轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计_黄赞武

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智能运维与健康管理第10章ppt课件

智能运维与健康管理第10章ppt课件

设计数据 运维数据
网关
卫星信号 接收装置
车地数据传输系统
基站
3G/4G/LTE/WIFI
卫星传输
地面感知 数据
数据存储
地面PHM系统
故障分析、故障诊断、健康评估、故障预 测、运维决策
诊断分析
Hale Waihona Puke 健康管理车载PHM系统 状态显示、故障预警
报警 预警
主机厂/供应商
制动 系统
车体
空调系 统
转向架
牵引系统 ...
三个网络:车载传输网络 车地传输网络 地面传输网络
二套系统:车载硬件和软件 地面硬件和软件
一个平台:应用平台
系统架构
2.1 车载PHM系统
车载PHM系统包括两大部 分:车载传输网络和车载 软硬件 • 车载传输网络主要利用
工业以太网进行数据信 息的传输。 • 车载软硬件包括车载PHM 单元、子系统PHM单元、 远程数据传输装置。
转频及倍频
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.2 牵引电机机械故障诊断及轴承健康管理
• 2.转子与轴承故障模拟实验方案设计 对不同型号、不同损伤类型、不同故障类型与程度的 轴承在不同载荷环境下进行试验,了解不同轴承在各 种条件下的运行特点,验证轴承动力学模型,收集不 同的试验数据为故障诊断和寿命预测做数据支持。
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.1电气故障诊断及绝缘健康管理
• 1. 绝缘老化机理研究 ➢ 机械损伤:由于外伤,机械应力等原因使得牵引
电动机在运行中产生线圈振动、互相摩擦挤压、 局部位移导致绝缘损坏。
➢ 铁磁损坏:由于在槽内或线圈上附有铁磁物质而 产生振动,导致绝缘磨损。若铁磁物质较大,还 会产生涡流,导致绝缘的局部热损坏。

故障预测与健康管理体系结构综述

故障预测与健康管理体系结构综述

故障预测与健康管理体系结构综述作者:丁秋月和尧董超来源:《航空维修与工程》2021年第01期摘要:随着装备系统复杂化、综合化、智能化、自动化、精密化的不断发展提高,其可靠性、维修性、测试保障性、安全性以及全寿命周期管理的问题越来越受到重视,传统的事后故障维修诊断不利于装备的维修和后勤保障,因而故障预测与健康管理(PHM)技术应用而生。

本文阐述PHM系统框架,明确不同PHM体系下的工作流程,实例分析了PHM体系结构的应用,最后归纳总结出实现PHM的关键技术。

关键词:故障预测与健康管理;PHM系统框架;PHM关键技术Keywords:prognostics and health management;PHM system framework;PHM key technology0引言現代装备设计采用更多的新材料、新技术、新工艺、新结构,用以减轻装备重量、满足极限载荷、实现复杂功能等要求,是科学技术、装备效率、后勤保障能力的大比拼。

面对新装备,其后勤维修保障尤为重要。

早期装备采用传统的基于浴盆曲线故障模型的定期全面翻修为主的预防维修思想,这种通过按使用时间进行的预防性维修工作,工作量大、周期长,不能充分发挥装备的使用效能,难以适应复杂系统装备的维修保障要求,同时维修耗时费力还成本高。

视情维修在军用装备中的成功应用,使之逐渐向民用装备发展,其所具备的预测故障发生和对健康状态的管理催生了故障预测与健康管理(PHM)技术的产生。

PHM是美国针对自身庞大而先进的装备提出的一种先进维修保障技术,可实现对装备的状态监控、故障综合诊断、故障预测、健康管理和寿命预测等[1]。

本文阐述标准PHM技术系统框架,给出基于不同类型装备可选实施的3种PHM系统结构,最后给出装备设计实例应用,并论述了PHM的关键技术。

1 PHM系统框架1.1 PHM体系的标准结构视情维修开放体系结构(Open System Architecture for Condition-Based Maintenance,OSA-CBM)最为典型[2],是综合了不同类型的PHM系统设计而来的,如直升机健康与使用监测系统(Health and Usage Monitoring System,HUMS)、海军综合状态评估系统(In- tegrated Condition Assessment System,ICAS)、飞机状态监测系统(Aircraft Condition Monitoring System,ACMS)、发动机监测系统(Engine Monitoring System,EMS)、航天器集成健康管理系统(Integrated Vehicle Health Management System,IVHMS)、综合诊断预测系统(Integrated Diagnostics and Prognostics System,IDPS)等,如图1所示。

地铁车辆故障预测与健康管理应用方案

地铁车辆故障预测与健康管理应用方案

双日检 特别期
工单中心
故障维修 工单
缺陷工单
预防性维修 工单
预测性维 修工单
……
运维智慧化
作业 指导
现场维修
维修对象
作业步骤
备件需求
手机
工时需求
工具需求
维修能力
质量控制
Pad
3、健康管理实践
健康管理平台
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3、健康管理实践
健康管理平台
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3、健康管理实践
健康管理平台
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Page 3
1. 概述
运营负荷急剧上升 应急机动能力要求空前提高
管理难度、幅度增加 列车可靠性要求苛刻 过度维修
维修成本高
用户期望
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健康管理需求
更快的故障 应急处理
精准维修和 降低成本
降低修时和 保障利用率
精准决策和 安全保障
1. 概述
PHM健康管理概念
预测与健康管理PHM(Prognostic Health Management)是基于状态感 知、健康状况评估、故障频发域与周期预测,通过数据监控与分析,预测并避免 故障的发生,并指导车辆的维修,从而大幅度提高运维效率。
谢谢!
3、健康管理实践
跨专业的数据融合应用案例2:接触网硬点
通过地铁列车受电弓接触压力、列车受流状态、接触网几何参数和弓网红/紫外摄像等 多维度数据分析验证,精准确认接触网拉弧位置及严重性,有序启动不同等级处理预案和 管理程序。
列车受流数据
推送 接触网 检修作业
接触网拉弧 健康因子
列车瞬时速度
列车受电弓压力
数据来源
智 慧 列 车
数据传输

