基于Mallat小波分解与改进GWO-SVM的道岔故障诊断

为顺应道岔故障诊断向智能化和自动化的发展趋势,以S700K转辙机功率曲线为例,提出一种改进型灰狼优化算法(GWO)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。在8种故障模式和正常模式所对应的功率曲线实施5层Mallat小波分解,得到各层近似系数和细节系数,并计算各层系数的平方和;利用主成分分析法对系数平方和组成的向量集进行降维,得到特征向量集;改进型灰狼优化算法优化支持向量机参数,并用优化好的支持向量机进行故障预测。研究结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率。

基于多域特征提取与改进PSO-PNN的道岔故障诊断

针对S700K常见的8种故障模式和正常模式所对应功率曲线,提出一种基于概率神经网络(PNN)与改进的粒子群算法(PSO)相结合的道岔故障诊断方法。首先,在9种功率曲线上分别提取时域、频域特征统计量和时频域小波系数,并用主成分分析法降维每个域的特征量,得到特征向量;其次,以3个改进的PSO-PNN做分类器,并对分类器进行训练和预测;最后,3个分类器的预测结果做三取二表决。仿真结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率,具有良好的容错性。

基于自适应变异SAPSO-LSSVM的轨道电路故障诊断

针对传统无绝缘轨道电路故障诊断精度不高与诊断结果不稳定的问题,提出一种将模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法和粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的方法,并用其进行故障诊断.借鉴遗传算法(Genetic Algorithm,GA)中的变异思想,在SA算法中引入简单变异算子,提出动态自适应变异SAPSO算法,以克服传统粒子群算法易陷入局部最优的问题.利用自适应变异SAPSO算法对改进LSSVM核函数的惩罚因子和核函数参数进行优化,避免故障诊断结果不稳定.最后通过仿真将本文算法与近几年比较先进的几种算法进行对比.仿真结果表明:本文算法对无绝缘轨道电路的故障诊断准确率更高、诊断结果更稳定.