基于机器学习的铁路道岔故障诊断模型构建及仿真

针对铁路道岔故障诊断不够准确这一问题,提出一种基于机器学习的铁路道岔故障诊断模型。首先结合神经网络较强的学习能力和数据处理能力以及模糊逻辑较强的结构性知识表达能力,提出模糊神经网络(FNN)故障诊断方法;然后根据铁路道岔实际故障情况,采用值投影及柱状图的方法对道岔动作电流曲线特征进行提取,以此获得特征输入,并构建了基于FNN的诊断模型;最后以陇海线骆驼巷站ZYJ7型道岔为研究对象,对提出的FNN模型进行仿真实验。结果证明,基于值投影及柱状图的特征提取方式的FNN铁路道岔故障诊断模型诊断效果良好,诊断准确率可以达到97%左右,满足实际铁路道岔故障诊断需求。