基于粗糙集理论与灰色预测模型的道岔故障预测

发布时间：2020-12-19 19:52

　　道岔是保障列车安全运行的重要设备,随着我国高速铁路的快速发展,道岔的重要性显得更为明显,一旦发生故障就会导致脱轨、追尾等严重事故。与普速铁路道岔不同,高速铁路道岔的列车过岔速度高、维修时间短,要求其具有更高的安全性、可靠性。因此,对高速铁路道岔故障进行预测,实现“状态修”,对保证行车安全、提高运输效率具有重要意义。由于对道岔动作电流曲线的整体直接进行时域特征提取会显得较为粗糙,不利于后续对故障的分类,而道岔的动作自然分成了不同的时间区域,因此就以道岔动作的顺序进行分区,将其划分为5个部分,分别为启动区、解锁区、转换区、锁闭区和缓放区。首先,对微机监测系统记录的电流曲线数据根据分区进行时域特征提取,并基于Fisher准则进行最优特征的选择。由于选出的最优特征数值差异性较大,直接使用知识约简方法获得最小决策表的难度较高,且不利于后续故障预测,因此,提出一种“替换”的方法,将差异性较大的具体数值转换为仅具有三种不同状态的特征,然后基于粗糙集理论中的知识约简方法对决策表进行约简得到最小决策表。根据最小决策表可以获得最小诊断规则,为后续故障预测提供规则库。对不同“替换”范围以及不同约简方法进行分... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
    1.3 主要研究工作内容
2 道岔的工作原理及故障类型
    2.1 道岔工作原理概述
    2.2 电流数据分析
        2.2.1 数据监测原理
        2.2.2 数据描述及分析
    2.3 道岔常见故障类型
        2.3.1 控制电路故障
        2.3.2 表示电路故障
        2.3.3 机械故障
    2.4 小结
3 基于粗糙集理论的决策表建立
    3.1 粗糙集理论相关知识
        3.1.1 粗糙集理论概述
        3.1.2 知识约简与规则提取
    3.2 基于粗糙集理论的决策表建立
        3.2.1 数据预处理
        3.2.2 时域特征参数提取
        3.2.3 基于Fisher准则的特征选择
        3.2.4 决策表建立
    3.3 不同影响因素下的决策表对比
        3.3.1 不同“替换”范围
        3.3.2 不同约简方法
    3.4 小结
4 道岔故障预测
    4.1 灰色预测模型建模原理
    4.2 建模软件介绍
    4.3 模型的建立
    4.4 故障预测
        4.4.1 预测步骤
        4.4.2 预测实例分析
    4.5 不同预测次数的预测结果对比
    4.6 实时性预测实现设想
    4.7 小结
5 预测故障发生概率计算及说明
    5.1 诊断准确率
    5.2 故障发生概率
    5.3 小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于决策理论粗糙集的一种新属性约简方法[J]. 姚晟,吴照玉,陈菊,王维.  微电子学与计算机. 2019(05)
[2]不同灰色GM(1,1)模型在地铁沉降预测中的效果分析[J]. 成枢,冯子帆,郭祥琳,邱建.  测绘地理信息. 2019(01)
[3]灰色预测GM(1,1)模型应用现状与展望[J]. 孔雪,王丽,冯益华.  齐鲁工业大学学报. 2018(06)
[4]基于区间灰数的离散Verhulst直接模型[J]. 龙钊,龙霞.  数学的实践与认识. 2018(23)
[5]基于乐观和悲观策略的犹豫模糊粗糙集方法[J]. 李建卓.  模式识别与人工智能. 2018(11)
[6]基于群决策的道岔控制电路故障诊断方法[J]. 董炜,刘明明,王良顺,赵辉,辜勋.  自动化学报. 2018(06)
[7]粗糙集规则匹配算法及其在文本分类中的应用[J]. 朱敏玲,吴海艋,石磊.  计算机系统应用. 2018(04)
[8]灰色Verhulst模型的改进及其应用[J]. 李志阔.  城市建设理论研究(电子版). 2018(03)
[9]基于时滞效应的多变量离散灰色预测模型[J]. 丁松,党耀国,徐宁,魏龙,叶璟.  控制与决策. 2017(11)
[10]决策树分析法在道岔故障诊断和预警系统中的应用[J]. 张志宇,刘影.  铁道通信信号. 2015(05)

博士论文
[1]粗糙集理论中的知识获取与约简方法的研究[D]. 张明.南京理工大学 2012

硕士论文
[1]基于道岔动作电流的故障诊断方法研究[D]. 陈亭.西南交通大学 2018
[2]道岔故障诊断及健康状态预测[D]. 许庆阳.北京交通大学 2018
[3]基于文本数据的铁路道岔故障预测[D]. 王广.北京交通大学 2017
[4]基于文本挖掘的道岔故障分类研究[D]. 邹运怀.北京交通大学 2016
[5]基于相似度的道岔故障电流曲线识别方法研究与实现[D]. 张星.兰州交通大学 2016
[6]ZYJ7型提速道岔故障诊断系统研究[D]. 朱孟雯.西南交通大学 2016
[7]基于核方法的高速铁路道岔故障诊断[D]. 程宇佳.北京交通大学 2016
[8]基于模糊神经网络的高速铁路道岔故障诊断方法研究[D]. 田健.北京交通大学 2015
[9]高速铁路道岔故障诊断方法研究[D]. 何攸旻.北京交通大学 2014
[10]基于粗糙集与支持向量机的工业企业经济景气指数智能预测模型研究[D]. 彭森.华中师范大学 2012



本文编号：2926477