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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断 被引量:1
1
作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 s700k转辙机 主成分分析(PCA) 深度森林(gcForest)算法
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S700K-C遮断开关结构优化及应用分析
2
作者 刘春阳 王荣兴 +1 位作者 殷豪 李军锁 《机械工程师》 2024年第1期138-141,145,共5页
对S700K-C转辙机原有遮断开关进行结构分析,结合现场用户实际使用情况,分析了最典型的故障模式及其产生的原因。通过参数化软件设计了一种新型遮断开关,变更了原有结构,选择了新型速动开关,有效避免了原有故障的发生。同时,通过试验对... 对S700K-C转辙机原有遮断开关进行结构分析,结合现场用户实际使用情况,分析了最典型的故障模式及其产生的原因。通过参数化软件设计了一种新型遮断开关,变更了原有结构,选择了新型速动开关,有效避免了原有故障的发生。同时,通过试验对新速动开关的寿命和阻值进行了测试,试验结果均优于原方案。新方案设计考虑了通用性和互换性,适合现场直接替换,通过上道试验其可靠性及稳定性得到了用户的广泛认可,对提高转辙机整体稳定性产生了积极的效果。 展开更多
关键词 s700k-C 遮断开关 结构优化 应用分析
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基于EEMD多尺度模糊熵的S700K转辙机故障诊断 被引量:10
3
作者 魏文军 刘新发 +1 位作者 张轩铭 武晓春 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期60-66,共7页
为了更加有效地提取S700K转辙机典型故障下动作功率曲线的故障特征,基于集合经验模态分解和多尺度模糊熵的方法提出一种新的故障诊断方法。首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解,计算获得包含不同时间信息的本征函数;然... 为了更加有效地提取S700K转辙机典型故障下动作功率曲线的故障特征,基于集合经验模态分解和多尺度模糊熵的方法提出一种新的故障诊断方法。首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解,计算获得包含不同时间信息的本征函数;然后对不同时间维度的分量提取模糊熵作为特征参数,由于模糊熵能辨别出信号的细微特征,从而可以获得原始信号多个维度的细微特征作为S700K转辙机不同状态下的特征参数;最后根据灰色关联度分析算法计算待检曲线和各故障曲线特征值之间的灰关联度值,由该值确定S700K转辙机的故障类型。实验结果表明,该诊断模型能显著提高S700K转辙机的故障诊断精度,且具有较好地适应性。 展开更多
关键词 s700k转辙机 功率曲线 集合经验模态分解 模糊熵 灰色关联度
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基于模糊聚类算法的S700K型电动转辙机运行状态评估 被引量:6
4
作者 魏文军 李政 +1 位作者 武晓春 高利民 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期74-81,共8页
为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法。首... 为解决S700K型电动转辙机正常、亚健康、故障和严重故障等全周期运行状态难以评估的问题,考虑其动作功率曲线和状态信息的一致性,结合局部均值分解(LMD)和排列熵(PE)理论,提出基于模糊聚类分析的S700K型电动转辙机运行状态评估算法。首先利用LMD分解将曲线分解成不同频率特性的乘积函数分量;其次结合PE算法量化不同分量复杂度,构建功率曲线的特征向量;最后用不同运行状态下的特征向量建立初始模糊矩阵,利用模糊聚类方法求得模糊相似矩阵和模糊等价矩阵。当置信因子从大到小变化时,由对应布尔矩阵得到动态聚类图,在置信因子取特定值时,测试集和样本集进行了匹配分类,从而实现了转辙机运行状态评估。实验结果表明,该算法模型具有结构简单、自适应和小样本的优势,更容易有效识别转辙机全周期运行状态。 展开更多
关键词 s700k型电动转辙机 运行状态评估 局部均值分解 排列熵 模糊聚类
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基于KPCA-SVM的S700K转辙机故障诊断方法 被引量:5
5
作者 张友鹏 魏智健 +1 位作者 杨妮 张迪 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3089-3097,共9页
针对S700K转辙机动作功率曲线非线性特征多样化、复杂化的特点,提出了一种基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的智能故障诊断方法。首先,对S700K转辙机的功率曲线进... 针对S700K转辙机动作功率曲线非线性特征多样化、复杂化的特点,提出了一种基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的智能故障诊断方法。首先,对S700K转辙机的功率曲线进行分析,研究正常曲线变化规律,总结常见故障类型功率曲线的变化现象和故障原因。然后,从功率曲线中提取10种时域特征值组成初始特征数据集,用KPCA算法将特征数据映射到高维特征空间中对其进行PCA降维,得到故障样本的非线性主成分。最后,将得到的非线性主成分作为多分类SVM的输入样本进行故障模式识别。采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法分别对核函数参数和SVM惩罚因子进行优化,提高模型的诊断精度。仿真结果表明,该模型能够有效提取转辙机故障信号的非线性特征,故障诊断精度达到97%,诊断时间较短,适用于准确性、实时性要求更高的提速道岔。 展开更多
