基于KPCA-SOM网络的列控RBC系统故障诊断方法

• 作者: 李阳庆 林海香
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 交通运输
• 关键词: 无线闭塞中心(RBC)系统 故障诊断 自组织映射网络(SOM) 核主元分析(KPCA)
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 161-168
• 页数: 8页
• 分类号: U284.92
• 字数: 774字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2020.02.008

摘要

无线闭塞中心(RBC)系统是CTCS-3级列控系统的核心设备,在现场其故障分析主要依靠人工完成,诊断结果不精确、效率低.因此,提出了基于one-hot模型、核主元分析(KPCA)和自组织映射(SOM)网络的RBC系统智能故障诊断方法.首先,通过人工选取的故障特征词库和故障追踪记录表构建基于"one-hot"模型的故障文档矩阵;其次,利用核主元分析方法对故障文档矩阵进行降维降噪处理,避免信息冗余;最后将处理后的数据输入至SOM网络,训练生成KPCA-SOM故障分类模型.通过与BP神经网络算法、SOM网络算法比对分析,KPCA-SOM智能诊断方法可有效地对列控RBC系统常见故障类型进行区分,并且在准确率和处理效率上进一步优化提升.