基于信息融合铁路信号设备故障诊断方法的研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰捌交通太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学僦文储躲和户签翱期州年莎月∥日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰趔童通太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰丛銮通太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编

2、以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：岔唧签字日期：加／；年‘月侈日谚二b阳忍年鼋¨名期签日师字兰州交通大学硕士学位论文摘要随着铁路运输向高速、高密度、重载方向的快速发展，对铁路信号设备的安全有了更高的要求，由于铁路信号设备的安全是保障铁路行车安全的重要部分，因此根据实际情况研究出能够对铁路信号设备故障进行诊断的系统显得十分必要。目前，对铁路信号设备的故障诊断通常需要依靠维护人员的经验和对铁路信号设备故障机理的把握程度，这难免会产生由于经验不足而导致

3、对铁路信号设备维护时间的延误，甚至会造成设备故障性行车事故。或者对铁路信号设备的故障诊断方法大部分都是采用单一的故障诊断方法，使得诊断精度偏低。因此，需要采用新技术和方法来实现对铁路信号设备故障诊断。本文首先对铁路室外信号设备构成、工作原理、产生的故障机理以及产生的历史故障数据进行了分析，得出最典型的几种故障模式，建立了室外信号设备故障样本数据。再者论述了信息融合的技术特点，形式结构以及具体的处理方法，并且从信息论的角度论证了信息融合技术在室外信号设备故障诊断中的可行性和有效性。在此基础上，将铁路信号设备故障诊断与信息融合相结合，提出了

4、一种基于D．S证据理论信息融合的铁路信号设备故障诊断模型和方法，首先分别运用BP神经网络和模糊综合评判对室外信号设备中的S700K道岔转辙机和ZPW．2000A无绝缘轨道电路进行的故障诊断，然后利用BP神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D．S证据理论中的可信度分配，最后将BP神经网络和模糊综合评判故障诊断的结果利用D．s证据理论进行决策融合，并通过实例验证了这种方法的可行性和有效性。诊断结果表明，通过对铁路室外信号设备的信息融合故障诊断，该诊断方法具有较高的故障诊断精度，诊断结论的可信度有明显提高。关键词：故障诊断；信息融合；BP神经

5、网络：模糊综合评判；D-S证据理论论文类型：应用基础研究基于信息融合的铁路信号设备故障诊断方法研究AbstractAsrailtransportationisdevelopingtowardshi曲speed，hi曲densityandheavyload，peopletendtoraisehigherrequirementstothesafetyperformanceoftherailsignalingequipment．Sincethesafetyoftherailsignalingequipmentconstitutesaquite

6、importantfactorinensuringtherailsafety，itisverynecessarytodevelopasystemdiagnosingtherailsignalingequipmentfaultsaccordingtotheactualsituation．Atpresent，thefaultdiagnosisoftherailsignalingequipmentusuallydependsontheexperienceofmaintainersandthedegreeofcompetenceinthefau

7、ltmechanism．Consequently，theproblemsariseasfollows：theinexperienceofmaintainersmay1eadtot11edelayofmaintenancetimeandtrainoperationaccidentcausedbyequipmentfault；thesinglediagnosticmethodmayreducethediagnosisaccuracy．Therefore，newtechnologyisinurgentneedinordertoachievet

8、heinteUigentfaultdiagnosisofrailsignalingequipment．TheresearchofthethesisiSpresentedinthefollowing．Tobe