基于神经网络的地铁列车速度传感器故障诊断方法.pdf

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1、0悃I街辄翟交麓翼基于神经网络的地铁列车速度传感器故障诊断方法宋云朱明年(1．广州地下铁道总公司运营事业总部，51()15()，广州；2．上海自仪泰雷兹交通自动化系统有限公司，201206，上海∥第一作者，工程师)摘要为了改善城市轨道交通列车设备安装空间和确保防护点能够随前车移动而实时更新，有利于进一步列车运行安全，提出一种基于径向基神经网络的双通道速度缩小行车间隔提高运输效率的基于通信的列车运行传感器在线故障检测诊断方法。通过建立双通道速度传感控制系统。因此，列车速度是衡量轨道交通安全及器神经网络故障检测模型，提出3种故障检测策略，并且对运行状态的重要参数。模型进行

2、调试试验。试验结果表明所提出的方法能够准确双通道速度传感器是列车测量速度重要设备，检测传感器故障，为地铁列车提出一种新的故障检测方法。系统利用其对列车的速度及其运行方向进行判断，关键词地铁列车；径向基函数；双通道速度传感器；神经并且系统利用其参数对列车整体测控系统进行精确网络中图分类号U284．47控制。在这一过程中，双通道速度传感器的输出信息是否准确直接影响地铁列车运行状态和安全l_1]。SubwaySensorFaultDiagnosisBasedonRadialNeuralNet-由于地铁列车的运行环境比较恶劣，运行过程中的work列车强烈的振动及周边器械的电磁

3、干扰等因素的存SongYun，ZhuMingnian在，对传感器软、硬件的干扰非常严重，会造成传感AbstractInordertoimprovetheinstallationspaceofon-器的输出信号发生故障，传感器输出故障信号将导boardequipmentandensurethesafeoperationofurbanrail致列车的控制系统分析、处理和控制功能发生紊乱，trains，anon-linefaultdetectiondiagnosismethodoftwo-造成系统无法正常的运行，严重威胁到列车运行安channelspeedsensorbas

4、edonradialbasisfunction(RBF)neu—全问题，带来无法估计的安全隐患和严重后果l2]。ralnetworkispresented．Throughestablishingafaultdetection因此，双通道速度传感器故障诊断方法的研究对保modeloftwo-channelspeedsensorneuralnetwork，threekinds证列车的安全具有重要的意义。offaultdetectionmethodareputforward，bywhichthemodel目前，工程中对速度传感器的故障诊断技术主isadgusteandtes

5、ted．Theresultshowsthattheproposedmeth—要有试验对比法和测试经验法两种方法。试验对比odcanaccuratelydetectthesensorfaultandprovideanewtes—tingmethodoffaultdetectioninsubwaytrains．法具有不依赖传统经验，可行性高，检测速度快的优Keywordssubwaytrain；radialbasisfunction；two—chan—点；但也带来试验平台搭建繁琐，建造成本过高的弊nelspeedsensor；neuralnetwork端[3]。测试经验法

6、以检测波形为依据，通过传统First-author’SaddressGMCMetrooperationDepartment，经验判断故障原因，减少试验成本，但对于操作者提51015(】，Guangzhou．China出很高的技术要求，由于运行环境复杂带来的判断误差将对故障诊断结果产生很大的影响。城市轨道交通的信号系统是保障行车安全、提近些年来，人工神经网络已广泛用于传感器故障高运输能力的关键技术装备。在轨道交通信号系统诊断中，其中径向基神经网络的逼近能力，分类能力中以列车速度作为衡量系统发展阶段，大致分为三和学习速度优于其他的神经网络_5—63，本文采用径向个发展阶段

7、，从采用阶梯式速度控制的模拟轨道电基神经网络构成双通道速度传感器输出预测器。路，经历采用一次模式曲线式安全防护的数字轨道l地铁列车传感器诊断系统的建立电路的ATC(列车运行自动控制)系统，发展到通过安全数据传输，将前行列车的位置信息安全传递给对地铁车辆运行状态进行实时性检测，并且建后续列车，可实现一次模式曲线式安全防护，并且其立了硬件冗余故障检测系统，用于保证列车运行状·(，4·第期0≥曩00。000毫0曩；激绩态的正确性。硬件冗余故障检测系统具有检测速度统，采用一个双通道速度传感器，将其采集的双通道快、不依赖系统数学模型的特点，但是也存在建设成数据