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基于改进PSO-SVM的无绝缘轨道电路故障诊断研究
| 论文题名： | 基于改进PSO-SVM的无绝缘轨道电路故障诊断研究 |
| 关键词： | 无绝缘轨道电路;故障诊断;支持向量机;粒子群算法 |
| 摘要： | 轨道电路作为铁路信号系统中最重要、最关键的基础设备之一，在列控系统中占据着重要的地位，也是铁路信号设备中最容易发生故障的设备之一，是影响铁路运输效率和安全性能的关键性因素。然而，我国目前的故障诊断技术尚不完善，不能满足我国铁路运输事业快速发展的需求。因此，对于轨道电路故障进行高效、准确地诊断具有重要的研究意义。 本论文主要是研究轨道电路的补偿电容断线和绝缘节破损两种故障，针对当前检测方式不够完善、缺乏先进有效的数据处理方法等情况，做了下面几个方面的工作: (1)阐述了ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的结构，在此基础上，建立了基于二端口网络理论的轨道电路等效电路模型，并根据所建模型仿真得到的各设备电流电压值与模拟盘实验平台测试得到的数据作对比，验证所建模型的正确性;之后对轨道电路的常见故障做了分析，重点介绍了绝缘节破损和补偿电容断线两种故障，并利用MATLAB软件对补偿电容断线时、绝缘节破损时和轨道电路正常状态的机车信号感应电压幅值包络进行仿真，通过比较仿真结果，分析这两种故障对感应电压幅值包络的影响。 (2)总结了故障特征提取的三种方法，选取适合无绝缘轨道电路故障特征提取的方法即小波理论，对小波理论知识加以说明，然后采用小波变换分解机车信号感应电压幅值信号曲线，从分解得到的细节信号中提取对故障诊断更敏感的特征参数，作为故障诊断模型的输入变量。 (3)对支持向量机(SVM)的分类原理作了说明，建立了基于SVM的无绝缘轨道电路的故障诊断模型。之后从诊断模型参数的选取、输入数据的预处理、输出故障集的确定等方面阐述了故障诊断的过程，最后设计了随机选取和交叉验证两种确定模型参数的方法，并使用MATLAB工具对这两种方法进行仿真，分析对比两种仿真结果，结果表明基于交叉验证的SVM模型故障诊断结果比随机选取参数的方法要更准确。 (4)概述了粒子群(PSO)算法的基础理论，在这些理论知识的基础上，提出了采用模拟退火(SA)算法与PSO算法相融合，针对SVM的参数难以选择的问题，提出了用SAPSO优化SVM的参数，采用SAPSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力，得到参数的最优解，之后设计了SAPSO-SVM的无绝缘轨道电路故障诊断模型，最后通过MATLAB仿真得到SAPSO-SVM模型对轨道电路故障诊断的准确率，并与第四章中建立的模型作比较，得到结论:SAPSO-SVM方法的轨道电路故障诊断准确率最高。 |
| 作者： | 陈欣 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 郭进 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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