轨道电路红光带故障咋分析？一种智能诊断新方法

本发明专利技术公开了一种改进的轨道电路红光带故障诊断方法。主要包括以下步骤：1)FTA定性分析，根据现场故障分析确立故障树模型；2)由最小割集确定诊断模型的诊断属性,通过分析故障树所蕴含的知识，提取故障诊断规则；3)根据FTA分析结果，设计诊断系统结构并构建改进粒子群优化支持向量机的模型；4)根据诊断对象设定改进粒子群算法参数，通过样本学习训练改进的向量机模型，确立故障诊断模型；5)将实际运行时将实测数据输入到故障诊断模型中，计算得到故障诊断结果。本发明专利技术可用于诊断ZPW‑2000无绝缘移频轨道电路红光带故障，故障诊断准确度和故障样本利用率高，为轨道电路智能故障诊断提供一种新的技术手段。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高速铁路信号设备故障处理领域，是一种关于ZPW-2000轨道电路故障诊断方法，具体是一种基于FTA和改进粒子群优化支持向量机的ZPW-2000无绝缘移频轨道电路红光带故障智能诊断方法。技术背景由于轨道电路的特殊作用和地位，使得轨道电路的性能直接影响运输效率和行车安全，轨道电路功能失效轻则影响运输效率重则可能带来灾难性的后果，因此必须保证轨道电路的正常工作。目前区间闭塞的主流设备多采用ZPW-2000系列无绝缘轨道电路，轨道电路常年工作于室外，易受环境影响，极大的增加了设备发生故障的概率。其应用环境以及运营条件的复杂性等因素客观上也给轨道电路故障的诊断及维护带来了困难。当前，我国轨道电路设备故障的诊断与维护工作主要依靠现场人员的经验来进行。考虑到设备本身的复杂性，以及环境等因素的影响，单纯依赖维修人员的经验进行系统故障诊断，难免产生失误。如何高效的实现轨道电路设备故障的智能化诊断对进一步提高我国高速铁路列车运输效率与运输安全性显得尤为重要。近来，一些先进的故障诊断算法已被尝试应用到轨道电路故障诊断中，其中针对ZPW-2000无绝缘移频轨道电路故障诊断的方法研究有：文

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【技术保护点】

一种改进的轨道电路红光带故障诊断方法，包括如下主要步骤：(1)FTA定性分析：首先通过现场故障分析，搭建宏观ZPW‑2000轨道电路系统故障树模型，将其故障类型区分为室内故障与室外故障；然后以红光带故障为顶事件，逐级分析并按逻辑关系搭建ZPW‑2000轨道电路红光带故障树模型，采用下行法逐层搜寻最小割集，并将其按室内故障和室外故障进行分类；(2)诊断规则提取：通过分析故障树所蕴含的知识，总结红光带故障的故障模式，提取故障诊断规则，确定各改进粒子群优化支持向量机模型的诊断属性输入和诊断故障分类输出；(3)根据FTA分析结果，设计诊断系统结构，并构建两个改进粒子群优化支持向量机模型；(4)根据诊断

【技术特征摘要】

1.一种改进的轨道电路红光带故障诊断方法，包括如下主要步骤：(1)FTA定性分析：首先通过现场故障分析，搭建宏观ZPW-2000轨道电路系统故障树模型，将其故障类型区分为室内故障与室外故障；然后以红光带故障为顶事件，逐级分析并按逻辑关系搭建ZPW-2000轨道电路红光带故障树模型，采用下行法逐层搜寻最小割集，并将其按室内故障和室外故障进行分类；(2)诊断规则提取：通过分析故障树所蕴含的知识，总结红光带故障的故障模式，提取故障诊断规则，确定各改进粒子群优化支持向量机模型的诊断属性输入和诊断故障分类输出；(3)根据FTA分析结果，设计诊断系统结构，并构建两个改进粒子群优化支持向量机模型；(4)根据诊断对象设定改进粒子群算法参数，通过样本学习训练模型，确立故障诊断模型；(5)将实测数据输入到故障诊断模型中，计算得到故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的改进的轨道电路红光带故障诊断方法，其特征在于，所述步骤(1)中，搭建ZPW-2000轨道电路红光带故障树模型，采用下行法确立最小割集，按室内外故障对最小割集进行分类。3.根据权利要求1所述的改进的轨道电路红光带故障诊断方法，其特征在于，所述步骤(2)中，分析所建立的故障树模型建立两个故障诊断子模型，即：以轨道继电器动作电压U1、接收端接收电平U2、接收端模拟网络设备侧电压U3、轨出“1”电压U4和发送功出电压U5为诊断属性；以F1：与TCC通信故障、F2：轨道继电器故障、F3：接收器故障、F4：衰耗器故障、F5：接收端防雷模拟网络故障、F6：发送端防雷模...

【专利技术属性】

技术研发人员：王小敏，王秋实，江磊，郭进，

申请(专利权)人：中国铁路总公司，西南交通大学，

类型：发明

国别省市：北京;11

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