关键词 安全工程 s700k转辙机 故障诊断 核主成分分析 粒子群优化算法 支持向量机
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基于灰色神经网络的S700K转辙机故障诊断方法研究 被引量:45
6
作者 王瑞峰 陈旺斌 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期68-72,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 s700k转辙机 故障诊断 功率曲线 灰色神经网络
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基于功率曲线时域特征和变分模态分解的S700K转辙机运行状态诊断算法 被引量:2
7
作者 魏文军 李政 武晓春 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期144-154,共11页
根据S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳、能充分反映转辙机不同状态信息的特点,提出基于功率曲线时域特征和变分模态分解、排列熵和模糊聚类分析的S700K转辙机全周期状态诊断算法。获取典型功率曲线,计算其有效值、峰值因子和峭度... 根据S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳、能充分反映转辙机不同状态信息的特点,提出基于功率曲线时域特征和变分模态分解、排列熵和模糊聚类分析的S700K转辙机全周期状态诊断算法。获取典型功率曲线,计算其有效值、峰值因子和峭度因子作为时域特征值,用于描述功率曲线能量特征、冲击特性及概率密度;为弥补曲线类型中时域特征值差异不明显的特征表征,采用变分模态分解将功率曲线分解成具有不同频率特性的模态函数,计算不同模态函数的排列熵得到4个频域特征值;将时、频域共计7个特征值作为运行状态特征集,使用模糊聚类算法对特征集进行运行状态诊断,得到S700K转辙机的运行状态(正常、亚健康、故障和严重故障)。实例应用结果表明:对选取的60组曲线,本文算法诊断正确率为98.33%;故障库为30条曲线时,程序运行时间不超过1.3 s;采用该算法,无须对模型进行训练,便能准确有效地诊断S700K转辙机运行状态,适合S700K转辙机样本少的特点。 展开更多
关键词 提速道岔 s700k转辙机 功率曲线 状态诊断 变分模态分解 排列熵 模糊聚类算法
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基于1DCNN-BiLSTM组合模型的S700K转辙机故障诊断 被引量:8
8
作者 王瑞峰 李扬 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期193-200,共8页
针对S700K转辙机故障诊断有效特征提取困难,信号处理与分类算法难以联合优化的问题,提出了一维卷积神经网络(1DCNN)与双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)结合的转辙机故障诊断方法。首先,对微机监... 针对S700K转辙机故障诊断有效特征提取困难,信号处理与分类算法难以联合优化的问题,提出了一维卷积神经网络(1DCNN)与双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)结合的转辙机故障诊断方法。首先,对微机监测系统采集的转辙机功率曲线进行处理;其次,通过卷积神经网络(convolution neural networks, CNN)的卷积层和池化层对处理后的数据自适应提取故障特征;再经过扁平层(Flatten)把提取的故障特征作为BiLSTM层的输入,进一步挖掘深层次的特征;最后使用Softmax函数实现智能故障诊断。以某铁路局提供的真实数据验证模型,结果显示所提模型的精确率、召回率和F1值等评价指标分别达到98.99%、98.89%和98.89%,相较于其他经典故障诊断模型,1DCNN-BiLSTM模型在保证训练速度较快的情况下,将故障诊断的准确率至少提升了1.08%。 展开更多
关键词 1DCNN BiLSTM s700k转辙机 故障诊断
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基于RS和GCA-TOPSIS的S700K转辙机故障诊断方法 被引量:3
9
作者 米根锁 王林洁 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1022-1027,共6页
针对目前S700K转辙机故障诊断效率低、准确性不高等问题,提出了一种基于粗糙集、灰色关联分析与理想排序法相结合的转辙机故障诊断方法。首先以微机监测系统(Maintenance and Monitor System,MMS)存储的常见转辙机故障功率曲线数据作为... 针对目前S700K转辙机故障诊断效率低、准确性不高等问题,提出了一种基于粗糙集、灰色关联分析与理想排序法相结合的转辙机故障诊断方法。首先以微机监测系统(Maintenance and Monitor System,MMS)存储的常见转辙机故障功率曲线数据作为数据源,提取功率曲线在各工作区段的特征参数,构建故障特征集。然后针对冗余特征,采用粗糙集理论中的约简算法以属性重要度为选择标准,对特征集进行约简,降低特征集的维度。最后将灰色关联分析和逼近理想排序法相结合,计算待检样本与各故障类型间的曲线贴合度,判断待检样本与各故障类型间的紧密程度,将最大曲线贴合度对应的故障类型作为待检样本的诊断结果。实例分析表明,该方法能够准确地诊断出转辙机故障且诊断效率和准确性较高,能够满足铁路现场实际需要。 展开更多
