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基于改進VMD和特征篩選的軌道電路分路不良故障診斷

發(fā)布時間:2024-03-26 20:54
  軌道電路是鐵路信號的重要基礎設備,起著監(jiān)督線路占用情況、列車完整性檢查和向列車傳遞行車信息的重要作用。軌道電路分路不良故障是軌道電路占用情況的錯誤表示,會直接造成聯(lián)鎖失效,可引發(fā)重大的安全事故,造成巨大的財產(chǎn)和生命損失。然而,由于軌道電路分布廣泛,維修環(huán)境差,任務大,分路不良故障維修存在不及時、不精確等問題,而實現(xiàn)軌道電路分路不良的智能診斷可縮短故障類別的辨識時間和提高辨別精度。目前,針對軌道電路分路不良故障診斷,主要研究點集中在設計合理的分類器實現(xiàn)故障類別的分類。本文立足于故障信號預處理和故障特征的提取兩個方面,提高分類器輸入特征的性能和質(zhì)量,從而提高分路不良故障診斷的精度。本文主要完成以下幾個方面的內(nèi)容。(1)根據(jù)二端口網(wǎng)絡理論和傳輸線理論,建立ZPW-2000A型無絕緣軌道電路等效模型,并用現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)驗證了模型的正確性。利用模型,仿真模擬了軌道電路正常和4類分路不良逐漸嚴重的數(shù)據(jù),并分析分路不良對機車感應電流幅值包絡的影響。(2)從基于信號處理的故障診斷理論出發(fā),引入變分模態(tài)分解算法。從VMD對分路不良信號分解結(jié)果看,分解的模態(tài)分量去除噪聲干擾和規(guī)律性變化,以奇異波形的形式展現(xiàn)...

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于信號處理的故障診斷方法
        1.2.2 分路不良故障診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀分析
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 分路不良故障診斷技術(shù)路線
第2章 無絕緣軌道電路基礎理論及建模分析
    2.1 ZPW-2000A型無絕緣軌道電路
        2.1.1 軌道電路的結(jié)構(gòu)和各部件功能
        2.1.2 軌道電路工作的原理
    2.2 軌道電路模型構(gòu)建及準確性驗證
        2.2.1 建模理論概述
        2.2.2 空閑狀態(tài)軌道電路各部件等效模型
        2.2.3 軌道電路分路狀態(tài)建模
        2.2.4 模型準確性驗證
    2.3 軌道電路分路不良數(shù)據(jù)生成及影響分析
        2.3.1 分路不良故障的成因
        2.3.2 分路不良數(shù)據(jù)的獲取
        2.3.3 機車信號感應電流幅值包絡形態(tài)分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于VMD的分路不良信號分析
    3.1 變分模態(tài)分解
        3.1.1 基本概念
        3.1.2 VMD方法原理
    3.2 基于VMD的分路不良信號處理
        3.2.1 正常信號的VMD分解
        3.2.2 分路不良信號的VMD分解
    3.3 VMD算法重要參數(shù)的選取
        3.3.1 K值影響(α值固定)
        3.3.2 α取值的影響(K值固定)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于GWO-VMD的分路不良信號處理
    4.1 灰狼優(yōu)化算法
        4.1.1 灰狼群體行為
        4.1.2 算法數(shù)學描述
        4.1.3 算法流程
    4.2 基于GWO的 VMD參數(shù)尋優(yōu)
        4.2.1 基于分路不良信號特征的適應度函數(shù)選擇
        4.2.2 GWO優(yōu)化VMD的流程
    4.3 基于GWO-VMD的分路不良信號分解結(jié)果
        4.3.1 GWO-VMD分解分路不良信號
        4.3.2 GWO算法與GA、PSO和 BA的對比
    4.4 本章小結(jié)
第5章 分路不良故障特征提取和識別
    5.1 分路不良故障特征
        5.1.1 故障特征參數(shù)
        5.1.2 故障特征的選擇
        5.1.3 基于距離的分路不良故障特征評價
    5.2 分路不良特征提取和篩選
        5.2.1 時域指標
        5.2.2 能量熵指標
    5.3 支持向量機
        5.3.1 SVM二分類原理
        5.3.2 SVM多分類原理
    5.4 分路不良故障診斷流程設計
    5.5 診斷結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻
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本文編號:3939670

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