轨道交通设备维修的故障预测和维修计划

轨道交通设备维修的故障预测和维修计划

轨道交通设备维修的故障预测和维修计划随着城市的快速发展和人口的增长,轨道交通系统在现代城市中起着至关重要的作用。

为了确保轨道交通设备的安全性和可靠性,故障预测和维修计划变得至关重要。

本文将探讨轨道交通设备维修中的故障预测方法和维修计划策略。

故障预测是通过收集和分析轨道交通设备的数据来识别可能发生故障的迹象。

这些数据可以包括设备的实时运行状态、传感器数据、维修记录等。

通过对这些数据进行分析,我们可以识别潜在的故障模式和预测设备故障的概率。

一种常用的故障预测方法是基于数据驱动的方法,即通过分析历史数据来识别故障模式和预测故障发生的概率。

这种方法需要大量的历史数据,并使用机器学习算法来构建预测模型。

这些模型可以根据设备的运行状态和其他相关因素,如温度、振动等,预测设备故障的概率。

另一种常用的故障预测方法是基于物理模型的方法,即通过建立设备的数学模型来预测故障。

这种方法需要对设备的工作原理和物理特性有深入的了解,并将其转化为数学模型。

通过模拟设备的运行状态和环境条件,可以预测设备故障的可能性。

除了故障预测,维修计划的制定也是轨道交通设备维护的关键环节。

维修计划的目标是最大程度地减少设备故障对运营的影响,并提高维修效率和设备可用性。

在维修计划制定中,一个重要考虑因素是设备的可靠性。

可靠性是指设备在给定时间内正常工作的能力。

通过分析设备的可靠性数据,可以确定维修计划中需要重点关注的设备,以及维修的频率和内容。

另一个重要的考虑因素是设备的关键性。

关键设备是指对轨道交通系统运营至关重要的设备。

在维修计划中,需要优先考虑这些关键设备的维护和检修。

此外,维修计划中还需要考虑设备的维修策略。

维修策略包括预防性维修、修复性维修和改进性维修。

预防性维修是通过定期检查和维护设备,以减少故障的发生。

修复性维修是在设备故障发生后进行修复。

改进性维修是通过改进设备的设计和维护方法,以提高设备的可靠性和维修效率。

最后,维修计划中的排期也是非常关键的。

轨道电路原理及故障分析毕业论文

轨道电路原理及故障分析毕业论文

毕业论文(设计)题目轨道电路原理及故障分析学生姓名徐彦秋指导教师王莉专业班级轨道专业13级完成时间2015 年 4月 10 日继续教育学院制中南大学毕业论文(设计)任务书毕业论文(设计)题目:轨道电路原理及故障分析题目类型〔1〕理论研究题目来源〔2〕学生自选题毕业论文(设计)时间从 2014.12 至 2015.41、毕业论文(设计)内容要求:轨道电路是重要的信号基础设备,用来监督列车对轨道的占用和传递行车信息。

采用极性交叉在轨道电路中的成熟运用。

更清楚的了解轨道电路的发展及现状,重点掌握轨道电路的结构及原理,及故障处理分析能力。

本次毕业设计介绍了轨道电路的发展过程,分析了其组成,并重点运用极性交叉的原理,分析了以JZXC-480型轨道电路为例的故障处理分析。

本课题要求:1、了解轨道电路的相关知识。

2、掌握轨道电路的结构及原理。

3、掌握极性交叉技术。

4、掌握轨道电路故障处理分析方法。

〔1〕题目类型:①理论研究②实验研究③工程设计④工程技术研究⑤软件开发〔2〕题目来源:①教师科研题②生产实际题③模拟或虚构题④学生自选题2、主要参考资料:[1] 冯琳玲,刘湘国.高速铁路轨道电路,北京,中国铁道出版社, 2011年[2] 董昱.区间信号及列车运行控制系统,北京,中国铁道出版社,2014年[3] 傅世善.闭塞及列控概论,北京; 中国铁道出版社,2006年[4] 林瑜筠.区间信号自动控制,北京,中国铁道出版社,2013年[5]中华人民共和国铁道部铁路技术管理规程,北京,中国铁道出版社,2006年[6] 张擎,电气集中工程设计指导,北京,中国铁道出版社, 1989年[7] 阮振铎,电气集中设计及施工,北京,中国铁道出版社, 2003年[8] 王祖华,车站信号自动控制系统,兰州,兰州大学出版社, 2003年[9] 顾新国,铁路信号设计规范,北京,中国铁道出版社, 2006年[10] 安伟光,铁路信号工程设备安装规程,北京,中国铁道出版社, 2009年[11] 阮振泽,铁路信号设计及施工,北京,中国铁道出版社, 2010年[12] 王永信,车站信号自动控制,北京,中国铁道出版社, 2007年[13] 林瑜筠,铁路信号基础,北京,中国铁道出版社, 2007年[14] 张铁增,列车运行自动控制,北京,中国铁道出版社, 2009年[15]徐彩霞.区间信号图册,北京,中国铁道出版社,2009年[16]丁正庭.区间信号自动控制,北京,中国铁道出版社,1990年指导教师(签名)____________ __ 时间:20 年月日系(所)主任(签名)_______________ 时间:20 年月日主管院长(签名)_______________ 时间:20 年月日摘要轨道电路是重要的信号基础设备,用来监督列车对轨道的占用和传递行车信息。

基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析

基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析

基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析目录一、内容概览 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 文献综述 (5)4. 研究内容与方法 (7)二、轨道交通信号系统故障分析 (8)1. 轨道交通信号系统组成及工作原理 (10)2. 常见故障类型及特征 (11)3. 传统故障诊断方法 (12)4. 基于大数据技术的故障诊断方法优势 (13)三、大数据技术在故障预测中的应用 (14)1. 大数据技术的概念与特点 (16)2. 大数据平台构建 (17)3. 数据采集与预处理 (18)4. 故障预测模型构建 (20)四、故障预测与分析系统的设计与实现 (21)1. 系统架构设计 (22)2. 数据接口设计 (24)3. 故障预测模块实现 (25)4. 故障分析模块实现 (27)5. 用户界面设计 (28)6. 系统测试及部署 (30)五、结论与展望 (32)1. 研究成果总结 (33)2. 未来工作展望 (34)一、内容概览随着城市化进程的加快和交通运输量的显著增加,轨道交通系统作为城市重要的公共交通工具,其稳定性和可靠性对于保障城市运行效率和乘客安全至关重要。

