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1.
针对当前高速综合检测车中,信号检测系统自动化水平较低、需要凭借人工经验检查故障等问题,提出一种基于小波变换的补偿电容故障自动识别方法。该方法首先对补偿电容检测数据进行降噪处理,然后对降噪处理后的数据进行脉冲识别,最后自动识别出补偿电容失效位置,从而达到补偿电容故障自动识别的目的。实验结果表明,该方法能满足现场使用需求。  相似文献   
2.
针对轨道电路动态检测数据分析力度不足、难以有效评价轨道电路实际运行状态的问题,改进了基于特征指标提取的轨道电路动态运行质量综合评价方法,并针对指标权重分配不合理的问题,提出基于混合整数线性规划(MILP)的权重分配模型对指标权重分配进行优化,得到轨道电路动态运行质量指数(TEI).结合实际动态检测数据,探讨了改进的轨道...  相似文献   
3.
针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。  相似文献   
4.
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   
5.
在轨道电路的实际使用中,受设备工作性能、使用环境的影响,轨道电路传输特性可能发生变化,导致轨道电路传输曲线产生变形。本文以轨道电路区段为单位,先提取主轨道电路传输曲线,再利用希尔伯特变换(HHT)方法提取趋势分量,并利用最长公共子序列(LCS)算法进行趋势分量相似性对比,探测该区段轨道电路感应电压曲线是否存在变形,用来判断轨道电路传输特性是否发生变化。仿真结果表明,该方法能准确识别轨道电路传输特性变化现象,可为轨道电路的故障识别、故障预测、健康管理研究提供支持。  相似文献   
6.
针对轨道电路补偿电容设备在实际运用环境下使用寿命存在较大差异性的实际情况,开展基于可靠性理论的补偿电容失效规律分析。评估了不同分布模型对补偿电容失效数据统计特征的适应性,选取拟合程度最好的三参数威布尔分布模型,对外界环境影响下的补偿电容失效率进行分析。结果表明:(1)在相同室外使用条件下,不同批次补偿电容的失效规律存在差别,可能与设备质量或安装工艺有关;(2)采用壁挂式安装方式的补偿电容设备更易受外界影响,补偿电容退化速度更快;(3)寒冷地区气温变化导致的冰雪凝结、融化过程,会对补偿电容设备产生不利影响。现场运维单位应根据补偿电容失效规律,对补偿电容失效较多的时间及区域加大检查力度,有侧重性地开展运维工作,以提升工作质量与效率。  相似文献   
7.
应答器传输模块(BTM)在不同速度下接收有效报文帧数的准确预测是评估其速度适应性的关键,因此提出一种基于RBF-DRNN的有效接收报文帧数预测方法,用于定量评估传输系统在350 km/h及以上运行条件下的适应性。首先,采用径向基函数(RBF)神经网络建立列车速度与车载设备接收最大、平均、最小比特数之间的非线性回归模型;然后,利用深度递归神经网络(DRNN)建立车载设备接收比特数、误码率、有效率与接收有效报文帧数之间的评估模型;最后,基于RBF模型预测的高速下接收比特数,结合实际误码率、有效率,预测传输系统在更高时速下接收有效报文帧数的变化范围。利用某线路联调联试数据,对模型性能进行测试。结果表明,当列车运行速度达350 km/h及以上时,评估平均误差为0.45帧,最大绝对误差为0.81帧,可有效预测更高速条件下BTM有效接收报文帧数,为应答器传输系统的高速适应性评估提供指导意义。  相似文献   
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