基于LSTM-BP级联网络的列控车载设备故障诊断

列控车载设备是保障高速列车行车安全、提高运输效率的核心组成部分,快速有效地诊断其故障类型具有重要意义.针对300T型列控车载设备故障文本数据的错综性和时序性,提出一种基于LSTM-BP级联网络模型的车载设备智能故障诊断方法.首先,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法优化BP神经网络提高模型的泛化能力;其次,利用长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的记忆特性,充分学习具有时序性的故障特征信息,解决BP神经网络模型难以准确诊断关机误报和引发故障等问题;最后,利用实际数据对模型进行多次试验分析,BR优化的神经网络模型分类准确率为85.06%;而LSTM-BP级联网络模型分类准确率达到95.10%,能够很好地解决对关机误报和引发故障诊断不准确的问题,验证了本文所提出的智能故障诊断方法的有效性.     

基于XGBoost的列控车载设备故障预测方法

列控车载设备的健康管理和故障预测是实现高速铁路关键装备智能化视情维护的重要途径.为了克服列控车载设备故障建模的复杂性和健康监测手段受限等问题,充分运用现场收集的设备运行记录数据,提出一种基于数据驱动的列控车载设备故障预测体系框架.建立了高速列车列控车载设备运行数据管理平台,基于大量历史现场数据构建训练及测试样本集,运用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法实施特定故障类型的模型训练与学习,并将所得故障模型用于故障概率的预测分析.以CTCS2-200H型列控车载设备为对象,运用实际数据对所提出的故障建模方法进行了验证,对不同建模样本规模、故障类型维度下的模型性能以及不同建模算法性能进行了对比.结果表明:基于XGBoost算法的建模方法能够有效揭示各特征量与故障之间的关联,所采用树的深度值越高,迭代收敛速度越快;相较于GBDT、RF算法,基于XGBoost的建模方法能够实现更高的预测正确率,在给定样本条件下达到稳定正确率所需训练时间分别减少了78.55％、12.47％,验证了该方法在大规模数据条件下的适用性和性能优势.     

简析一起高铁CTCS3-300S型车载速度传感器故障

随着越来越多高铁线路的不断开通和长大交路的开行,ATP(列车超速防护系统)车载设备故障也随之增加,速度传感器故障就是其中的一种。速度传感器作为CTCS3-300S型列控车载设备的的重要组成部分,与测速测距模块TACU板共同担负着列控车载设备的一项重要功能——测速测距计算。毋容置疑,如果速度传感器故障,将会形成车载设备的安全隐患,对动车组的行车安全也会造成重大威胁。该文就一起库内检测时发生的此类故障加以简析,找出原因,为动车组故障应急处理提供相关参考。     

基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断

针对目前高速铁路列控车载设备故障诊断过度依赖于专家经验且诊断正确率不高等问题,提出了以专家知识为基础,以贝叶斯网络为核心的故障诊断方法.首先,以CTCS3-300T型列车运行控制系统的车载设备为研究对象,建立基于专家知识的贝叶斯网络.其次,根据故障记录数据集使用K2算法进行结构学习并对学习后的贝叶斯网络结构做适当简约处理.利用极大似然估计算法进行参数学习,得到故障诊断的最优贝叶斯网络.最后,通过诊断推理,得到该故障诊断模型的诊断正确率为88.20％,验证了该贝叶斯网络模型的可行性和有效性.     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets, RS)的数据分组处理(Group Method of Data Handling, GMDH)神经网络分类模型.该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题.同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法.最后,通过与BP(Back-Propagation, BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效.     

基于灰狼算法和案例推理的工控系统入侵检测

提出了一种基于二进制灰狼算法和邻域粗糙集的案例推理分类算法(bGWO-NRSCBR),以有效处理工控网络数据样本高维、冗余的问题。首先,将邻域粗糙集(NRS)中的依赖度概念和属性个数作为二进制灰狼优化算法(bGWO)的适应度函数,通过狼群不断更新位置寻找最小相对属性集;然后基于属性重要度对权重进行优化分配从而建立案例推理(CBR)分类模型;最后利用该模型对工控网络标准数据集进行入侵检测研究。实验结果表明,本文算法能够获得最小相对属性子集,并有效提高入侵检测算法的准确度和效率。     

200C-ATP典型故障数据浅析

ATP的维护是列车运行的基础,为保证列车的正常运行,必须通过对列车的运行数据,特别是故障数据进行分析,找出列控设备的故障,完善设备.ATP是确保列车运行安全的关键设备.进行故障判断分析的重要依据就是200C车载设备(ATP)数据文件,通过对200CATP典型故障数据分析,结合地面和车载设备相应典型故障案例,阐述了ATP数据分析在设备故障分析处理中的应用.     