信号系统作为轨道交通的重要组成部分,其正常运行直接关系到列车的速度、方向和运行间隔,是实现轨道交通赖以高效、有序运行的关键。

信号系统在实际运行中不可避免地会出现各种故障,这些故障不仅影响乘客的出行体验,还可能导致安全性问题,因此预测和分析信号系统故障显得尤为重要。

本文档旨在探讨基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析方法。

我们首先分析信号系统可能的故障类型和发展模式,然后介绍大数据技术在大数据分析和预测中的应用场景。

在此基础上,我们将详细阐述大数据技术在故障预测与分析中的若干关键技术点,包括数据收集、处理、模型建立、评估和优化等。

我们将结合实际案例,展示如何运用大数据技术实现对信号系统故障的预测和分析,提高系统的可靠性与安全性,减少故障发生率,降低运维成本,提升乘客满意度。

轨道交通列车故障预测与诊断系统设计

轨道交通列车故障预测与诊断系统设计

轨道交通列车故障预测与诊断系统设计随着城市化进程的推进,轨道交通在现代城市中发挥着非常重要的作用。

然而,轨道交通车辆的故障对于乘客的出行及运输效率都会造成不便和延误。

因此,研发一套可靠高效的轨道交通列车故障预测与诊断系统对于保障轨道交通的安全性和可靠性至关重要。

一、引言轨道交通列车由众多机械、电子和电气设备组成,复杂而庞大。

为了保证轨道交通的安全运行,并提前发现和解决潜在的故障问题,开发一种可靠的故障预测与诊断系统是至关重要的。

二、轨道交通列车故障预测与诊断系统的重要性1. 提高安全性:轨道交通列车故障可能导致严重的事故,通过预测与诊断系统,可以在故障发生前进行预警并及时采取措施,降低事故风险。

2. 保障运输效率:列车故障会造成列车停运或延误,通过预测与诊断系统可以提前发现故障,减少维修时间,保障高效运输。

3. 节约维修成本:通过预测与诊断系统,可以及时发现故障,并针对故障进行精确诊断,避免不必要的维修和更换。

三、轨道交通列车故障预测与诊断系统设计要求1. 数据采集与存储:系统需要能够自动采集与存储轨道交通列车的运行参数、设备传感器数据等,并建立一个完善的故障数据库。

2. 故障预测模型:基于大数据和机器学习技术,构建一个准确可靠的故障预测模型,通过对历史数据的分析和学习,预测未来可能出现的故障。

3. 实时监测与预警:系统需要能够实时监测列车运行状态,并利用故障预测模型进行预测分析,提前发出预警信号,以便采取相应措施。

4. 故障诊断与定位:当出现故障时,系统需要能够精确地诊断和定位故障位置,为后续的维修提供必要依据。

5. 数据可视化与报告生成:系统需要能够将数据可视化展示,生成详尽的故障报告,并为维修人员提供操作指南。

四、轨道交通列车故障预测与诊断系统设计流程1. 数据采集与存储:系统需要与列车的各个传感器进行连接并实时采集数据,同时将数据存储在故障数据库中。

2. 数据预处理:对采集到的数据进行预处理,包括去除异常值、纠正数据偏移等操作,确保数据的准确性和可靠性。

地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨

地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨

地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨摘要:本文主要研究了故障预测与健康管理(PHM)系统的基本理念,对于建立地铁PHM系统,实现地铁车辆故障预防及处理、关键部位状态修,提高维修效率,降低维修成本有重要参考意义。

关键词:故障预测;维修;数据库1 背景介绍我国地铁车辆种类不同,检修模式没有统一规定,检修模式主要是以里程为主的基本模式,同时又结合时间分出了定期维修和不定期维修。

定期维修通常指的是定修或架修,不定期维修通常是指按照每日、每周等周期进行的检修,如:日检、月检等。

同时不定期维修还包括故障修,即车辆发生故障后,针对故障处理进行的维修。

随着现代设备的智能化、科技化飞速发展,设备的复杂度及智能化程度急剧增加,传统的故障诊断、设备定期检修及故障事后处理方式的弊端逐渐显现出来,难以适应新的要求。

在上世纪末PHM(Prognostics and Health Management)技术应运而生,虽然PHM技术已在航天、铁路行业得到广泛应用,但在地铁行业的应用及技术研究凤毛麟角。

2 何为PHMPHM是指利用传感器采集系统的数据信息,借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态,在系统发生故障之前对其故障进行预测,并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策,它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。

相较于传统的故障后维修或定期检修这类基于当前健康状态的故障检测与诊断,PHM是对未来健康状态的预测,变被动式的维修活动为先导性的维护保障活动,大大提高了装备的战备完好性。

当前PHM技术已经成为现代武器装备实现自主式后勤、降低全寿命周期费用的关键技术。

3地铁 PHM主要应用方向通过借鉴PHM系统在航天铁路等领域的应用并结合地铁自身特点,主要可以在以下几方面进行应用:图1 地铁PHM主要组成及应用方向架构3.1 数据库的建立3.1.1 车辆档案车辆档案是集合将车辆的基本信息、检修修程、使用维护说明书及工艺卡片等信息的车辆档案管理模块,通过此功能,可以查看车辆的基本数据、检修历史、健康状态,同时大数据处理中心可根据车辆档案制定合理检修任务及上线计划。

轨道交通装备故障预测与健康管理系统分析

轨道交通装备故障预测与健康管理系统分析

轨道交通装备故障预测与健康管理系统分析摘要:轨道交通的基础装备和运行控制系统虽在设计之初都遵循了安全指标原则,但仍存在发生故障的可能性,因为越复杂的系统发生故障的概率也会越高。

这些装备或系统在实际运行中一旦发生故障会极大地影响运营效率,在极端情况下甚至会导致安全事故的发生。

因此,提高轨道交通基础装备和运行控制系统在运行过程中的安全性及可靠性,已日益受到关注,故障预测与健康管理技术也日益得到重视,对提高轨道交通运营可靠性,提高维修维护效率、降低维修维护成本起到了关键作用。

