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| 基于数据的轨道电路故障诊断的混合算法 | |
| 引用本文： | 杨世武,魏学业,范博,蒋大明.基于数据的轨道电路故障诊断的混合算法[J].北京交通大学学报(自然科学版),2012(2). |
| 作者姓名： | 杨世武 魏学业 范博 蒋大明 |
| 作者单位： | 北京交通大学电子信息工程学院; |
| 基金项目： | 铁道部科技研究开发计划项目资助(2011X016-C) |
| 摘 要： | 提出一种基于数据的神经网络混合算法故障诊断网络,用于轨道电路的故障诊断.考虑铁路信号需求,设计出符合神经网络训练快速性和有效性要求的BP-LM-PSO-GA混合算法,就是将轨道电路复杂网络分解设计为许多小的神经网络组态,通过综合这些小的神经网络诊断结论,得出最终结果,以解决单独设计神经网络带来的运算量问题;然后以广泛使用的ZPW-2000A型轨道电路为例,验证了该算法网络训练的快速性及故障诊断的有效性.最后给出了该诊断网络对轨道电路的诊断步骤.仿真结果表明该诊断网络具有可行性和有效性,为轨道电路故障诊断的应用提出了一条新途径. |
| 关 键 词： | 交通信息工程及控制 轨道电路 故障诊断 神经网络 数据 电磁干扰 |
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