郑西高铁ATP设备故障判断（分析）及处理

列控车载设备的维修对动车组安全运行有着至关重要的意义。本文以介绍故障分析方法为主线,将列控车载设备进行新的归类,提出了各类设备在故障处理及日常维护时的薄弱环节和注意事项,为故障处理提供思路。     

基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.     

AHP在ATP车载设备维修决策中的应用

基于以可靠性为中心的维修理念,对列车自动防护(ATP)车载设备进行功能和故障模式分析,运用层次分析法(AHP)对某种类型的ATP车载设备故障影响程度进行定量评估.结果表明:TCR天线的故障影响程度最高,BTM的故障概率最高,应适当调整这两个设备的维修策略.说明AHP方法可有效运用于ATP车载设备的维修决策,可针对性的优化既有的通用维修模式.     

基于改进粒子群优化算法的电机故障诊断研究

针对电机转子故障,利用神经网络方法进行故障诊断研究。将基本粒子群优化(PSO)算法进行改进,并用其训练反向传播(BP)神经网络,对电机转子进行故障诊断。选用电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将故障信息数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型。仿真结果表明,基于改进PSO算法的BP神经网络可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

CTCS3-300S型车载继电器的故障速查及维护管理初探

根据现场维护及设备管理经验,对CTCS3-300S型ATP车载继电器进行功能简介、故障多发点的分析和应对策略,并按照该设备的日常维护和检验标准,提出该设备的日常维护管理办法。     

基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析

将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据。结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络。     

一种实用高速铁路ATP算法的设计与实现

自动列车防护 ( ATP)是现代化高速铁路所采用的主流控制策略 ,它不仅仅是列车的控制算法 ,还包括列车和列控中心之间的通信协议。论文介绍了一种实用的高速铁路ATP算法 ,包括地面列控中心和车载系统两部分的优化设计与实现步骤。具体给出了列控中心计算安全制动距离 ,确定目标点 ,并将信息传递给列车的实现步骤 ,以及车载系统根据列控中心发来的信息计算出列车速度控制曲线并实施对列车速度控制的过程。文中还给出了列控中心确定目标点的仿真过程。证明了算法的正确性和可行性     

基于GA-IBP神经网络的故障诊断方法

针对BP(Back Propagation)神经网络在进行故障诊断时准确度低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针改进的BP(Improved Back Propagation,IBP)神经网络,并通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对这种改进后的神经网络进行优化,从而建立了基于GA-IBP神经网络的故障诊断模型.使用典型三相逆变电路中IGBT开路故障数据作为样本,对所设计的模型进行了仿真分析.结果表明:改进后的网络模型收敛速度优于典型BP神经网络和基于GA算法优化的典型BP神经网络,故障诊断精度分别提高15%和4.5%.     

基于粗糙集的支持向量回归机混合算法

利用粗糙集(RS)对不精确数据的处理能力,生成分类数据的边界集,替代原始样本作为训练集,减少训练集与获取的支持向量的数量,然后使用支持向量机的最小序列优化(SMO)算法改进回归学习机的性能.将粗糙集与SMO回归算法结合提出一种混合函数回归算法RS-SMO-RA.在常用SMO回归算法SMO-RA基础上,扩增一段简短的生成边界样本的算法程序.仿真结果表明,算法RS-SMO-RA的效率更高,且能够改进学习结果的性能.     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

基于粗糙集理论,尝试利用分辨矩阵的基本思想,对连续的征兆数据进行离散化处理,并利用遗传算法的并行能力和全局寻优能力,在保证分类能力不变的情况下,根据实际情况通过知识约简,确定最优决策系统;并在此基础上设计出BP网络对故障进行诊断.结果验证了采用粗糙集与神经网络相结合的方法对发动机过热故障诊断的可行性、实用性与有效性.     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.