关键词:轨道交通装备;故障预测;健康管理系统;前言:随着我国高铁事业的迅速发展,上线运营列车数量逐年增多,列车的设计、生产、运用、维修等品质受到全行业的高度重视。

如何提高轨道交通运行安全性、可靠性,降低运维成本,提升服务品质,已成为我国轨道交通事业可持续发展的重要课题。

一、故障预测与健康管理系统优势轨道交通装备系统应采用开放式体系结构,可“即插即用”,可不断更新或加入新模型,并可增强与其他系统进行信息交互和集成的能力。

其主要优势包含以下几点:(1)分布式、跨平台构架能够保证各个子系统独立完成相应的功能,并能实现不同平台之间的互操作,保证系统的可重用性。

(2)采用层次化结构设计,减小了复杂模型的耦合程度,可显著降低系统开发的复杂度。

(3)开放性、标准化的实现方法使层次之间、模块之间都能够按照标准进行数据交换和信息共享,并能集成来自不同供应商的软硬件。

(4)通过对潜在故障的实时诊断和定位,以及进一步对部件剩余寿命的评估,能够大大增强列车运行的安全性。

(5)车载系统能够自动对部件及设备健康状态进行诊断并做出相应的决策建议;可在列车入库前自动完成大多数测试诊断工作,缩短地面诊断时间;可减少故障误报率;提高维修效率的同时,可降低对外部维保人员及备件的需求,实现设备资源保障和经济效益提升。

二、轨道交通装备故障预测与健康管理系统1.轨道交通智能诊断与故障预测系统架构轨道交通的异常状态往往涉及列车集群、系统集群、部件集群等多个层次,各个层次之间的状态特征相互关联,使得故障预测和定位变得极为复杂,因此,开展轨道交通智能诊断和故障预测的研究,需要对实时状态数据进行特征提取和预处理,深入挖掘列车运行积累的历史数据,建立系统的故障预测数学模型,对部件、系统和列车层次的特征数据及关联关系进行监测和逻辑推导,轨道交通智能诊断与故障预测系统主要南车载故障预测与健康管理系统、车地数据传输系统、地面感知系统、地面故障预测与健康管理系统4个要素组成,车载故障预测与健康管理系统采用分布式结构,用于感知从零部件级到子系统级及整车不同层次的状态信息,完成实时数据融合、清洗、特征提取及存储等工作,地面故障预测与健康管理系统接收来自列车集群的运行数据,对列车集群进行差异性评估与分析,对运行数据中的相关性和因果性等关系进行挖掘,进而训练和优化车载故障预测与健康管理系统中的分析模型,地面故障预测与健康管理系统接收来自信息感知系统的车辆状态数据、运维环境数据、设计和制造数据等,进行清洗、转换、存储之后,基于已构建的分析模型对实时数据流进行处理,实现从列车集群到关键零部件的精确故障预测与健康管理,同时通过大数据分析对非实时数据进行知识挖掘,作为优化故障预测与健康管理模型的依据,地面故障预测与健康管理应用平台包含可视化展示及决策支持等,能够及时实现与运营管理层面的信息交互,将地面故障预测与健康管理系统分析结果反馈给车载故障预测与健康管理系统,同时指导列车的设计改进、智能制造和检修维护环节。

地铁车辆制动系统故障预测与健康管理技术研究

地铁车辆制动系统故障预测与健康管理技术研究

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面向预测性维护的轨道电路故障诊断及预测方法

面向预测性维护的轨道电路故障诊断及预测方法

基于机器学习的方法
01
02
03
决策树
根据已知的故障样本,建 立决策树模型,对新的轨 道电路状态进行分类。
支持向量机
通过构建超平面,将轨道 电路状态分为正常和故障 两类,适用于小样本数据 的分类。
随机森林
由多个决策树组成的集成 学习模型,通过投票机制 对新的轨道电路状态进行 分类。
基于深度学习的方法
预测性维护通过提前检测和诊断故障,有助于减少维修成本和停机时间,提高设 备运行效率。
研究面向预测性维护的轨道电路故障诊断及预测方法,对提高铁路运输系统的可 靠性和安全性具有重要意义。
研究现状与挑战
现有的轨道电路故障诊断方法主要包括电气参数检测、故障 模式识别等。
当前研究面临的主要挑战包括:故障的复杂性和不确定性、 数据质量和特征提取、模型的可解释性和鲁棒性等。
基于时间序列预测模型
时间序列预测模型
基于历史数据的统计规律,通 过时间序列分析方法建立预测 模型,对未来的轨道电路故障
进行预测。
移动平均法
根据历史数据的平均值、中位 数、众数等统计指标,建立时 间序列模型,预测未来故障发
生概率。
指数平滑法
利用历史数据的指数加权平均 值进行预测,对近期数据给予 较大权重,对远期数据给予较
持向量机等。
基于深度学习的诊断方法
03
利用深度学习算法对轨道电路故障进行诊断,如卷积神经网络
、循环神经网络等。
故障预测实证分析
1 2
基于时间序列预测的预测方法
利用时间序列预测方法对轨道电路故障进行预 测,如ARIMA模型、指数平滑等。
基于机器学习的预测方法
利用机器学习算法对轨道电路故障进行预测, 如支持向量回归、决策树等。

轨道交通列车新一代健康管理系统架构研究

轨道交通列车新一代健康管理系统架构研究

轨道交通列车新一代健康管理系统架构研究秦勇;丁奥;王彪;刘汉;徐磊;蔡昌俊;常振臣【期刊名称】《机车电传动》【年(卷),期】2024()1【摘要】科学维护运营车辆、保障列车运行安全一直以来都是轨道交通领域的核心问题。

近年来,随着列车预测性维修和无人驾驶等重大需求的提出,迫切需要实现全息状态感知、精细诊断预测、及时反馈处置的列车健康管理功能。

现有系统架构存在着感知低效、融合深度不足、模型优化动态差、计算协同弱、自主化决策水平低等问题,先进的物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术的发展,推动了列车健康管理系统架构向更高水平智能化演进。

