基于神经网络技术的故障诊断模型与方法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文基于神经网络技术的故障诊断模型与方法研究姓名：刘建申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：张喜20060301摘要Y879867随着铁路运输事业的发展，全路装设有信号连锁设备的车站已占现有营业站的99．4％，电气集中车站占连锁车站的72．9％，而电气集中连锁道岔占连锁道岔的88．7％，大型编组站、区段站几乎全部实现了电气集中连锁。因此，确保铁路车站信号设备无故障地良好工作，对铁路运输安全具有非常重要的意义。利用新技术设备和方法，实现铁路信号设备状态监铡和故障诊断，是保障铁路运输安全中需亟

2、待研究的重大课题之一。本文正是在传统的信号分析方法的基础上，利用现代设备采集的铁路信号模拟量与开关量，将神经网络和专家系统融入铁路信号故障诊断之中，形成一个更加完善的趋于智能化的基于神经网络的铁路信号故障诊断专家系统。本文分析了铁路信号典型故障的故障机理，阐述了信号分析与故障诊断的方法，比较了各种方法的特点，针对铁路信号的典型故障特征，采用BP神经网络诊断方法，基于willdows平台，利用面囱对象的ⅥsuaIc++，开发了基于神经网络的铁路信号故障诊断专家系统。并且通过采集实际故障信号，对系统所采用的方法进行了功能验证。

3、实验结果表明，通过神经网络对铁路信号故障诊断，效果良好；提高了设备诊断、维修的效率，降低了设备的维修成本，具有很好的应用前景。关键词：棒经网络，故障诊断，铁路信号，专家系统AbstractWith也edcvel哪啪emofrailwaytranspoftation，the础waystati咖swi也si髓alintcrloc妇Igequjpment缸e99．4％ofmeexis“ngbuSinessstali∞s，aⅡdtlleoneswithclecmcintcrlocl【ingare72．9％ofmciIltcdoc蚰

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8、spects．K-eyword：neuralnet啪rk，faultdiagⅡosis，railwaysigIlal，expenssystem2第一章绪论1．1论文选题背景及研究意义铁路运输安全，一直是铁路系统建设和运营管理追求的重要目标。铁路车站信号控制设备是确保铁路行车安全的重要设施。随着铁路运输现