关键词 安全工程 s700k转辙机 故障诊断 粗糙集 灰关联分析 理想排序法
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基于CEEMDAN与改进核极限学习机的S700K转辙机健康状态诊断 被引量:2
10
作者 米根锁 窦媛媛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期232-239,共8页
针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,... 针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,得到6个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,计算本征模态函数的模糊熵值(fuzzy entropy,fuzzyEn,FE)作为表征转辙机健康状态的特征参数;最后,利用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的核极限学习机对9种健康状态进行健康诊断,并与SVR和ELM模型进行对比。仿真结果表明,改进核极限学机模型准确率、精确率、召回率等指标分别达到97.8%、98.0%、97.8%,相较于SVR和ELM模型,SSA-KELM模型在保证运行速度的基础上,将诊断准确率至少提高2.2%。 展开更多
关键词 CEEMDAN 改进核极限学习机 s700k转辙机 健康状态诊断
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S700K型电动转辙机道岔控制电路故障分析 被引量:7
11
作者 孔青宁 《价值工程》 2012年第35期77-79,共3页
随着列车运行速度的不断提高,S700K型电动转辙机得到广泛的应用,文章主要介绍了S700K型电动转辙机道岔控制电路故障现象和原因以及查找处理的方法。
关键词 s700k 控制电路 故障
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S700K转辙机的日常故障处理 被引量:1
12
作者 张国侯 王邠 《铁道运营技术》 2021年第4期21-23,共3页
本文主要介绍了S700K的结构、功能、主要特点,在阐述S700K工作原理基础上,分析S700K常见机械故障和S700K转辙机常见电路故障的表象与成因并提出相应的处理方法,旨在为铁道信号专业的工作者学习以及现场设备维护和故障处理人员提供参考。
关键词 s700k 日常维护 故障处理
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基于改进WNN分析功率曲线的S700K转辙机故障诊断 被引量:22
13
作者 张钉 李国宁 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2123-2130,共8页
基于S700K转辙机常见故障下的功率曲线提出一种将小波变换、改进型遗传算法与神经网络相结合的故障诊断方法。用相应故障模式下的功率信号进行正交小波分解,把结果作为神经网络的输入特征向量,利用改进的遗传算法优化BP神经网络的参数,... 基于S700K转辙机常见故障下的功率曲线提出一种将小波变换、改进型遗传算法与神经网络相结合的故障诊断方法。用相应故障模式下的功率信号进行正交小波分解,把结果作为神经网络的输入特征向量,利用改进的遗传算法优化BP神经网络的参数,用训练好的BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明:该方法可以有效的运用到S700K转辙机的故障诊断中,并提高转辙机故障诊断的精度与速度。 展开更多
关键词 s700k转辙机 功率曲线 小波变换 神经网络 故障诊断
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基于模糊聚类方法的S700K转辙机故障诊断 被引量:10
14
作者 刘新发 魏文军 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2148-2155,共8页
针对S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳的特点,提出一种基于模糊聚类的信号分析及故障诊断方法。该方法对转辙机故障下的动作功率曲线提取特征值,由各模式下的10种特征值组成特征模式矩阵,利用模糊聚类分析算法求该矩阵的模糊相似... 针对S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳的特点,提出一种基于模糊聚类的信号分析及故障诊断方法。该方法对转辙机故障下的动作功率曲线提取特征值,由各模式下的10种特征值组成特征模式矩阵,利用模糊聚类分析算法求该矩阵的模糊相似矩阵与模糊等价矩阵,在模糊等价矩阵中,当可变阈值λ在[0,1]内变动时,模糊等价矩阵转化为等价的布尔矩阵,由布尔矩阵可以形成动态聚类图并得到分类结果,从而实现故障诊断。研究结果表明:该算法能够准确地提取故障特征且支持多种故障同时检测,有效提高了S700K转辙机故障诊断的精度与诊断效率。 展开更多
关键词 s700k转辙机 动作功率曲线 模糊聚类 等价矩阵
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基于改进BP神经网络的S700K转辙机控制电路故障诊断研究