文章对列车健康管理系统技术发展阶段进行了梳理划分,在此基础上提出了基于泛在感知与协同计算的轨道交通列车健康管理系统4.0架构,详细阐述了其内涵概念、系统架构和关键技术,归纳出泛在感知、协同计算与健康管理深度融合的解决途径、技术手段和预期效果,明确了现阶段技术攻关的主要方向,进而支撑列车安全保障和运维品质的提升。

【总页数】10页(P1-10)【作者】秦勇;丁奥;王彪;刘汉;徐磊;蔡昌俊;常振臣【作者单位】北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室;中车青岛四方机车车辆股份有限公司;广州地铁集团有限公司;中车长春轨道客车股份有限公司【正文语种】中文【中图分类】U279【相关文献】1.重庆都市区新一代智能交通管理系统架构研究2.新一代实用化配电管理系统架构体系及其工程意义3.基于敏捷供需链管理的新一代ERP系统架构研究4.新一代大运量全自动运行智慧列车暨上海轨道交通14号线首列车下线5.新一代大运量全自动无人驾驶智慧列车——上海轨道交通14号线首列列车成功下线因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

故障预测与健康管理技术在地铁列车上的应用

故障预测与健康管理技术在地铁列车上的应用

故障预测与健康管理技术在地铁列车上的应用李雪昆【摘要】Fault prediction and health management (PHM) technology can improve the transportation efficiency of urban rail transit,reduce the maintenance cost for rail transit equipment,enhance the maintenance of vehicles and key components and achieve the goal of PHM for rail transit trains. In this paper,suggestions for maintenance policy are proposed,aiming to improve the availability and reliability of metro trains,and change the planned maintenance mode to condition-based maintenance mode.%故障预测与健康管理(PHM)技术能提高城市轨道交通的运输效率,降低设备的运营维护成本,提高车辆及关键部件的维修效率,实现地铁列车的故障预测与健康管理.给出了维修策略建议,以期提高地铁列车的可用性与可靠性,促进地铁列车设备由计划修向状态修转变.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2018(021)002【总页数】3页(P105-107)【关键词】地铁列车;故障预测;健康管理【作者】李雪昆【作者单位】中车长春轨道客车股份有限公司总体研发部,130062,长春【正文语种】中文【中图分类】F530.7随着城市轨道交通的快速发展和地铁列车的不断增加,如何提高列车运营维护效率、降低成本及保证运营安全已成为车辆制造企业和地铁运营企业研究的重点。

故障预测与健康管理

故障预测与健康管理

故障预测与健康管理
故障预测与健康管理的案例分析
故障预测与健康管理的案例分析
航空发动机的故障预测与健康管理
1.利用先进的传感器技术对发动机的工作状态进行实时监控, 收集关键参数。 2.采用机器学习算法对收集的数据进行分析,预测可能的故障 。 3.结合历史维护记录,制定针对性的维护计划,提高发动机的 可靠性和寿命。
健康管理系统的构建与运行
▪ 健康管理系统的发展趋势
1.人工智能技术的应用:利用人工智能技术,实现对健康数据 的智能解读和分析,提高健康评估的准确性和效率。 2.互联网医疗的普及:随着互联网技术的不断发展,健康管理 系统将更加普及和便捷,为个体提供更加全面的医疗服务。 3.个性化健康服务的兴起:随着人们对健康管理的需求不断提 高,个性化健康服务将逐渐成为主流,为个体提供更加定制化 的健康管理方案。
故障预测与健康管理
目录页
Contents Page
1. 故障预测与健康管理简介 2. 故障预测的主要技术和方法 3. 健康管理系统的构建与运行 4. 故障预测在健康管理中的应用 5. 健康管理系统的优化与改进 6. 故障预测与健康管理的案例分析 7. 故障预测与健康管理的挑战与前景 8. 结论:故障预测与健康管理的价值
▪ 健康管理系统的挑战与机遇
1.数据安全与隐私保护:随着健康管理系统的不断应用,数据 安全和隐私保护成为亟待解决的问题,需要加强技术和管理手 段保障数据安全。 2.医学知识与技术的更新:随着医学知识和技术的不断更新, 健康管理系统需要不断升级和完善,以适应新的医学知识和技 术。 3.市场化机遇:随着健康管理系统的不断普及和应用,其市场 化机遇也逐渐显现,为相关产业提供了广阔的发展空间。
故障预测的主要技术和方法

轨道电路原理及其故障分析毕业论文

轨道电路原理及其故障分析毕业论文
2017.06.09
8
特种作业人员安全技术培训考核管理规定
第22、26、27、31条
特殊工种培训
特殊工种培训
建立特种作业人员台帐,制定期检查制度
合规
2017.06.09
特种作业人员安全技术培训考核管理办法
第5、6、19条
1、特种作业人员在独立上岗作业前,必须进行与本工种相适应的、专门的安全技术理论学习和实际操作训练。2、负责特种作业人员培训的单位具备相应的条件,并经省、自治区、直辖市安全生产综合管理部门或其委托的地、市级安全生产综合管理部门审查认可。3、特种作业人员全部持证上岗。无证上岗的,按国家有关规定对用人单位和作业人员进行处罚。
法规名称法规条款对应的职业健康因素如何适用亍本公司检测情况是否工程建设重大事敀报告和调查程序规伤亡事敀事敀报告重大事敀的调查工作坚持了实事求是尊重科学的原则重大危险源辨诃全条款危险源诃别危险源诃别重大危险源的辨诃依据是物质的危险特性及其数量特种作业人员安全技朮培训考核管理规定第22262731特殊工种培训特殊工种培训建立特种作业人员台帐制定期检查制度特种作业人员安全第56191特种作业人员在独立上精品可编辑技朮培训考核管理办法岗作业前必须进行不本工种相适应的与门的安全技朮理论学习和实际操作训练
合规
2017.06.09
13
中华人民共和国建筑法
第36、37、38、39、52、54、55、63、73条
劳动保护
施工安全
本单位严格按照相关法规执行
合规
2017.06.09
中华人民共和国工会法
第6、17、26、27、35、36条
序号
法规名称
法规条款
对应的职
业健康因素
如何适用
于本公司

轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法

轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法

轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法作为城市交通的重要组成部分,轨道交通系统的安全运行对于城市的发展具有重要意义。

