道岔作為鐵路線路連接的關(guān)鍵設(shè)備,一旦發(fā)生故障,輕則影響行車效率,重則危及行車安全,導(dǎo)致列車脫軌。長期以來,我國對鐵路道岔設(shè)備的維修方式主要采用周期維修,這種維修方式容易造成維修過剩和維修不足,還采用定期對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽分析的方式實(shí)現(xiàn)“狀態(tài)修”,這種“狀態(tài)修”模式需要耗費(fèi)工作人員巨大的精力,而且還可能造成漏檢。因此本論文的目的是采用自動化檢測的方法減輕工作人員的勞動強(qiáng)度,提高勞動效率。本文采用功率數(shù)據(jù)對道岔動作過程中牽引點(diǎn)受力狀態(tài)進(jìn)行異常檢測。在對長沙電務(wù)段道岔實(shí)際功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),其中存在的主要問題是實(shí)際數(shù)據(jù)中正常樣本居多,異常樣本偏少。本文提出用支持向量域描述算法(SVDD)對道岔進(jìn)行異常檢測建模,解決實(shí)際正常樣本居多的異常檢測問題;提出兩類樣本的帶間隔支持向量域描述算法(2C-SVDD)提高模型的魯棒性;提出基于網(wǎng)格蟻群的參數(shù)優(yōu)化方法尋找算法的最優(yōu)參數(shù)模型;采用基于在線學(xué)習(xí)的支持向量域描述的算法(OSVDD)對缺乏歷史數(shù)據(jù)的道岔進(jìn)行建模。本文主要完成的工作如下:(1)本文通過對ZYJ7型液壓道岔轉(zhuǎn)轍機(jī)的動作過程進(jìn)行分析,找出道岔運(yùn)行過程牽引力產(chǎn)生異常的主要原因并將道岔功率曲線分成五個階段;通過對道岔的控制電路和功率采集原理進(jìn)行分析,確定建立道岔異常檢測模型所需要的數(shù)據(jù)。(2)本文提出搭建道岔異常檢測系統(tǒng)的整體方法,詳細(xì)介紹SVDD、2C-SVDD和OSVDD算法的原理。采用主成分分析(PCA)對提取的時域特征進(jìn)行降維,采用網(wǎng)格蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化方法尋找模型的最優(yōu)參數(shù)和最優(yōu)的輸入維度。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,當(dāng)將特征向量降到2維時,模型準(zhǔn)確率最高。通過實(shí)驗(yàn)表明2C-SVDD性能優(yōu)于SVDD算法,OSVDD算法的性能優(yōu)于SVDD算法。(3)本文提出道岔異常檢測系統(tǒng)仿真軟件的總體設(shè)計(jì)原則和框架,采用UML對軟件進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì),繪制軟件的類圖和用例圖。然后對各個模塊的具體功能進(jìn)行設(shè)計(jì),如用戶管理模塊,界面顯示模塊和數(shù)據(jù)庫管理模塊。最后采用C#語言完成軟件編程。最后本文利用長沙電務(wù)段道岔的實(shí)際數(shù)據(jù)對異常檢測系統(tǒng)進(jìn)行測試,道岔的解鎖、轉(zhuǎn)換和鎖閉三個階段的異常檢測準(zhǔn)確率都超過97%,說明該異常檢測方法具有良好的性能,滿足維護(hù)部門的需求。圖43幅,表10個,參考文獻(xiàn)70篇。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;U216.3
【部分圖文】：

逡逑接部分、轍叉及護(hù)軌和翼軌等部件組成，如圖２－１所示。轉(zhuǎn)轍器為道岔轉(zhuǎn)換位置的逡逑動力裝置，連接部分和導(dǎo)曲線軌共同將機(jī)車車輛從尖軌引導(dǎo)到轍叉及護(hù)軌處，轍叉逡逑及護(hù)軌部件則保護(hù)機(jī)車車輛安全通過道岔的有害空間。尖軌是可以移動的部分，在逡逑轉(zhuǎn)轍機(jī)拖動下進(jìn)行位置轉(zhuǎn)換，完成道岔位置的選擇。此外，滑床板是尖軌運(yùn)動時的逡逑支撐平面，它的表面粗糙程度和滑床板底部有無滑輪，對尖軌移動時受到支撐面給逡逑予的摩擦力產(chǎn)生直接影響。逡逑Ａ股邐轉(zhuǎn)轍器邐轉(zhuǎn)接部分邐轍父及護(hù)軌逡逑填本軌２、欠軌［導(dǎo)』忙軌逡逑＿邋Ｉ逡逑戶邐健＾心逡逑轉(zhuǎn)轍機(jī)械邐

本文編號：2816962