基于神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別的列車折關故障檢測.pdf

1、隨著我國列車的不斷提速，對列車行車安全的要求也隨之提高。制動性能的好壞是影響列車提速的一個關鍵。折角塞門是列車基礎制動裝置中的一個部件，一旦被非正常關閉(折關)，從而阻斷氣體通路使其后車輛的制動系統(tǒng)失靈，在列車需制動時，使空氣制動功能受到影響，制動力下降，嚴重時將造成列車冒進，追尾等事故，使國家物質和人民生命財產蒙受巨大損失。鐵道部1988年已將防止折角塞門關閉造成事故問題列為鐵路安全的重點攻關項目。 本文首先詳細介紹列車空氣制

2、動系統(tǒng)，分析其構成和工作原理。在此基礎上，引出折角塞門的位置與作用，接著給出折角塞門工作中可能出現(xiàn)的問題以及應對措施，介紹了列車折關檢測的原理。針對目前國內所研制的各種折關檢測裝置，分析其特點與不足，指出列車折關檢測的關鍵技術。鑒于折關檢測系統(tǒng)的難于建模性，本文嘗試借鑒神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別的優(yōu)勢對折關故障進行識別。 神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別具有大規(guī)模并行協(xié)同處理能力、較強的容錯能力和聯(lián)想能力以及較強的學習能力。本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別系統(tǒng)

3、的一個關鍵問題，即模式的預處理和特征提取，重點分析了主分量分析(PCA)的理論實現(xiàn)基礎K-L變換和實現(xiàn)PCA的方法步驟。在此基礎上，接著給出本文核心即BP神經(jīng)網(wǎng)絡模式分類器的實現(xiàn)思想。運用上述研究成果，成功地開發(fā)與設計了一個具體的神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別系統(tǒng)，即列車折關故障檢測系統(tǒng)，借助于MATLAB，用改進的BP算法對研制的樣機進行樣本訓練并完成神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計。對樣機進行實驗室測試得出其運行穩(wěn)定、故障識別率較高，具有較大的實用價值，表明本文