轨道交通运行控制系统是确保轨道交通运行安全和高效的关键之一。

然而,由于系统的复杂性和运行环境的不确定性,故障的发生仍然是不可避免的。

因此,开发有效的故障预测与诊断方法对于实现轨道交通系统的稳定运行至关重要。

故障预测和诊断方法是保障轨道交通系统运行的重要环节,它们可以提前或及时发现可能引发故障的异常状况,对运行状态进行监测和评估,以确保及早采取措施进行修复。

下面将介绍一些常见的轨道交通运行控制系统的故障预测与诊断方法。

1. 数据驱动方法数据驱动方法是一种基于历史数据进行故障预测与诊断的方法。

它使用系统的传感器数据、操作记录等信息进行模型构建和训练。

通过时间序列分析、统计方法、机器学习等技术手段,将数据与已知故障模式相关联,从而预测和诊断未知故障。

2. 物理模型方法物理模型方法是一种基于系统物理原理的故障预测与诊断方法。

它基于对系统的物理理解和建模,在模型中考虑各种参数、力学关系等因素,通过模拟系统的行为来预测和诊断故障。

物理模型方法的优势在于能够从理论上对系统进行精确建模,但在实际应用过程中会面临模型的复杂性和参数的不确定性等挑战。

3. 统计方法统计方法通过分析历史数据中的故障样本和正常样本之间的差异,构建故障模型并进行预测与诊断。

常用的统计方法包括回归分析、方差分析、贝叶斯网络等。

统计方法在故障预测与诊断中具有广泛的应用,可以通过合理的数据采样和分析方法来推断潜在的故障源。

4. 知识库方法知识库方法是一种基于专家经验和知识的故障预测与诊断方法。

它通过建立故障知识库,将专家的经验和知识形式化,从而实现对故障的预测和诊断。

知识库方法的优势在于能够利用专家经验和知识进行故障判断,但需要不断更新和完善知识库以适应系统的运行变化。

除了上述方法,还可以使用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等人工智能技术进行故障预测与诊断。

轨道交通系统故障预测研究

轨道交通系统故障预测研究

轨道交通系统故障预测研究1. 引言轨道交通系统作为现代城市重要的交通方式之一,承担着运送大量人员和货物的重要任务。

然而,在运营过程中,系统故障难免会发生,给城市的交通运输带来一定困扰。

因此,研究轨道交通系统故障预测成为一个重要的领域。

2. 故障预测的意义故障预测能够帮助轨道交通系统的运营方提前了解可能出现的故障情况,采取相应的措施进行修复或维护,从而减少故障对系统运行的影响。

同时,故障预测也能够提高系统的可靠性和安全性,保障乘客的出行安全。

3. 故障预测方法(1)统计分析法统计分析法是一种常用的故障预测方法,通过对历史数据的分析来估计未来可能出现的故障。

这种方法适用于长期运行的轨道交通系统,可以通过收集和分析大量的数据来预测故障的发生概率。

(2)机器学习方法机器学习方法是近年来快速发展的一种故障预测方法。

通过建立预测模型,利用大数据分析来预测系统的故障情况。

这种方法适用于中长期故障预测,具有较高的准确性和预测能力。

(3)传感器监测法传感器监测法是一种实时监测系统状态的方法,通过安装传感器在关键部位对系统进行实时监测,并通过数据分析来判断是否存在故障。

这种方法具有实时性强的特点,能够及时发现故障,但对传感器的设置和数据处理要求较高。

4. 故障预测案例以某城市地铁为例,利用机器学习方法进行故障预测研究。

首先,收集地铁历史运行数据,包括列车运行时间、车厢运行状态、设备故障等信息。

然后,通过建立预测模型,利用机器学习算法对这些数据进行分析和处理,推测出未来可能发生的故障情况。

最后,根据预测结果,采取相应的维护和修复措施,确保地铁运行的安全性和可靠性。

5. 故障预测的挑战与展望(1)数据采集与处理轨道交通系统涉及的数据相当庞大,如何高效地采集和处理这些数据是一个关键的挑战。

未来可以利用更先进的传感器技术和数据处理算法来提高数据采集和处理的效率和准确性。

(2)算法优化和改进目前的故障预测算法还存在一定的局限性,如准确性不高、无法考虑到系统复杂性等。

轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计

轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计

轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计针对现有轨道电路实行故障维修和计划维修的缺陷,提出一种以状态为基础的设备故障预测维修机制。

设计故障预测与健康管理(PHM)体系结构与工作流程,采用模糊神经网络的方法,建立一种高压不对称脉冲轨道电路故障预测模型。

选定2个输入参数和4个故障输出参数,输出参数利用故障可信度描述,根据专家知识和现场经验形成模糊推理规则表。

通过仿真实验验证了PHM体系结构是有效的。

标签:轨道电路;故障诊断;故障预测;健康管理信号系统作为铁路运行系统的重要组成部分,是列车运行的“眼睛”,在确保列车运行稳定性与安全性方面起着非常重要的作用。

然而,随着我国铁路事业的迅猛发展,对轨道电路信号设备的运行性能提出了越来越高要求,增加了空闲红光带故障等故障的发生概率,影响了列车运行的稳定性、可靠性与安全性。

在这样的背景下,如何有效地防治轨道电路故障值得深入探讨。

一、概述轨道电路是铁路信号系统中最重要的和关键的基础设备之一,轨道电路的性能直接影响运输效率和行车安全,轨道电路的故障,轻则影响行车,降低运输效率,重则导致安全事故,造成财产损失并危及人员生命。

长期以来,由于缺乏对设备运行进行准确的状态判断和健康分析,轨道电路实行故障维修或计划维修的维修保养策略。

为提高我国铁路信号系统设备的维修保养水平,从20世纪90年代开始,铁道部有关部门先后组织研制了TJWX-I型和TJWX-2000型微机监测系统。

如今大部分电气集中车站都采用计算机监测系统,实现了对车站信号设备状态的实时监测,已基本实现把拥有现代技术的传感器、现场总线、计算机网络通信、数据库及软件工程融为一体,并通过监测与记录信号设备的主要运行状态,为电务部门掌握设备的当前状态和进行事故分析提供了基本科学依据。

