基于BN的轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著我國(guó)鐵路運(yùn)輸向高速度、高密度的方向發(fā)展,對(duì)鐵路信號(hào)設(shè)備尤其是擔(dān)任轉(zhuǎn)線作用的轉(zhuǎn)轍機(jī)提出了更高的要求。
  目前,對(duì)轉(zhuǎn)轍機(jī)的維修仍然采用傳統(tǒng)的月檢修結(jié)合故障修的模式,維修人員僅憑經(jīng)驗(yàn)修復(fù)設(shè)備,不僅對(duì)故障的診斷精度低,而且維修時(shí)間較長(zhǎng),早已不能滿(mǎn)足鐵路運(yùn)輸?shù)男枰?,?yán)重制約了運(yùn)輸效率,同時(shí)也是影響行車(chē)安全的重要因素。為了提高轉(zhuǎn)轍機(jī)故障的診斷精度,減少故障延時(shí),有必要采用人工智能方法協(xié)助維修人員判斷故障點(diǎn)并及時(shí)排除。
  作為處理

2、不確定性問(wèn)題的方法,BN(Bayesian Network,貝葉斯網(wǎng)絡(luò))以其強(qiáng)大的不確定性推理和學(xué)習(xí)能力,被廣泛應(yīng)用于航天、軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域設(shè)備的故障診斷,其建立的故障診斷模型能清晰準(zhǔn)確的表達(dá)故障現(xiàn)象和故障原因之間的定性、定量關(guān)系。因此將該方法用于轉(zhuǎn)轍機(jī)的故障診斷。
  論文以S700K型電動(dòng)轉(zhuǎn)轍機(jī)為研究對(duì)象,詳細(xì)分析了轉(zhuǎn)轍機(jī)控制電路和道岔的工作原理,結(jié)合調(diào)研鐵路信號(hào)領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí),梳理歸納出轉(zhuǎn)轍機(jī)控制電路故障和機(jī)械故障類(lèi)型及

3、故障的原因。
  根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和先驗(yàn)概率列出故障的因果關(guān)系調(diào)查表,構(gòu)造出針對(duì)轉(zhuǎn)轍機(jī)故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)計(jì)算得出所有節(jié)點(diǎn)的條件概率表。在輸入故障的條件下,利用團(tuán)樹(shù)傳播算法推理出故障原因的后驗(yàn)概率。由于根據(jù)不同專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)建立的模型,其故障診斷結(jié)果存在差別,因此提出基于人工魚(yú)群算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,融合不同的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來(lái)構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
  將人工魚(yú)群算法運(yùn)用到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)中,利用人工魚(yú)群算法全局搜索能力

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