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道岔故障识别算法与诊断报警系统的设计和实现
| 论文题名： | 道岔故障识别算法与诊断报警系统的设计和实现 |
| 关键词： | 铁路道岔;故障诊断;报警系统;长短期记忆;神经网络分类器 |
| 摘要： | 为确保铁路道岔在使用过程中的安全性，避免铁路事故的发生。本论文在分析国内外相关学术研究成果和作者在读研期间发表的两篇阶段性学术文章成果的基础上，系统、全面阐述了关于铁路道岔转辙机故障诊断报警系统的一种技术解决方案与实现过程。针对道岔转辙机的四种故障类型，提出了一种结合长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）和神经网络分类器（Neural Network Classifier，NNC）算法的混合神经网络计算模型（Neural Network Mixed Computting Model，NNMCM），并对其可行性和识别效果做了实验验证。以NNMCM为核心推理模块，贯穿到道岔故障诊断报警系统的整个软件构架设计和设施规程描述中。最后，通过示例展示了关于道岔转辙机四种故障类型的曲线、故障诊断和故障报警的图形界面的应用效果。 本论文描述的主要研究工作概述为以下四个方面： 1、铁路道岔和转辙机工作原理与常见故障类型分析。根据道岔转辙机的基本组成和工作原理，阐述了高速铁路道岔的功率及电流曲线特征，分析和描述了四种常见道岔典型故障类型。 2、提出和描述了一种混合的神经网络计算模型NNMCM，用于道岔转辙机动作电流序列数据的关键特征提取和四种类型故障的智能识别。通过实验，NNMCM模型算法是可行且有效。 3、研究和设计了一款道岔故障诊断报警系统。包括系统软件总体结构，软件构架参考模式，应用功能划分和归集，数据采集与通信，NNMCM计算模块，故障诊断报警生成与发布和图形显示界面等模块（进程）的处理流程、编程规则、模块关联和实施规程等方面的设计内容。 4、在上述研究和实践基础上，描述和给出了道岔故障诊断系统图形显示界面模块的部份编程代码，通过示例分别给出系统在道岔转辙机常见四种故障类型识别中显示的故障曲线、故障诊断和故障报警的图形界面应用效果。 本文所描述研究和实践的内容及成果对构建一款智能诊断和识别道岔转辙机故障的系统具有现实意义和可借鉴性。 |
| 作者： | 唐维华 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 李德敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东华大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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