基于模糊神经网络的高压不对称脉冲轨道电路故障诊断

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1、ｒ：公开学校代码：１０００４密级ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文基于模糊神经网络的高压不对称脉冲轨道电路故障诊断作者姓名王萌学科专业信息安全’、．＇指导教师郑宏云副教授．Ｈｉ呆Ｉ＂．ｆ：却吁＇＾培养院系电子信息工程学院一＇＇Ｉ＾巧ｆ眾鸯提憾ｆ怖别二零—六年四月亟韦ＪＩ龜如交道乂攀硕击学位论文基于模糊神经网络的高压不对称脉冲轨道电路故障诊断－ｍｍｅｔｒＦａｕｌｔＰｒｏｇｎｏｓｉｓｏｆＨ

2、ｉｈＶｏｌｔａｇｅＡｓｙｉｃＰｕｌｓｅＴｒａｃｋＣｉｒｃｕｉｔｓｇｂａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ作者：王萌导师：郑宏Ｓ北京交通大学２０化年４月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留。特、使用学位论文的规定授权北京交通大学可学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可Ｗ为存在馆际合作关系的兄弟高校用

3、户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）；导师签名学位论文作者签名ｉ＾：１＾月签字日期：炸４月３日签字日期；年Ｗ日学校代码：１０００４密级：公开北京交通大学硕±学位论文基于模糊神经网络的高压不对称脉冲轨道电路故障诊断Ｆａｕ－ｌｔＰｒｏｎｏｓｉｓｏｆＨｉｇｈＶｏｌｔａｅＡｓｍｍｅ吐ｉｃＰｕｌｓｅＴｒａｃｋＣｉｒｃｕｉｔｓｇｇｙｂａｓｅｄｏｎＦｕｚｚＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｙ作者姓名：：王萌学号１３１２０２０６导师姓名：郑宏云

4、职称：副教授学位类别：工学学位级别：硕±学科专业：信息安全研究方向：网络信息安全北京交通大学２０１６年４月ｉ致谢岁月如歌，光阴似箭，两年半的研究生生活即将结束。回首两年半的求学历程，我对那些引导过我、帮助过我，激励过我的人充满感激。首先，我要感谢我的导师郑宏云副教授。我能够进入北京交通大学攻读硕±一学位，得益于郑老师的帮助，，所Ｗ我直提醒自己要珍惜时间努力积累。郑老师渊博的专业知识、严谨的治学态度及平易近人的人格魅力对我产生了深远影响，两年半的学习生活我的各方面素质都得到了提高。

5、在此谨向郑老师表达我最诚擎的敬意和感谢。一其次，我还要感谢黄赞武副教授。我与黄老师相识五年来，他直是我学习和生活上的双重导师，，除了给予我学习研巧上的帮助同时也给予我生活上的鼓励。黄老师作为长辈，关怀备至，让人感念至深。一直Ｗ来的同时，我还要感谢我的朋友们，梁林俊、郑杰、姚戈，感谢你们鼓励和帮助。还要感谢的是实验室的兄弟姐妹们，两年半来，我们朝夕相处，共同进步，。同窗么谊我将终生难忘。一感谢我生活学习了六年半的母校，北京交通大学个宽阔的学。母校给了我习平台，让我不断吸取知识，充实自己。最后一，

6、我要感谢直呵护我成长的父母。六年半的学习生活中，我遇到过很多挫折和困难，是他们的鼓励和支持，才使得我坚定信念，Ｗ优异的成绩完成学业。北京交通大学硕±学位论文摘要摘要轨道电路故障不仅会影响行车效率，而且可能会造成重大安全事故，。所Ｗ研究轨道电路的故障诊断问题具有重要的实际意义，。本文根据轨道电路系统原理搭建了高压不对称脉冲轨道电路模型，通过模拟轨道电路的多种故障状态，得到了若干组故障样本数据，。在此基础上通过对模糊神经网络和遗传算法的深入研究，分别建立了基于广义加权平均的模糊神经网络的轨道电路故障

7、诊断模型和基于遗传模糊神经网络的轨道电路故障诊断模型。通过仿真验证，两种模型都具有较好的故障诊断精度和泛化能力。本文的创新点主要包括Ｗ下两方面：（１）基于广义加权平均的模糊神经网络的轨道电路故障诊断方法。模糊算子在模糊神经网络的输入层模糊化和输出层去模糊化过程中起着至关重要的作用，决定着网络结构的性能。虽然将模糊神经网络应用于轨道电路故障一一诊断己经有些相关研究，但选取的模糊算子般都是无参数的，并未充分考虑到模糊算子的作用。一本文通过对典型模糊算子聚合性能的深入研巧，提出种基于带补偿度参数模糊算子

8、的改进算法模型。将广义加权平均（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＷｅｉｈｔｅｄＡｖｅｒａｅＧＷＡ）ｇｇ，模糊算子分别代替规则推理层和输出层的神经元传递函数，形成广义加权平均模－ＦＮＮ－糊神经网络（ＧＷＡ）模型。通过对ＧＷＡＦＮＮ模