本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓不對稱脈沖軌道電路故障診斷

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【摘要】：軌道電路故障不僅會影響行車效率,而且可能會造成重大安全事故。所以,研究軌道電路的故障診斷問題具有重要的實(shí)際意義。本文根據(jù)軌道電路系統(tǒng)原理,搭建了高壓不對稱脈沖軌道電路模型,通過模擬軌道電路的多種故障狀態(tài),得到了若干組故障樣本數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,通過對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的深入研究,分別建立了基于廣義加權(quán)平均的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷模型和基于遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷模型。通過仿真驗(yàn)證,兩種模型都具有較好的故障診斷精度和泛化能力。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括以下兩方面：(1)基于廣義加權(quán)平均的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷方法。模糊算子在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層模糊化和輸出層去模糊化過程中起著至關(guān)重要的作用,決定著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能。雖然將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道電路故障診斷已經(jīng)有一些相關(guān)研究,但選取的模糊算子一般都是無參數(shù)的,并未充分考慮到模糊算子的作用。本文通過對典型模糊算子聚合性能的深入研究,提出一種基于帶補(bǔ)償度參數(shù)模糊算子的改進(jìn)算法模型。將廣義加權(quán)平均(Generalized Weighted Average, GWA)模糊算子分別代替規(guī)則推理層和輸出層的神經(jīng)元傳遞函數(shù),形成廣義加權(quán)平均模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GWA-FNN)模型。通過對GWA-FNN模型與基于無參數(shù)模糊算子的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真驗(yàn)證,GWA-FNN模型的故障診斷精度更高,泛化能力更強(qiáng)。(2)基于遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能受諸多因素影響,而網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定著泛化能力的大小�，F(xiàn)有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道電路故障診斷的相關(guān)研究,并未充分考慮到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動態(tài)改變。本文將遺傳算法引入GWA-FNN模型,分兩階段訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù),形成GA-GWA-FNN模型。首先,利用遺傳算法的全局優(yōu)化搜索能力,根據(jù)故障樣本自動增加、刪除規(guī)則推理層神經(jīng)元。然后,利用GWA-FNN模型的參數(shù)優(yōu)化算法對GA-GWA-FNN模型的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過對GA-GWA-FNN模型與GWA-FNN模型的仿真驗(yàn)證,GA-GWA-FNN模型具有更好的泛化能力和收斂速度。
【關(guān)鍵詞】：軌道電路 故障診斷 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊算子 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U284.92;TP183
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 論文選題背景11
• 1.2 論文研究目的和意義11-12
• 1.3 故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 故障診斷方法概述15
• 2.3 模糊邏輯與故障診斷15-21
• 2.3.1 模糊集合與隸屬函數(shù)16-18
• 2.3.2 模糊邏輯推理18-20
• 2.3.3 基于模糊邏輯推理的軌道電路故障診斷方法20-21
• 2.3.4 模糊推理的缺陷21
• 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷21-27
• 2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型22-24
• 2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法24-26
• 2.4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷方法26
• 2.4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷26-27
• 2.5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷27-28
• 2.5.1 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合27-28
• 2.5.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 3 軌道電路信號特征參數(shù)提取29-36
• 3.1 引言29
• 3.2 軌道電路概述29-31
• 3.3 實(shí)驗(yàn)方案31-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 基于廣義加權(quán)平均的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷方法36-45
• 4.1 引言36
• 4.2 模糊算子概述36-38
• 4.2.1 無參數(shù)模糊算子36-37
• 4.2.2 帶參數(shù)模糊算子37-38
• 4.3 故障診斷模型38-42
• 4.3.1 模型參數(shù)38-40
• 4.3.2 模型算法40-42
• 4.4 故障診斷模型的仿真與驗(yàn)證42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 5 基于遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道電路故障診斷方法45-56
• 5.1 引言45
• 5.2 遺傳算法概述45-50
• 5.2.1 遺傳算法基本原理46-48
• 5.2.2 遺傳算法基本操作48-50
• 5.3 故障診斷模型50-53
• 5.4 故障診斷模型的仿真與驗(yàn)證53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 6 結(jié)論56-58
• 6.1 研究總結(jié)56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果61-63
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集63

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本文編號：952730