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《铁道科学与工程学报》2020,(6)
针对S700K常见的8种故障模式和正常模式所对应功率曲线,提出一种基于概率神经网络(PNN)与改进的粒子群算法(PSO)相结合的道岔故障诊断方法。首先,在9种功率曲线上分别提取时域、频域特征统计量和时频域小波系数,并用主成分分析法降维每个域的特征量,得到特征向量;其次,以3个改进的PSO-PNN做分类器,并对分类器进行训练和预测;最后,3个分类器的预测结果做三取二表决。仿真结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率,具有良好的容错性。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和麻雀算法优化支持向量机(SSA-SVM)的网络结构。该网络结构通过卷积运算对原始时域振动信号直接进行特征提取,将提取到的特征输入到麻雀算法优化的支持向量机中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。利用滚动轴承故障数据进行验证,此方法故障诊断精度高达0.983,高于其他网络结构,且整体网络结构简单,有一定实际应用价值。 相似文献
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铁路局和电务段长期以来保留的道岔故障记录是非常宝贵的数据,对道岔故障类型统计、故障特征分析、故障诊断和故障预测有非常好的参考作用,但这些数据往往保存格式多样,难以直接利用。本文提出基于主题模型PLSA和支持向量机SVM的道岔设备故障特征提取与诊断方法。通过分词算法将故障文档表达在词项特征空间中;采用主题模型算法提取主题特征,并将故障文档表达在主题特征空间上;以SVM算法构造诊断器实现道岔设备的故障诊断。利用中国铁路广州局集团有限公司道岔故障记录的真实数据,对提出的算法有效性进行验证。实验表明,提出的算法能有效实现道岔设备故障诊断,对现场维护有一定的指导意义。 相似文献
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针对道岔故障难检测、难分类、时效差等难题,以S700型转辙机道岔为研究对象,提出一种基于DCNN-SVM的道岔故障诊断方法。首先从道岔正常转换曲线和发生故障时的动作曲线入手,总结故障类型、故障原因和故障信号形态特征,并对道岔转换动作曲线进行预处理,即数据统一维度和归一化。然后计算标准电流曲线和功率曲线,根据道岔转换曲线与标准曲线的相似度来识别道岔转换正常和异常。再采用分区时域特征提取和ReliefF特征筛选,选取对故障分类具有明显效果的时域特征,以及根据深度学习算法获取的图像特征,形成有效特征向量空间。最后使用训练集对DCNN-SVM道岔故障诊断算法进行模型训练,并基于诊断模型实现道岔故障的实时诊断。实验表明:在样本数据量足够大的情况下,DCNN-SVM道岔故障诊断方法正确率达99.01%,相比SVM算法提高0.64%,对保障行车安全具有十分重要的作用。 相似文献
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列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。 相似文献
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基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:1
针对电力机车主变流器的故障,提出基于小波分析和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障诊断.MATLAB仿真结果表明,该方法能够准确地对故障进行诊断. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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支持向量机(SVM)是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法,它的核函数的参数选择非常重要,直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法(PSO)用于支持向量机的参数优化,提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型,并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优,所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。 相似文献
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基于S700K转辙机常见故障下的功率曲线提出一种将小波变换、改进型遗传算法与神经网络相结合的故障诊断方法。用相应故障模式下的功率信号进行正交小波分解,把结果作为神经网络的输入特征向量,利用改进的遗传算法优化BP神经网络的参数,用训练好的BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明:该方法可以有效的运用到S700K转辙机的故障诊断中,并提高转辙机故障诊断的精度与速度。 相似文献
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秦小虎 《现代城市轨道交通》2022,(2):23-27
随着轨道交通技术的快速发展和智能算法的应用,用微机监测和人工处理的方法对道岔进行故障诊断存在效率低、及时性不够、准确性不足等问题,文章用 Meyer 小波分解原始数据,实现特征数据的选择和提取,再计算出相应的小波奇异熵作为神经网络的输入向量,加入训练数据到改进型的 SOM 神经网络中,从而实现对S700K 型转辙机的道岔故障诊断。通过提取 8 种典型的故障类型,在 MATLAB 中建立相应的模型并进行仿真,和目前普遍应用的 K-means 和 FCM 聚类算法进行时间和准确率方面的比较。仿真结果表明,在道岔故障诊断中,基于小波奇异熵和 SOM 神经网络的算法在时间和准确率方面具有明显优势。 相似文献
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为更加精准地评估道岔设备健康状态,加强对设备的维护与管理,以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象,提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵,组成道岔特征指标向量,并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余,构建道岔特征指标样本数据库;利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态,在此基础上,建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明:所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能,而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法,为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。 相似文献
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针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法,得到最佳特征集合,实现对声音样本的特征选择;最后,基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试,完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验,结果表明:该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个,故障诊断准确率分别为99.67%和100%;相比于单一特征选择方法,采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度,提高故障诊断准确率;相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器,支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。 相似文献
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通过对机车轴承振动信号的分析处理,提出基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法,提取反映轴承运行状态的无量纲系数作为故障的特征向量,并以此作为输入来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断机车轴承的工作状态和故障类型.实验结果表明,提出的方法在小样本的情况下仍能准确、有效地对机车轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现机车轴承故障的智能诊断. 相似文献
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针对国内外高速铁路的快速发展,道岔故障严重影响行车安全及运输效率,本文提出一种基于隐马尔科夫模型的道岔故障诊断方法,通过增加道岔设备的潜在故障状态,将道岔设备的状态进行多状态细分。采用基于Fisher准则函数和主成分分析的方法进行特征提取,矢量量化处理后,建立不同故障模式下的HMM模型,通过比较测试数据与训练得到的不同HMM模型的匹配值进行故障诊断。利用京广铁路长沙南某型号道岔连续动作功率数据,对模型的性能进行测试,完成了故障诊断的实现与验证。仿真结果表明,采用四维特征信息时,其训练时间相对于其他机器学习方法有了较大提高,正确率达到90%以上,且该方法将道岔状态进行细分,通过分析每种状态之间的状态转移,可以预测道岔故障,从而进行道岔设备健康状态监测。 相似文献
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针对滚动轴承单一诊断方法造成误诊率高、可靠性低的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)-支持向量机(SVM)和数学形态学(MM)-相关性分析(CA)的复合诊断算法。该算法采用双通道并行诊断,通道1使用VMD在频域分解故障信号,并结合贝叶斯SVM分类器获取诊断结果的后验概率,具有诊断准确性高的优点;通道2使用MM方法在时域中提取故障特征,通过CA方法获得诊断结果的相关性系数,具有较强的泛化能力。通过改进的加权平均证据理论方法将两通道判定结果有机融合,发挥两种单一方法的优势互补,实现复合式故障诊断。使用轴承故障试验台对复合算法进行验证,与单一方法进行对比。结果表明:该复合算法可有效提取非平稳信号中的故障特征,提高诊断结果的可靠性。 相似文献
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