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基于自回归滑动平均模型的道岔动作电流故障曲线预测方法 被引量:4

Prediction Method of ARMA-based Turnout Operation Current Fault Curve
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摘要 针对道岔故障预测无法精确到类别的问题,提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均模型)的道岔动作电流故障曲线预测算法。结合道岔电流曲线的形成与道岔故障之间的联系,从微机监测系统中提取道岔动作电流曲线数据,建立基于ARMA模型的道岔动作电流曲线预测方法。根据实际案例,计算出道岔动作电流预测曲线,并根据多项指标进行比较验证。试验验证结果表明,该方法能直接预测曲线形状,进而判断故障类别,具有较好的预测效果。 Aiming at the problem that the turnout fault category can′t be accurately predicted,an ARMA-based(autoregressive moving average)turnout operation current fault curve prediction algorithm is proposed.Considering the connection between the formation of turnout current curve and turnout fault,the turnout operation current curve data is extracted from the microcomputer monitoring system,and a method for predicting turnout operation current curve based on ARMA model is established.According to actual case,the turnout operation current prediction curve is calculated,then compared and verified based on several indicators.The experimental validation results show that the method can directly predict the curve shape and then determine the fault category,demonstrating well-performed prediction results.
作者 黄世泽 张肇鑫 张帆 杨玲玉 HUANG Shize;ZHANG Zhaoxin;ZHANG Fan;YANG Lingyu(Shanghai Key Laboratory of Rail Infrastructure Durability and System Safety,201804,Shanghai,China;不详)
出处 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第12期52-55,共4页 Urban Mass Transit
基金 国家自然科学基金项目(61703308) 四川省科技计划重点研发项目(2019YFG0040)。
关键词 轨道交通 道岔 故障预测 自回归滑动平均模型 动作电流曲线 rail transit turnout fault prediction ARMA model operation current curve
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参考文献5

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