灰色神經(jīng)網(wǎng)絡在S700K轉(zhuǎn)轍機故障診斷系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著鐵路向高速、重載快速發(fā)展，S700K型電動轉(zhuǎn)轍機大量投入使用，這就需要更加完備的運行狀態(tài)監(jiān)測機制和智能化的故障診斷方法來提高設備的安全性和可靠性。長期以來，對轉(zhuǎn)轍機故障診斷及定位的分析僅依靠維修工作人員的專業(yè)知識和經(jīng)驗，微機監(jiān)測系統(tǒng)采集信息僅作為人工判斷故障的依據(jù)，故障識別時間較長，且誤判、漏判現(xiàn)象時有出現(xiàn)。
　　本文在對國內(nèi)外電動轉(zhuǎn)轍機故障診斷方法研究分析的基礎上，針對目前S700K型電動轉(zhuǎn)轍機故障識別手段相對落后且已有故障

2、診斷方法均有其局限性這一問題，基于微機監(jiān)測系統(tǒng)采集的S700K型電動轉(zhuǎn)轍機運行功率曲線，結(jié)合灰色關聯(lián)分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡建模技術(shù)，設計灰色神經(jīng)網(wǎng)絡，將其應用于S700K型電動轉(zhuǎn)轍機的故障診斷。
　　首先，通過S700K型電動轉(zhuǎn)轍機的基本結(jié)構(gòu)與工作過程，分析其故障產(chǎn)生機理及主要性能參數(shù)，研究各主要性能參數(shù)之間的關系，得出S700K型電動轉(zhuǎn)轍機運行的功率值可作為故障診斷的特征參數(shù)。根據(jù)S700K型電動轉(zhuǎn)轍機功率曲線的采集原理，將轉(zhuǎn)轍機完

3、成一次轉(zhuǎn)換動作的過程分為5個階段，分別分析S700K型電動轉(zhuǎn)轍機常見的8種故障下的參數(shù)信息及故障信息。
　　其次，建立轉(zhuǎn)轍機故障診斷框架，給出基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷流程，應用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡進行S700K型電動轉(zhuǎn)轍機故障診斷。基于灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法，將灰色關聯(lián)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法結(jié)合建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡，基于灰色關聯(lián)分析對時間序列數(shù)據(jù)的處理，建立故障特征集，通過神經(jīng)網(wǎng)絡計算待檢樣本與故障特征集數(shù)據(jù)的灰色關聯(lián)度?；诜直媛嗜≈翟瓌t

4、及不同分辨率系數(shù)下的故障識別率選取最優(yōu)分辨率進行診斷系統(tǒng)功能及性能的驗證，選擇某電務段S700K型電動轉(zhuǎn)轍機故障功率曲線作為測試樣本進行系統(tǒng)驗證，可得本文所建診斷系統(tǒng)所得結(jié)果與現(xiàn)場檢修結(jié)果一致。
　　最后，完成診斷系統(tǒng)的設計。論文建立了基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的S700K型電動轉(zhuǎn)轍機故障診斷系統(tǒng)，利用Access2003建立后臺數(shù)據(jù)庫，用Microsoft Visual C++6.0編程實現(xiàn)整個系統(tǒng)的故障診斷，包括知識庫管理、網(wǎng)絡設計、故