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《铁道标准设计通讯》2014,(2)
为提高轨道电路故障处理效率和正确率,对轨道电路的多故障诊断方法进行研究。建立基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断模型,用某轨道电路实测数据进行训练和测试,选择基于BP神经网络的故障诊断方法进行对比。结果表明:基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断方法能有效实现轨道电路5种故障的诊断,且具有更快的运算速度。与BP神经网络故障诊断方法比较,故障诊断正确率提高了17.14%,运算时间减少2/3。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2017,(4):147-153
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。 相似文献
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为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。 相似文献
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在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。 相似文献
7.
《铁路通信信号工程技术》2016,(2)
如何及时掌握客专轨道电路的运行质量,对故障情况做出及时诊断并预警,避免设备故障影响行车,是目前电务维护的重点工作之一,并受到了相关厂家及研究机构的重视。对目前已有的客专轨道电路故障诊断技术进行介绍,分析当前轨道电路故障诊断工作中存在的问题,并对未来故障诊断技术的发展方向进行探讨。 相似文献
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刘琰琼 《铁路通信信号工程技术》2014,(1):29-32,44
提出一种基于模糊推理的轨道电路智能故障诊断算法,通过对ZPW-2000A轨道电路监测子系统实时采集的信息进行智能分析,实时故障诊断,该诊断算法对于诊断轨道电路模拟元件的短路、开路等硬故障有较好的效果.在ZPW-2000A轨道电路监测子系统平台进行了工程化实现,在现场真实环境下,进行多种故障的测试,测试结果达到预期效果. 相似文献
10.
《铁路通信信号工程技术》2014,(1)
提出一种基于模糊推理的轨道电路智能故障诊断算法,通过对ZPW-2000A轨道电路监测子系统实时采集的信息进行智能分析,实时故障诊断,该诊断算法对于诊断轨道电路模拟元件的短路、开路等硬故障有较好的效果。在ZPW-2000A轨道电路监测子系统平台进行了工程化实现,在现场真实环境下,进行多种故障的测试,测试结果达到预期效果。 相似文献