基于灰关联的道岔故障诊断方法研究

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1、BEIJINGJIAOTONGUNIVERSITY硕士学位论文基于灰关联的道岔故障诊断方法研究作者姓名陆桥学科专业交通信息工程及控制指导教师赵林海教授培养院系电子信息程学院二零一五年四月硕士学位论文基于灰关联的道岔故障诊断方法研究作者：陆桥导师：赵林海北京交通大学年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、使用学位论文的规定。特授权北京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，提供阅览服务，并釆用影印、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。学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用

2、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）学位论文作者签名：导师签名签字期：办年月办日签字闩期：■年；月如闩孕校代码：密级：公幵北京交通大学硕士学位论文基于灰关联的道岔故障诊断方法研究作者姓名：陆桥学号：导师姓名：赵林海职称：教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：交通信息工程及控制研究方向：高速铁路列车运行控制北京交通大学年月致谢首先感谢导师赵林海教授在我的悉心指导，导师正直的为人、渊博的学识、严谨的治学态度、科学的工作方法以及对课题前沿不停的探索精神给我们留下了深刻的印象。感谢您在我攻读硕士学位期间为我提供了悉心的指导和有利的信息。在课题研究和论文写

3、作的过程中，我得到了赵老师的热情指导和关心，您每一次对问题的指道都使我受益匪浅，并深深为您清晰的理论思维和严谨的治学态度所折服，在此对您表示衷心的感谢。于此同时在生活方面，感谢赵老师给予的关心态度，在每一次生病时都能感受到赵老师的关心和体谅。此外，亦感谢您包容我种种的缺点与不足，并给予我人生道路的指导，在漫漫人生路上学生必会谨记您的教诲，努力改变自己、提升自己。我要感谢我的家人，感谢所有关心、支持和帮助过我的师长、亲人和朋友们。是你们给了我战胜困难的决心和勇气，为我提供了源源不断前进的动力。感谢成长道路上所有曾经关心、支持和帮助过我的师长、亲戚和朋友们。特别需要感谢同实验室的张才林

4、、李茂蛟、石卫师和江迎师兄在研究生学习过程中的帮助，感谢任磊、毕延帅、吴蒙、孟祥松、李溪林同学在我完成项目和论文的过程中为我提供了巨大的帮助和支持。此外，本论文研究工作主要依托于国家自然科学基金重大项目“高速列车信息控制系统可靠性实时评估理论与方法”（。最后，我要向百忙之中抽时间对本文进行审阅，评议和参与本人论文答辩的各位老师表示衷心的感谢。中文摘要中文摘要随着铁路运输朝着高速、高密度方向的快速发展，对铁路信号设备的安全可靠性提出了更高的要求。而道岔作为铁路信号车站联锁系统的重要组成部分，是排列列车进路和实现进路转换的关键设备，因此及时高效实现道岔设备的故障诊断，是保障铁路行车安全

5、的重要部分。目前国内针对道岔的监测手段主要通过微机监测系统对道岔转辙机的动作时间、工作电流及功率等系列参数绘制相关曲线，而针对道岔故障所釆用的人工分析诊断方法在诊断效率、诊断及时性和成本等方面已经无法满足当前铁路发展需求。与此同时，由于道岔设备结构以及周围环境的复杂性，导致道岔故障模式的多样性及不确定性，加大了故障诊断难度。针对以上问题，研究相应的道岔故障诊断方法具有重要的现实意义和实用价值。本文分析了道岔的基本工作原理及微机监测系统中所获取的道岔转辙机动作功率数据，提出基于灰色关联分析的道岔故障诊断方法，并着重分析了灰色关联分析模型的建立以达到最佳的诊断性能。论文主要研究工作如下

6、：基于道岔设备的基本结构与工作原理，将道岔划分为启动、解锁、转换、锁闭、构通表示五个工作过程，并根据道岔的五个工作过程将道岔转辙机动作功率曲线划分为五个时间区段，以此对道岔的故障模式进行分析。提出了基于灰色关联分析的道岔故障诊断方法。通过道岔转辙机动作功率数据的预处理，消除不同转辙机型号所导致的数据时间区段划分差异性影响；采用各类时域信号特征参数实现功率曲线各时间区段的特征提取，并基于准则进行特征选择，选取各时间区段中的最优特征组成特征序列集。通过灰色关联系统的序列变化分析实现道岔各类故障模式的特征序列模型建立，并分析比较各类灰色关联度模型后采取邓氏关联度算法实现灰色关联度的计算，

7、最后通过故障模式识别诊断策略的建立实现道岔的故障诊断。针对邓氏关联度算法中分辨系数在算法中的重要性通过测试样本集实验验证确立最佳分辨系数值，并以此分辨系数值就功能及性能两个方面对道岔故障诊断系统进行试验验证，最终结果表明本文所提出的基于灰色关联分析的道岔故障诊断方法可以有效的实现各类道岔故障模式的识别诊断，并可以有效的解决由于设备及环境因素造成的故障模式多样性及不确定性问题，具有较强的鲁棒性。关键词：道岔；转辙机；故障诊断；灰色关联分析；准则分类号：ABSTRACTA