【摘 要】
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铁路运输作为主要的运输方式之一,其安全性与可靠性问题得到了普遍关注。25Hz相敏轨道电路作为铁路运输设备的基础组成部分,大部分都在铁路站内使用。如果发生故障,会延迟列车运
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铁路运输作为主要的运输方式之一,其安全性与可靠性问题得到了普遍关注。25Hz相敏轨道电路作为铁路运输设备的基础组成部分,大部分都在铁路站内使用。如果发生故障,会延迟列车运行,降低运营效率,甚至会导致安全事故。因此,其工作状态与性能对铁路的运营效率及保证人员安全至关重要。目前,25Hz相敏轨道电路设备的故障诊断存在效率低、准确性不高,且依靠维修人员的工作经验进行判断与故障定位,随着铁路行业飞速发展,其维护手段与诊断方式不能够得到有效提高。因此,为了缩短设备的维修时间,快速、准确地定位故障原因,及时地进行维修尤为重要。有必要建立一种智能化的故障诊断方式,快速、准确地发现设备故障原因,提高维修效率。因此,本文提出一种IBA-FNN(Improved Bat Algorithm-Fuzzy Neural Network,改进蝙蝠算法-模糊神经网络)模型,对25Hz相敏轨道电路的故障诊断进行深入研究。 论文主要完成以下内容: 首先,在分析25Hz相敏轨道电路的工作原理的基础之上,针对不同的工作状态,分析站内25Hz相敏轨道电路的常见故障及其故障原因。通过对轨道区段特征模拟量分析,得到电压临界状态的计算值,应用于系统的报警输出。然后,结合本文的主要研究,得出25Hz相敏轨道电路故障诊断过程总体框图。 其次,引入BA(Bat Algorithm,蝙蝠算法),对标准蝙蝠算法作了介绍,包括蝙蝠算法的基本思想、超强的回声定位行为、特点与基本步骤;为了验标准蝙蝠算法具有良好的寻优性能,通过标准测试函数对GA(Genetic Algorithm,遗传算法)、PSO(Particle SwarmOptimization,粒子群算法)、BA进行寻优性能的分析与比较。最后对BA进行改进,提出一种IBA(Improved Bat Algorithm,改进蝙蝠算法),并用标准测试函数验证改进算法的有效性。 最后,根据模拟蝙蝠的飞行过程,用IBA优化模糊BP神经网络,构建出25Hz相敏轨道电路故障诊断的IBA-FNN模型结构,运用轨道电路训练样本对其仿真训练,便可得到IBA-FNN模型的诊断输出结果。通过对不同模型的比较表明:IBA-FNN模型不仅学习训练次数明显减少,训练时间缩短,且寻优精度较高,有效地提高了25Hz相敏轨道电路故障诊断的精度。
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