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基于神经网络的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法的研究
| 论文题名： | 基于神经网络的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法的研究 |
| 关键词： | 无绝缘轨道电路;调谐区;故障诊断;传输线理论;神经网络 |
| 摘要： | 调谐区作为无绝缘轨道电路的重要组成部分，其工作状况不仅关系到轨道电路中信号的传输质量，而且决定着相邻轨道电路区段之间的电气绝缘效果。其一旦发生故障，会直接影响列车运行控制系统的正常工作，进而影响运输效率，甚至危及行车安全。目前国内外针对调谐区故障所采用的检测方法在检测效率、检测及时性和成本等方面已经无法满足我国铁路发展的需求。因此，针对以上不足，研究相应的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法具有重要的现实意义和实用价值。本文在分析调谐区故障对轨道电路读取器(TCR)感应电压幅值包络影响规律的基础上，提出了基于列车运行数据的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法。论文主要研究工作如下: 1.基于无绝缘轨道电路与TCR系统的基本结构与工作原理，利用传输线理论，首次构建了不同调谐单元故障情况下的TCR感应电压幅值包络模型，全面分析了其影响规律。 2.提出了基于BP神经网络的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法。通过数据归一化处理、三次样条插值算法，消除了轨道电路参数离散性和列车速度变化对TCR感应电压幅值包络的影响;采用二次函数拟合方法对靠近发送端调谐区的4个补偿电容间的感应电压归一化幅值包络进行分段拟合，并基于拟合结果构建特征向量;再通过设计和训练相应的BP神经网络，实现对特征向量的模式识别;利用L-M算法和贝叶斯正则化方法，提高了神经网络收敛性能和泛化能力;加入专家人工诊断和神经网络再训练环节，使神经网络具备了学习能力;通过故障识别环节给出最终的调谐区故障诊断结果。 3.通过对现有TCR远程监测系统的分析，将基于本文算法所构建的调谐单元故障诊断模块作为子系统，与TCR远程监测系统进行直接集成，提出了调谐单元故障诊断系统的整体结构设计，并进行了相关功能模块的设计。实验验证表明，本文所提出的故障诊断方法可以准确识别调谐区的不同故障模式，并且不受补偿电容故障和道砟电阻波动的影响，具有较强的鲁棒性。 |
| 作者： | 张才林 |
| 专业： | 智能交通工程 |
| 导师： | 赵林海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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