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基于小波神经网络的ZPW-2000A调谐区故障诊断研究
| 论文题名： | 基于小波神经网络的ZPW-2000A调谐区故障诊断研究 |
| 关键词： | 无绝缘轨道电路;调谐区;小波变换;神经网络;故障诊断;列控系统 |
| 摘要： | 我国铁路建设正快马加鞭地进行着，它的快速发展促使更多其他产业走向良性发展，目前铁路已是我国国民经济的大动脉。轨道电路是保证铁路系统安全高效工作的必要设备之一，我国铁路目前主要使用的是 ZPW-2000A无绝缘轨道电路，调谐区对于ZPW-2000A无绝缘轨道电路而言，是其重要的组成设备，它的工作状况对信号的传输质量以及相邻轨道电路区段之间的电气绝缘效果都起着决定性的作用。当调谐区设备发生故障时，很有可能会对列控系统造成影响，以致列车的行车安全和高效运输都难以保证。由此可见，调谐区的故障诊断研究势在必行。 本文针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路的调谐区进行了一系列研究，采用传输线理论对轨道电路进行分析，继而使用四端网络电路原理进行数学建模，仿真其轨面电压。接着研究理论方法，提出一种基于小波神经网络的ZPW-2000A调谐区故障诊断方法。与现场实际测试案例相结合进行比较，证明了本文中方法的可行性。 本文主要研究小波变换和神经网络的两种不同结合方法。第一种是辅助式结合，称为松散型小波神经网络，即小波变换作为特征提取的方法对数据进行预处理，将提取的特征向量作为网络的输入，进行故障诊断。第二种是嵌套式结合，称为紧致型小波神经网络，即在小波变换对数据进行预处理后，接着用非线性小波基取代神经元的非线性激励函数，本文选择择Morlet母小波函数作为隐含层的激励函数，进行诊断。并且比较这种两种结合方式的结合诊断效果。 对比《维规》和Matlab轨面电压仿真结果，可知本文模型的正确性。最后结合现场事故案例，对此诊断方法进行验证，结果表明本文方法的高效准确以及可行性。 |
| 作者： | 李亚兰 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 董昱 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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