装车运用,达到了预期目标.     

机车运行途中故障诊断推理方法的研究

针对机车运行途中故障诊断推理的方法进行了研究,通过利用系统专家的经验知识建立故障树模型,并运用双向推理控制策略和启发式搜索算法建立推理机,实现了机车运行途中故障诊断推理系统的动态建立。     

高速动车组故障诊断专家系统总体设计

介绍了高速动车组故障诊断系统总体架构。应用专家知识建立高速动车组典型事件故障树,确定顶事件、中间事件和底事件。根据故障树结构关系设计了以推理机为核心的故障诊断专家系统,并通过在列车中央控制单元中编程预先设置推理规则,实现了高速动车组的故障诊断专家系统构建。     

基于PSO-LSSVM的牵引供电系统故障诊断研究

为了提高列车运行稳定性,针对牵引供电系统故障诊断进行研究。根据牵引供电系统工作原理和特性分析故障现象与发生原因,提取用于故障诊断的特征信号;建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)的故障诊断模型,并使用主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)算法提取数据特征作为故障诊断模型的输入来降低输入维数;使用多种故障诊断模型进行对比分析。研究结果表明:经过PCA算法提取特征的PSO-LSSVM故障诊断模型具有较高的识别效率和识别准确性。     

和谐型电力机车故障诊断专家系统

文章通过系统研究HX_D1、HX_D2、HX_D3等系列电力机车的接口模型、数据构成和处理模式,构建了以车载数据为基础,以专家分析、逻辑分析、智能学习为核心的故障诊断专家系统;通过在多个机务段的实际应用,验证了该系统的有效性;最后对和谐型电力机车故障诊断专家系统的发展前景进行了展望。     

基于LKJ数据分析的机车速度传感器智能故障诊断

针对目前人工利用LKJ数据进行机车速度传感器故障诊断存在诊断效率低、诊断时间较长、对数据分析人员经验依赖程度高的缺点,将加权K近邻分类器引入基于LKJ数据的速度传感器故障诊断中。通过分析几种故障的产生原因,结合专家经验,并对不同故障类型的LKJ数据进行数据分析,总结出4点故障规律,由此得到故障特征向量。通过计算机仿真验证,根据LKJ数据用于机车速度传感器故障诊断的WKNN诊断方法是有效的,具有较高的故障识别率以及较短的故障诊断时间,较人工故障诊断方式提高了效率。     

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。     

JZ-7型制动机多媒体故障诊断专家系统的设计与实现

针对ＪＺ－７型制动机的特点，分析了制动机故障状况，并依据专家进行故障诊断的方法，构建了故障诊断知识库。采用多媒体表现制动机工作原理过程与故障状态的方法，实现了制动机故障多媒体智能诊断专家系统。     

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。     

铁路信号故障诊断专家系统探讨

对铁路信号设备故障的特点进行了分析,介绍了信号故障诊断专家系统的主要特点、系统要求、一般结构和需要解决的问题,并对专家系统的应用前景进行了展望。     

FFTA与BN在ZPW-2000A轨道电路故障诊断中的应用分析

将FFTA(Fuzzy Fault Tree Analysis,模糊故障树分析法)应用到ZPW-2000A轨道电路系统的故障诊断分析之中,可以解决系统各部件之间具有不确定性的联系以及各部件的故障概率数据较少,无法精确获得的问题。将模糊逻辑理论引入到FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析)中,使传统的FTA具备了处理模糊信息的能力。再根据模糊故障树构造BN(Bayesian Networks,贝叶斯网络),利用BN的双向推理功能计算出ZPW-2000A系统的故障概率,并可以寻找出最有可能导致系统发生故障的原因。     

模糊贝叶斯决策在ATP车载设备故障诊断中的应用研究

高速列车长时间工作运行不可避免发生故障,其中的车载设备故障发生具有不确定性和相关性特性。分析故障发生和查找故障致因是一项复杂而重要的过程和工作。贝叶斯网络在解决不确定性和相关性问题有其独特的优势,可以利用贝叶斯网络查找故障成因和故障点并且加以控制,从而提高列控车载设备运行的安全性。在实际理论和工程实践中运用贝叶斯推理时往往过分强调贝叶斯推理功能而忽略先验概率确定的问题,模糊贝叶斯决策是在经典贝叶斯理论上综合运用决策理论、模糊数学、贝叶斯方法和期望效用理论,建立一个在多属性指标下故障态势的模糊贝叶斯决策模型,克服了单一贝叶斯推理的不足,增强了模型的适用性。     

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。     

基于故障树的电力机车故障诊断专家系统

分析了我国电力机车故障诊断技术的现状和发展前景,介绍了电力机车故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,重点解释了利用故障树进行知识获取的过程和方法,并对系统深入研究进行了铺垫。     

铁路调度指挥系统故障诊断方法

根据铁路调度指挥系统中的故障传播路径特点,建立故障传播的有向图及其模型,设计基于贝叶斯后验概率准则的故障诊断算法.该算法的基本原理是,每1个新增的故障现象都对应着1个故障原因域,依据贝叶斯后验概率准则,计算故障原因域中每1个故障原因的疑似概率,然后按其大小顺序插入既有的故障原因疑似概率集合中.随着故障现象的增加,当故障原因疑似概率集合不再改变时,运算终止.故障原因疑似概率集合中前n个元素能覆盖故障现象时,这n个元素所对应的故障原因,即是诊断结果.实验表明,在单故障模式和双故障模式下,运用这种故障诊断算法得出的结论完全正确,并且在计算机上的运算时间不超过0.8s.     

铁路信号非线性系统故障诊断方法研究

基于二值逻辑的故障诊断方法将系统状态分为正常状态和故障状态。本文针对介于正常状态和故障状态之间的中间状态,提出一种基于模糊逻辑和粒子滤波的非线性系统故障诊断方法。模糊逻辑可以描述非线性系统的故障渐变过程,而粒子滤波可以评估系统状态。通过比较不同故障等级的实际系统状态与系统评估状态,所得到的残差可作为故障诊断标准。以某型铁路信号控制系统的非线性系统为研究对象,利用不同开关状态模拟各种系统故障,仿真结果表明:该方法比传统二值逻辑故障诊断方法的精度更高,且诊断结果能够体现系统故障等级,较准确地反映系统实际故障情况,可以提高信号系统故障诊断的准确性。     

电力机车故障诊断专家系统

以SS9型电力机车为研究对象,设计了以TMS320LF2407A为核心的机车智能诊断专家系统。完成专家系统知识库的构建和推理机的设计,为电力机车故障诊断提供了一种先进的诊断方法,能够满足机车的检测与诊断的要求。