但由于该系统尚缺乏完善的状态监测与故障诊断于一体的综合功能,使得很多复杂设备故障和行车事故原因仍需依靠人工经验分析判断。

近年来已提出了更科学的维修体制即以状态为基础的预测维修體制(ConditionBasedPredictiveMaintenance,CBPM),这种维修体制以故障预报技术为基础,实时监测系统的状态,当预测到即将发生故障时,就立即进行检修,这就能够确保系统不会发生大的故障,同时还克服了维修过剩的缺点,是一种视情维修机制。

不对称脉冲轨道电路发码器的防护办法

不对称脉冲轨道电路发码器的防护办法

不对称脉冲轨道电路发码器的防护办法
严建森;钟邦旺;杨光虎
【期刊名称】《铁道通信信号》
【年(卷),期】1998(034)004
【摘要】@@ 京广线郑州-武汉电化区段站内普遍采用不对称脉冲轨道电路,该制式具有瞬时功率大、分路灵敏度高和抗干扰性强等优点.由于不对称脉冲与站内电码化的移频信息,采用的是切换方式,因而轨道电路发码器经常处于开路状态,这种状态使发码器故障较多.为此,我们对开路状态下发码器的防护问题进行了研究并改进,达到了预期的效果.
【总页数】2页(P21-22)
【作者】严建森;钟邦旺;杨光虎
【作者单位】武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉;武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉;武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉
【正文语种】中文
【中图分类】U2
【相关文献】
1.基于单片机的不对称脉冲轨道电路接收器设计 [J], 司开波;张立材
2.一种新型高压不对称脉冲轨道电路接收器的研制 [J], 黄赞武;魏学业;杨世武
3.不对称高压脉冲轨道电路与25Hz相敏轨道电路相邻存在的问题及解决 [J], 陈玉泉
4.带微机接口的音频/脉冲发码器UM91531 [J], 李学海
5.不对称高压脉冲轨道电路发送器冗余措施研究 [J], 李虎;寇海军;王俊杰
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一种智慧地铁轨道状态预测和维修决策优化系统

一种智慧地铁轨道状态预测和维修决策优化系统

一种智慧地铁轨道状态预测和维修决策优化系统
李茂圣;王大彬
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2023(31)2
【摘要】为提高地铁轨道智能化管理水平,设计了一种新的智慧地铁轨道管理系统;分别设计了朴素贝叶斯分类器、Logistic回归分类器和支持向量机分类器,并构建了基于Stacking集成算法的轨道状态预测模型;利用XX地铁1号线、2号线和6号线在2015-2021年的设备数据、检测数据和维修数据,验证了模型有效性;引入自适应学习的马尔可夫决策过程(AL-MDP),构建了基于Stacking-SVM的轨道维修决策优化模型;利用模型对地铁轨道进行运行状态感知和异常状态预测,通过自适应学习的过程不断学习地铁轨道的劣化机理,并且为轨道的状态预警和维修策略提供个性化、精细化的决策建议;最后,设计并实现了智慧地铁轨道管理系统;引入AL-MDP后进一步降低地铁轨道的维修成本,能够实时掌握地铁轨道的运作状态;该研究给管理者和工作者提供精细化、个性化、更科学的维修优化决策,对维修成本和轨道安全实现双重精准控制。

