S700K转辙机控制电路故障智能分析与定位的研究

近年来,智能故障诊断技术的不断发展与日趋成熟,已经成为一个研究热点;与之相比S700K转辙机控制电路故障的检测手段依旧是人占主导地位,通过简单仪表与个人经验判断相结合的方法进行故障定位;技术手段的缺陷与不足势必导致故障定位精度不高,处理故障时间长;基于上述情况提出了BP神经网络的改进算法,即L-M数值优化算法;通过分析S700K转辙机控制电路故障类型和失效原因,搭建神经网络模型;其次通过微机监测获取相应的故障样本数据,用以进行神经网络的训练和测试;仿真结果表明L-M数值优化算法能及时、准确地对S700K转辙机控制电路的故障进行分析和诊断,对于实现S700K转辙机控制电路故障的自动检测具有十分重要的意义。