基于改進粒子群算法的軌道電路故障診斷方法研究.pdf

1、軌道電路是CTCS系統(tǒng)重要設(shè)備之一,其性能直接影響著列車的運行安全,當(dāng)軌道電路發(fā)生故障時,可能會引起嚴(yán)重的安全事故。目前,我國對軌道電路設(shè)備的故障診斷方法存在準(zhǔn)確率較低、效率不高,比較依賴于維修人員的工作經(jīng)驗。傳統(tǒng)的軌道電路故障診斷方法已經(jīng)不再適應(yīng)高效率、智能化、全面化的要求。因此,引入新的故障診斷技術(shù),建立一個智能的軌道電路故障診斷系統(tǒng),對發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障、分析故障原因、提高維護效率,是非常有意義的。
　　本文主要以 ZPW-200

2、0A軌道電路為研究對象,對 ZPW-2000A軌道電路的工作原理、技術(shù)特征、常見故障、故障機理等進行分析。改進了軌道電路的檢測算法,完善了軌道電路故障診斷模型和數(shù)據(jù)庫,從而實現(xiàn)了對軌道電路的檢測與故障診斷。論文主要完成以下內(nèi)容:
　　首先,分析ZPW-2000A軌道電路的工作原理,總結(jié)出軌道電路的常見故障。根據(jù)均勻傳輸線理論,建立了軌道電路四端網(wǎng)絡(luò)模型。歸納了補償電容和道砟電阻影響幅值包絡(luò)的規(guī)律。
　　其次,深入研究了粒子群

3、算法的原理、參數(shù)的選取、算法的流程。為了改善粒子群算法的搜索能力,對粒子群優(yōu)化算法進行了改進。因為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢,故使用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。提出了一種基于改進粒子群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法,并給出了建模的步驟和優(yōu)化的流程。
　　最后,歸納總結(jié)ZPW-2000A系統(tǒng)的常見故障,軌道電路故障診斷系統(tǒng)的人機界面是使用VC++6.0和Matlab聯(lián)合編程技術(shù)編寫的,根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù),對軌道電路進行檢測和故