基于数据的轨道电路故障诊断的混合算法
杨世武
魏学业
范博
蒋大明
1.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000442.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000443.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000444.北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044
摘要：提出一种基于数据的神经网络混合算法故障诊断网络,用于轨道电路的故障诊断.考虑铁路信号需求,设计出符合神经网络训练快速性和有效性要求的BP-LM-PSO-GA混合算法,就是将轨道电路复杂网络分解设计为许多小的神经网络组态,通过综合这些小的神经网络诊断结论,得出最终结果,以解决单独设计神经网络带来的运算量问题；然后以广泛使用的ZPW-2000A型轨道电路为例,验证了该算法网络训练的快速性及故障诊断的有效性.最后给出了该诊断网络对轨道电路的诊断步骤.仿真结果表明该诊断网络具有可行性和有效性,为轨道电路故障诊断的应用提出了一条新途径.
关键词：交通信息工程及控制轨道电路故障诊断神经网络数据电磁干扰
分类号：U284.28(铁路通信、信号)
资助基金：铁道部科技研究开发计划项目资助(2011X016-C)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 40-46,61 )
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