基于机器学习的道岔转辙设备故障智能诊断研究

发布时间：2021-10-09 03:33

　　铁路信号室外设备主要有三大件:转辙机设备、轨道电路和信号机。在轨道交通行业内直接影响列车运行前进方向的关键设备之一便是转辙机,决定该设备动作方向并告知尖轨位置状态的电路称为控制电路,为了对转辙机这种关键设备的运行状态进行实时监测,铁路部门运用信号集中监测系统实时监测并记录设备的运行情况,记录下的状态供电务部门技术人员进行分析和研究。目前对设备的管理和监测能力还达不到状态修的水平,但是随着人工智能、数据融合和大数据等技术的应用,对设备状态的诊断技术将变得越来越智能化,诊断技术的提升将促进铁路信号设备检修方式向状态修演进。目前,针对转辙机设备的状态诊断主要依靠技术员调阅信号集中监测系统的关键参数曲线进行经验判断,在交通枢纽站,技术员需要调阅大量曲线,依靠经验进行判断的方式在准确性和时效性方面存在不足,且由于技术员业务素养不同,导致各单位故障诊断能力参差不齐。本文针对这些不足选取信号室外设备三大件之一的转辙机设备为研究对象,主要目标:一是从电务角度出发,选取道岔的几种典型故障案例进行分析,实现对道岔运行状态进行快速诊断;二是选择合适的算法进行道岔故障诊断建模,实现对道岔运行状态的智能诊断,减... 

【文章来源】：中国铁道科学研究院北京市

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ZD6型转辙机结构示意图

图 2-4 正常动作电流曲线图Figure 2-4 Current curve figure of normal operating通过对以上曲线图的观察并联系道岔的实际转换动作，可以将上图中电流趋势大致分为以下三个区域：（1）解锁

图 3-3 无法解锁电流曲线图Figure 3-3 Current curve figure of unable to unlock引发出这种曲线形态的因素具有多样性，比如存在阻碍其解锁的外界因素流小、道岔压力大、锁闭圆弧缺油解锁时卡阻等多方面因素所造成，这种障现象正是困扰现场的主要因素之一。


本文编号：3425552