基于灰色神经网络的S700K转辙机故障诊断方法研究

• 作者: 王瑞峰 陈旺斌
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: S700K转辙机 故障诊断 功率曲线 灰色神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|U284
• 字数: 2655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2016.06.010

摘要

针对目前S700K电动转辙机故障识别手段相对落后这一问题,本文通过分析说明其运行状态可通过功率曲线间接反映.根据微机监测系统存储的常见故障下的功率曲线建立故障诊断特征集,利用神经网络的高度并行运算能力,将灰色关联分析和神经网络技术相结合,建立灰色神经网络,计算待检功率曲线和各故障曲线之间的灰色关联度值,根据该值的大小判断转辙机的当前运行状态,实现S700K转辙机的故障诊断.从微机监测系统获取多组S700K转辙机动作功率数据作为测试样本集,对其进行验证计算,所得结果均与现场检修结果一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞峰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	61	395	10.0	17.0
2	陈旺斌	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	24	1.0	1.0