改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

• 作者: 翟琛 肖蒙
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路道岔 转辙机 故障诊断 遗传算法 结构学习 贝叶斯网络模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 通信/信号
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: U284.92
• 字数: 3596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.2015.02.029

摘要

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式，无法提高故障排除速度和准确性，提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强，不易陷入局部最优的特点，采用连接矩阵代替网络结构的编码方式，通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法，最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度，以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖蒙	兰州交通大学自动化与电气工程学院	19	181	7.0	12.0
2	翟琛	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	39	2.0	3.0