基于神经网络的微机监测系统故障诊断研究

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1、中图分类号：U284.92密级：公开UDC：本校编号：硕士学位论文论文题目：基于神经网络的微机监测系统故障诊断研究研究生姓名：杨燕学号：0207489学校指导教师姓名：魏文军职称：副教授申请学位等级：工学硕士专业：交通信息工程及控制论文提交日期：2010.6.17论文答辩日期：2010.6.5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，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同

2、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。学位论文作者签名：签字日期：年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州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州交通大学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：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日硕士学位论文基于神经网络的微机监测系统故障诊断研究Rese

3、archofFaultDiagnosisoftheMicro-ComputerMonitoringSystemBasedonNeuralNetworks作者姓名：杨燕学科、专业：交通信息工程及控制学号：0207489指导教师：魏文军完成日期：2010年6月兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要目前，我国铁路逐步向高速和重载的方向发展，对于信号设备的安全可靠性及行车安全的要求越来越高。因而利用新技术和新方法实现对铁路信号设备的故障诊断，保障铁路安全运输，成为当前亟需研究的课题之

4、一。我国利用微机监测系统对铁路信号设备进行实时监测，并记录其主要运行状态，当信号设备出现异常时及时报警，可以为电务部门掌握设备运用情况和故障分析提供科学依据，但是微机监测系统故障诊断功能的研究尚处于初级阶段，缺乏完善的集状态监测与故障诊断于一体的综合功能，现场分析、判断和处理故障仍然需要依赖维修人员对设备故障机理的把握程度和经验，因此，实现微机监测系统的故障诊断功能是非常有必要的。针对铁路信号设备故障的复杂性、随机性和非线性等特点，本文将神经网络方法应用于微机监测故障诊断中，利用其非线性和自学习能力及其在故障诊断领域的诸多优势

5、，实现微机监测系统的故障诊断功能。本文设计了基于BP神经网络的微机监测故障诊断流程，通过对信号设备故障机理的分析确定特征参量，利用微机监测系统的状态监测功能获取故障数据，将故障数据作为训练样本对神经网络进行训练，网络将自动获取其中的映射关系。之后再实时监测特征参量的异常变化，将实测的信号设备特征参量作为待诊断样本输入神经网络，则网络将会输出最匹配的诊断结果。模糊系统与神经网络的结合能够融合模糊逻辑和神经网络的长处，既兼顾铁路信号设备故障诊断知识的模糊性，又利用了神经网络自学习能力强的特点，能够更好地实现对信号设备故障的诊断。本

6、文将模糊系统与神经网络相结合，首先对设备进行故障类型的初步诊断，将模糊系统作为神经网络的前置系统，对故障样本数据进行模糊量化，从而使故障样本更加精确，并提高了学习速度及诊断精度，同时，利用模糊权重的概念，通过计算故障权重来进一步完成对故障类型的精确诊断。本文分别对开关量故障、需要人工干预的开关量故障及模拟量故障的诊断及应用进行了分析，详细阐述了对信号设备故障的初步诊断及精确诊断过程，并对诊断过程进行了仿真，仿真结果表明将模糊神经网络方法应用于微机监测系统的故障诊断是切实可行的，能够大大提高训练速度及诊断精度。最后，论文对现场实

7、例进行了故障诊断仿真，仿真结果表明将模糊神经网络方法应用于微机监测系统的故障诊断是切实可行的，并且该方法具有一定的实用价值，能够在一定的范围内进行推广。-I-兰州交通大学硕士学位论文关键词：微机监测系统；故障诊断；模糊神经网络论文类型：应用研究-I-兰州交通大学硕士学位论文AbstractCurrently,chinarailwaytendstodevelophighspeedilyandheavily.Thedemandsofthereliabilityofthesignaldevicesandthedrivingsecur

8、ityareincreasingmoreandmore.Therefore,it’surgenttoresearchonthesignificantissue,inordertoensuredrivingsafely,thatrealizediagnosingthefault