15
作者 成利刚 《甘肃科技》 2016年第12期39-42,共4页
针对S700K型转辙机控制电路故障定位和检测精度不高,故障延时长的现状,通过分析于S700K转辙机启动电路和表示电路的故障的特点,建立了基于改进BP神经网络的故障诊断模型,有效的解决了网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。通过测... 针对S700K型转辙机控制电路故障定位和检测精度不高,故障延时长的现状,通过分析于S700K转辙机启动电路和表示电路的故障的特点,建立了基于改进BP神经网络的故障诊断模型,有效的解决了网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。通过测试,表明了该方法的有效和准确判断S700K转辙机控制电路的故障位置,效果良好,能够满足轨道交通现场的实际需求。 展开更多
关键词 BP神经网络 s700k型转辙机 控制电路 故障诊断
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计算机联锁系统S700K电路图软件动态设计 被引量:2
16
作者 彭丽维 杨扬 谢林 《铁道标准设计》 北大核心 2017年第10期156-162,共7页
研究五线制S700K型转辙机电路的基本原理,分析启动电路、控制电路、表示电路所涉及到的设备图元以及图元的类型和图元之间的坐标关系,并建立数据库存储图元的数据信息,读取数据库中各个图元的基本信息,画出五线制转辙机电路的静态电子... 研究五线制S700K型转辙机电路的基本原理,分析启动电路、控制电路、表示电路所涉及到的设备图元以及图元的类型和图元之间的坐标关系,并建立数据库存储图元的数据信息,读取数据库中各个图元的基本信息,画出五线制转辙机电路的静态电子图纸。设计搜索算法,接收联锁机的驱动命令,根据1DQJ励磁电路,2DQJ转极电路以及DBJ和FBJ电路中继电器的励磁条件和三者之间的联锁关系,从每张图的电源正端开始搜索动态回路,结果动态实现了五线制道岔控制电路的动作回路和表示回路的动作过程。 展开更多
关键词 铁路信号 计算机联锁系统 s700k 图元 数据库 静态电子图纸 动态
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浅析S700K型转辙机在高铁上的应用
17
作者 李伟 《电子制作》 2014年第11X期222-223,共2页
转辙机作为道岔转换装置,对铁路运营安全起作至关重要的作用。广泛应用在客运专线上的S700K型转辙机,在结构原理、控制电路设计方面与原提速区段有所不同。分析了现场普遍采用的故障分析与处理的三种方法。
关键词 s700k转辙机 工作原理 故障分析与处理
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S700K转辙机动作电流曲线智能分析研究 被引量:5
18
作者 张天赋 《制造业自动化》 北大核心 2014年第20期71-74,77,共5页
当前我国铁路正向着重载和提速方向快速发展,各种提速道岔的转辙设备在全国范围内普遍应用。目前采用人工方式分析由微机监测系统提供的S700K转辙机动作电流曲线来判断转辙机的工作状态,这种方式存在着故障诊断效率低,容易误判以及过多... 当前我国铁路正向着重载和提速方向快速发展,各种提速道岔的转辙设备在全国范围内普遍应用。目前采用人工方式分析由微机监测系统提供的S700K转辙机动作电流曲线来判断转辙机的工作状态,这种方式存在着故障诊断效率低,容易误判以及过多依赖维修人员工作经验和专业知识的问题。采用BP神经网络建立故障分类器,将电动转辙机各动作电流曲线类型进行量化分类,可以提高故障诊断的效率。实验结果验证了方法的可靠性,可以指导现场维修工作。 展开更多
关键词 s700k 电流曲线 道岔 神经网络
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基于改进多尺度排列熵的S700K转辙机故障诊断 被引量:3
19
作者 李政 魏文军 《兰州交通大学学报》 CAS 2021年第2期50-57,65,共9页
基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获... 基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率. 展开更多
关键词 铁道工程 s700k转辙机故障诊断 多尺度排列熵 支持向量机 核主元分析
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S700K转辙机的原理及故障处理探究
20
作者 谭科 《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》 2022年第7期111-114,共4页
随着科技的发展,S700K型号的转辙机里普通面的内部结构相较于普通转辙机更为先进。它采用了道岔锁闭,三相电机来作为动力支撑与直流电不同,它的交流电可以解决电线短路、短线或者接触不良等等情况的故障,这样一来工作人员可以不再需要... 随着科技的发展,S700K型号的转辙机里普通面的内部结构相较于普通转辙机更为先进。它采用了道岔锁闭,三相电机来作为动力支撑与直流电不同,它的交流电可以解决电线短路、短线或者接触不良等等情况的故障,这样一来工作人员可以不再需要每日对设备进行检查,只需要定期的维护就可以了,S700K机械的使用寿命较其他相比也较为长久,因此,更加适合中国铁运的发展,S700的使用已逐渐成为趋势。 展开更多
关键词 s700k 转辙机 s700k转辙机 原理 故障
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