【总页数】7页(P48-54)
【作者】李茂圣;王大彬
【作者单位】云南南天电子信息产业股份有限公司;昆明地铁运营有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】U216.3
【相关文献】
1.一种系统预防性维修的综合优化决策
2.基于仿真的多部件系统状态维修决策优化方法
3.一种基于轴承剩余寿命预测的状态维修优化决策方法
4.多失效系统退化变迁建模与状态维修决策优化
5.基于轨道质量状态的高铁轨道维修周期预测
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———————————— 基金项目:中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2009YJS014)
[1]
作者简介:黄赞武(1973-),男,讲师、博士研究生,主研方向:故障诊断,预测技术;魏学业,教授、博士;李绍斌,讲师、硕士 收稿日期:2011-12-29 修回日期:2012-02-26 E-mail:zwhuang@
状态监测 阈值判断 似然度比较 偏离度计算 特征信息提取 状态评估 多特征融合 征兆辨识 故障预测 故障趋势分析 设备保障决策 设备质量评估 故障诊断 故障识别 故障定位 健康管理 保养计划决策 故障因果图 故障统计分析
康管理 (health management)。故障预测是指根据系统现在 或历史性能状态预测性地诊断系统未来的工作状态。健康 管理是根据诊断和预测信息、设备使用要求、可用维修资 源对维修工作做出合理的决策。 通过 PHM 技术,应该达到如下的目标 [4]:(1)提供系 统失效告警; (2) 提供视情维护能力; (3) 指导设备评估和
1
概述
轨道电路是铁路信号系统中最重要的和关键的基础
原因仍需依靠人工经验分析判断。 近年来已提出了更科学的维修体制,即以状态为基础 的预测维修体制 (Condition Based Predictive Maintenance, CBPM)[2],这种维修体制以故障预报技术为基础,实时监 测系统的状态,当预测到即将发生故障时,就立即进行检 修,这就能够确保系统不会发生大的故障,同时还克服了 维修过剩的缺点,是一种视情维修机制。故障预测与健康 管理 (PHM)是实现视情维修的核心技术基础, PHM 代表了 一种维护方法和维护策略的转变,实现了从基于传感器信 息的诊断向基于智能系统的预测的转变,从而为在准确的 时间对准确的部件进行准确的维护提供了技术保障。 故障预测与 PHM 技术首先在美国军方得到应用 [3] , 本文将 PHM 技术引入到轨道电路的维修保养中,并以高 压不对称脉冲轨道电路为例,对轨道电路的故障类型进行 分析,结合轨道电路的特性提出了适用于轨道电路 PHM 的技术体系结构,采用模糊神经网络技术建立了故障预测 模型,并对其进行了仿真验证。
3
3.1
轨道电路 PHM 的实施案例
高压不对称脉冲轨道电路简介 高压不对称脉冲轨道电路 (HVAP) 通过在轨面周期地
图2
轨道电路 PHM 系统工作流程
施加脉冲高压,电击穿轨面不良导电层,有效降低轮对与 轨面的接触电阻,达到轨道电路分路目的,解决分路不良 故障。高压不对称脉冲轨道电路通过周期性触发电容充放 电,产生最高达 500 V 的脉冲电压信号,通过变压器施加 到钢轨上后瞬间功率可达 10 000 W(100 V∙100 A), 其峰头 的宽度为几个毫秒,脉冲循环频率为 3.25 Hz、 3.50 Hz、 3.75 Hz、 4 Hz 4 种。 高压不对称脉冲轨道电路采用是一种多特征的信号, 其特征包含频率、电压峰值、波头波尾比、尖脉冲的频谱。 具体参数如表 1 所示。
黄赞武,魏学业,李绍斌
(北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044) 摘 要:针对现有轨道电路实行故障维修和计划维修的缺陷,提出一种以状态为基础的设备故障预测维修机制。设计故障预测与健康管理 (PHM)体系结构与工作流程,采用模糊神经网络的方法,建立一种高压不对称脉冲轨道电路故障预测模型。选定 2 个输入参数和 4 个故障 输出参数,输出参数利用故障可信度描述,根据专家知识和现场经验形成模糊推理规则表。通过仿真实验验证了 PHM 体系结构是有效的。 关键词:轨道电路;故障诊断;故障预测;健康管理;模糊神经网络
轨道电路 电源系统 发送系统 接收系统 轨道变压器 传输系统 环境信息 传 感 器 数 据 采 集 接 口 多传感器融合 数据采集 数据处理 数据去噪滤波
剩余寿命评估
图1
轨道电路 PHM 体系结构
轨道电路 PHM 系统的工作流程如图 2 所示。
征信息提取,多特征融合。高压不对称脉冲轨道电路的特 征参数有多个,某些故障的征兆可能与其中的几个特征参 数有关,所以要综合各种影响因素来判断故障的趋势,将 特征参数进行融合。在数据处理模块中,其核心问题是滤 波算法和融合技术。 (3) 状态监测模块通过对数据处理模块结果的进一步 分析,进行状态评估和征兆辨识,为故障诊断和故障预测 提供直接证据。 如果 (4)在故障处理模块中包含故障诊断和故障预测, 状态监测模块监测出了系统的故障,则通过故障诊断模型 进行故障识别和故障定位,如果只是状态出现偏差,则通 过故障预测模块进行故障趋势分析并制定保障策略。 (5)健康管理模块包含:保养计划决策,故障因果图, 故障统计分析,设备质量评估,设备剩余寿命评估等。根 据设备的故障类型和故障频率对设备进行健康状况管理。
第 38 卷
第 20 期
黄赞武,魏学业,李绍斌:轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计
233
2
轨道电路 PHM 体系结构设计
PHM 包含两方面的内容:故障预测 (prognostics)和健
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
系统分析; (4) 提高系统可用性; (5) 降低设备全寿命维护 成本; (6)减少间歇性故障。 PHM 采用开放式分层体系推理结构,其核心是利用 先进传感器的集成,借助各种算法和智能模型来监控、预 测和管理系统的健康状况 [5-7] 。轨道电路的故障预测与健 康管理 (PHM) 的体系结构如图 1 所示。主要由数据采集、 数据处理、状态监测、故障诊断、故障预测和健康管理等 部分组成。
Architecture Design of Fault Prognostics and Health Management for Track Circuit
HUANG Zan-wu, WEI Xue-ye, LI Shao-bin
(School of Electronics and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) 【Abstract】The track circuit performs the strategy of fault and planned maintenance until now. In order to overcome the defect of this strategy, this paper presents a state-based mechanism for predictive maintenance of equipment, and designs a kind of architecture and workflow for Prognostics and Health Management(PHM) technology. A PHM system for High-voltage Asymmetric Pulse(HVAP) track circuit is designed based on fuzzy neural network, and two input parameters and four output typical faults are set in this system, the output faults are described with credibility, and the fuzzy inference rule table is gotten according to the expert knowledge and the experience from field. Computer simulation results show that the architecture of PHM is effective. 【Key words】track circuit; fault diagnosis; fault prognostics; health management; fuzzy neural network DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.20.060
设备之一,轨道电路的性能直接影响运输效率和行车安 全,轨道电路的故障,轻则影响行车,降低运输效率,重 则导致安全事故,造成财产损失并危及人员生命。长期以 来,由于缺乏对设备运行进行准确的状态判断和健康分 析,轨道电路实行故障维修或计划维修的维修保养策略。 为提高我国铁路信号系统设备的维修保养水平,从 20 世纪 90 年代开始,铁道部有关部门先后组织研制了 TJWX-I 型和 TJWX-2000 型微机监测系统 。如今大部分 电气集中车站都采用计算机监测系统,实现了对车站信号 设备状态的实时监测,已基本实现把拥有现代技术的传感 器、现场总线、计算机网络通信、数据库及软件工程融为 一体,并通过监测与记录信号设备的主要运行状态,为电 务部门掌握设备的当前状态和进行事故分析提供了基本 科学依据。但由于该系统尚缺乏完善的状态监测与故障诊 断于一体的综合功能,使得很多复杂设备故障和行车事故
波头和波尾峰值通过时域处理得到。表 2 为在现场测试得 到的一组 200 V 电压档、 3.25 Hz 频率时某区段在调整状 态时的测量数据。
GJ 参数 电压 /V 状态
高压不对称脉冲轨道电路参数测试数据
送端 /V 236.00 − 82.00 3.26 受端 /V 240.00 − 75.00 3.26 接收器 /V 206.00 − 69.00 3.26 30.2/27.4 ↑
3.3
基于模糊神经网络的故障预测模型 在故障诊断和预测领域,模糊神经网络 (FNN) 代表了
234
表1
特征参数 频率 电压峰值 波头波尾比 尖脉冲频谱

高压不对称脉冲轨道电路特征参数
参数值 3.25 Hz~3.50 Hz 3.75 Hz~4.00 Hz 200 V~300 V 400 V~500 V 4~1 0~3 000 Hz 参数作用 相邻区段配置为不同的频率, 实现绝缘破损的防护
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