基于PSO-BP的道岔故障診斷系統(tǒng)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-25 22:35
道岔是軌道交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換線路的關(guān)鍵設(shè)備,轉(zhuǎn)轍機(jī)是信號(hào)專業(yè)故障較多,也是日常維護(hù)中最為重要的設(shè)備。長(zhǎng)期以來(lái),信號(hào)專業(yè)對(duì)于轉(zhuǎn)轍機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)分析和故障診斷主要依靠微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的信息采集和監(jiān)測(cè)分析人員的分析判斷實(shí)現(xiàn),人工調(diào)看分析數(shù)據(jù)對(duì)職工的責(zé)任心和技能水平要求較高,同時(shí)還存在及時(shí)性差、分析周期長(zhǎng)、指導(dǎo)性不強(qiáng)等問(wèn)題。大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺乏精準(zhǔn)、及時(shí)的分析,造成一些隱患漏報(bào)或故障錯(cuò)判,導(dǎo)致故障延時(shí)增加,影響范圍擴(kuò)大,給信號(hào)專業(yè)帶來(lái)較大的影響。本文在充分分析國(guó)內(nèi)外道岔維護(hù)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,利用成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),將信號(hào)集中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)性切片,多維度比對(duì),找準(zhǔn)異常信息標(biāo)志點(diǎn),針對(duì)性分析歷史誤報(bào)數(shù)據(jù),逐步使智能分析系統(tǒng)功能達(dá)到信號(hào)專家分析能力,提出一種使用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法對(duì)道岔故障進(jìn)行智能診斷的方法,來(lái)解決當(dāng)前現(xiàn)場(chǎng)存在的道岔故障判斷難,時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先分析了S700K型轉(zhuǎn)轍機(jī)及其所屬道岔的基本結(jié)構(gòu)和動(dòng)作機(jī)理,并對(duì)其進(jìn)行分析,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)大數(shù)據(jù),總結(jié)了6種常見的故障模式,及其相對(duì)應(yīng)的故障曲線。然后以正常工作的道岔功率曲線作為參考,將功率曲線分為七個(gè)部分,進(jìn)行分段討論,減少...
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 論文背景及研究意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 S700K型道岔故障模式分析
2.1 道岔系統(tǒng)組成及動(dòng)作過(guò)程
2.1.1 道岔系統(tǒng)組成
2.1.2 道岔動(dòng)作過(guò)程
2.2 動(dòng)作功率曲線分析
2.3 故障類型及原因分析
2.4 小結(jié)
3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在道岔故障診斷中的應(yīng)用
3.1 故障特征集建立
3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷模型的建立
3.2.1 算法簡(jiǎn)介
3.2.2 算法流程
3.3 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷模型的建立
3.3.1 粒子群算法簡(jiǎn)介
3.3.2 改進(jìn)的粒子群算法
3.3.3 基于粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4 實(shí)例仿真
3.4.1 故障診斷模型設(shè)計(jì)
3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
3.4.3 算例分析
3.5 小結(jié)
4 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道岔故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)
4.2 系統(tǒng)軟件功能實(shí)現(xiàn)
4.2.1 用戶管理
4.2.2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)
4.2.3 新增故障類型
4.2.4 診斷功能實(shí)現(xiàn)
4.2.5 設(shè)備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模塊
4.2.6 數(shù)據(jù)展示及可視化模塊
4.3 診斷實(shí)例
4.4 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
本文編號(hào):3160212
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 論文背景及研究意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 S700K型道岔故障模式分析
2.1 道岔系統(tǒng)組成及動(dòng)作過(guò)程
2.1.1 道岔系統(tǒng)組成
2.1.2 道岔動(dòng)作過(guò)程
2.2 動(dòng)作功率曲線分析
2.3 故障類型及原因分析
2.4 小結(jié)
3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在道岔故障診斷中的應(yīng)用
3.1 故障特征集建立
3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷模型的建立
3.2.1 算法簡(jiǎn)介
3.2.2 算法流程
3.3 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷模型的建立
3.3.1 粒子群算法簡(jiǎn)介
3.3.2 改進(jìn)的粒子群算法
3.3.3 基于粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4 實(shí)例仿真
3.4.1 故障診斷模型設(shè)計(jì)
3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
3.4.3 算例分析
3.5 小結(jié)
4 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道岔故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)
4.2 系統(tǒng)軟件功能實(shí)現(xiàn)
4.2.1 用戶管理
4.2.2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)
4.2.3 新增故障類型
4.2.4 診斷功能實(shí)現(xiàn)
4.2.5 設(shè)備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模塊
4.2.6 數(shù)據(jù)展示及可視化模塊
4.3 診斷實(shí)例
4.4 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
本文編號(hào):3160212
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