基于FrFT和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的S700K轉(zhuǎn)轍機(jī)電流曲線分析研究.pdf

1、目前，我國的高鐵建設(shè)已經(jīng)飛速發(fā)展，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)外出口。高速鐵路為鐵路運(yùn)輸帶來更高效率的同時(shí)，也對(duì)鐵路相關(guān)設(shè)備的安全性和可靠性提出了更高的要求。S700K型三相交流電動(dòng)轉(zhuǎn)轍機(jī)是列車提速后，從德國西門子公司引進(jìn)的新型道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備。作為鐵路線路上的核心設(shè)備，轉(zhuǎn)轍機(jī)的工作狀態(tài)監(jiān)測和故障分析一直是監(jiān)測系統(tǒng)的重點(diǎn)監(jiān)測對(duì)象。我國使用微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)線路上轉(zhuǎn)轍機(jī)工作狀態(tài)的監(jiān)測和評(píng)估。微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)為維修人員提供的轉(zhuǎn)轍機(jī)工作狀態(tài)信息主要有電流曲線和動(dòng)作時(shí)間

2、，電流曲線包括啟動(dòng)電流，動(dòng)作電流和表示電流等。
　　然而，微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)僅僅為維修人員提供轉(zhuǎn)轍機(jī)的工作電流和時(shí)間信息，并不具備智能分析的功能。維修人員對(duì)轉(zhuǎn)轍機(jī)的故障分析準(zhǔn)確度往往取決于個(gè)人的工作經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，誤判時(shí)有發(fā)生。這種方式并不滿足我國鐵路電務(wù)人員維修工作的效率要求。因此，本文提出一種以微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)的道岔動(dòng)作電流曲線作為研究對(duì)象，結(jié)合FrFT(Fractional Fourier Transform,分?jǐn)?shù)階傅里葉變換)和BP

3、(Back Propagation,反傳)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)S700K轉(zhuǎn)轍機(jī)工作狀態(tài)的智能評(píng)估和故障診斷。
　　本文主要采用FrFT和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式，通過分析微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)采集到的S700K轉(zhuǎn)轍機(jī)電流曲線，智能判斷每條曲線顯示的轉(zhuǎn)轍機(jī)的工作狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。根據(jù)FrFT理論，信號(hào)的FrFT是指信號(hào)在時(shí)頻平面內(nèi)，坐標(biāo)軸繞原點(diǎn)進(jìn)行逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)任意角度后的表示方法。本文中將原始的S700K動(dòng)作電流曲線進(jìn)行去噪分析，通過M

4、atlab仿真證明FrFT濾波的可行性和優(yōu)越性。然后將FrFT理論應(yīng)用于S700K動(dòng)作電流曲線的智能分析中，提取每種類型曲線的特征向量，并進(jìn)行歸一化處理。最后，將歸一化的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)輸入，轉(zhuǎn)轍機(jī)動(dòng)作電流曲線的類型代碼作為輸出，完成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)初步設(shè)計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)故障的智能分析。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂情況，采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群優(yōu)化算法)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過