基于有限元与传输线的JTC和TCR信号传输过程的建模与仿真

本文针对有限元和传输线理论各自的特点,提出一种将传输线与有限元相结合的JTC(Jointless TrackCircuit)和TCR(Track Circuit Reader)信号传输过程的建模仿真方法。该方法利用有限元分别建立轨道电路和TCR天线模型,以此确定JTC对TCR天线的有效作用范围。在其有效范围内利用有限元对JTC和TCR天线间的电磁感应过程进行建模,而在有效范围外由传输线负责对JTC信号在钢轨中的传输过程进行建模。采用此联合建模策略实现对JTC和TCR间信息传输过程的仿真。实验表明,该方法具有建模准确、仿真精度较高、计算时间较短等优点。

JTC邻区段干扰对TCR的影响研究

本文根据JTC(Jointless Track Circuit)的基本结构与工作原理,利用传输线理论建立JTC邻区段干扰在TCR(Track Circuit Reader)接收天线中的分量模型,确定邻区段干扰的最不利条件,并以此条件对各调谐单元正常与分别故障情况下,邻区段干扰在TCR天线中的接收分量进行仿真分析。实验表明,只有本轨道区段零阻抗调谐单元故障会产生较大的邻区段干扰,且其强度已超过TCR信号接收阈值。

基于TCR监测数据的JTC补偿电容容值估计方法

本文基于TCR远程监测系统,利用相应的感应电压幅值包络模型,在分析补偿电容不同容值对感应电压幅值包络影响规律的基础上,建立补偿电容容值与感应电压幅值包络间的映射关系,以此实现补偿电容容值的在线估计。实验表明,本文所提方法能够对补偿电容的容值进行准确估计,且具有计算速度快、鲁棒性强等优点,对分路电阻和道砟电阻的波动不敏感。

基于模糊定性趋势分析的JTC综合故障诊断方法

针对JTC(jointless track circuit)补偿电容和调谐区故障检测方法不兼容的问题,提出基于模糊定性趋势分析的JTC综合故障诊断方法,实现包括补偿电容和调谐区设备的JTC综合故障诊断。基于传输线理论分别建立JTC补偿电容与调谐区设备故障的仿真模型,以补偿电容所在位置为分割点,提取JTC无故障及补偿电容与调谐区设备分别故障时的信号曲线趋势构建知识库,通过计算实际信号与知识库中经典故障模式的匹配度得出诊断结果。结果表明:信噪比越高,诊断正确率越高,当信噪比为50dB,电阻为1Ω·km时,诊断正确率高达94.9%。相比于模拟退火算法,诊断方法具有更好的适用性和灵活性。

基于列车结构和运行场景的JTC分路状态建模

"分路不良"和机车信号"掉码"是目前无绝缘轨道电路(Jointless Track Circuit,JTC)分路状态亟需解决的问题.为此,根据列车各轮对位置和编组结构,并考虑JTC钢轨与道床的漏泄,采用传输线六端口网络理论,对列车"仅占用接收端调谐区"、"占用接收端调谐区和主轨道"、"仅占用主轨道"、"占用主轨道和发送端调谐区"和"仅占用发送端调谐区"5个场景下的主、小轨道接收器分路残压和机车信号感应电压进行建模.实验表明:本文模型的仿真结果与实际数据更为接近,可为以上问题的研究提供良好的理论支持.

基于可靠性真值表的JTC补偿电容重要性评估

为实现不同位置补偿电容的重要性评估,得到对无绝缘轨道电路(JTC)影响较大的补偿电容位置,提出一种基于可靠性真值表的JTC补偿电容重要性评估方法。建立JTC调整态和分路态模型,并仿真得到补偿电容断线时全部故障类型的调整态接收电压和分路态分路电流幅值曲线;提取相应的接收电压和最小分路电流与其阈值进行对比分析,建立JTC可靠性真值表;基于可靠性真值表计算各补偿电容的重要度系数,并通过柱形图确定对JTC影响较大的补偿电容位置。结果表明:靠近接收端的第2个和第3个补偿电容对JTC的影响较大。所提方法可协助现场维修人员确定各补偿电容的维护优先级,为补偿电容的重点监测提供依据。

基于云理论的JTC可靠性实时评估方法

针对目前无绝缘轨道电路JTC可靠性分析方法无法实时反映指定JTC系统健康状况的不足,提出基于云理论的JTC可靠性实时评估方法。根据TCR远程监测系统获取的JTC实时状态信息,建立实时状态下JTC可靠性模型,并以实时状态下的平均故障前时间作为可靠性实时评估指标。基于云理论,建立周边环境数据与元件失效率之间的失效率适应云模型。通过建立系统可靠性评价集云,对实时外部环境和设备状态条件下的JTC可靠性进行评估,并得出评估结果。结果表明,基于云理论的JTC可靠性实时评估方法能够正确、客观地对JTC的可靠性进行实时评估,解决可变条件下JTC系统可靠性的实时评价问题。

基于CSM系统的JTC故障智能诊断方法

信号集中监测(CSM)系统通过对无绝缘轨道电路(JTC)指定位置的数据采集,实现了对JTC的故障诊断。为进一步提高CSM系统的诊断水平,提出基于随机森林的JTC故障智能诊断方法。首先,通过传输线理论,对CSM系统所采集的JTC数据进行建模,并利用JTC半实物仿真平台对模型进行验证;然后,采用故障注入技术,利用所建模型,对JTC的典型故障模式下的CSM监测数据进行仿真,以此建立故障特征集;最后,制定包含再训练过程的JTC故障智能诊断策略,基于随机森林模型设计相应的故障诊断算法。实验结果表明,所提方法基于CSM,在不增加采集点的情况下,能够准确定位JTC上31种典型故障,且对未知故障具有智能诊断和学习能力,故障定位准确、识别度高、适应性强。

基于股票分析与灰关联的JTC轨面设备故障诊断方法

补偿电容和调谐单元作为无绝缘轨道电路(JTC)的轨面设备,其故障会对JTC和轨道电路读取器(TCR)的正常工作造成影响。在分析轨面设备组合故障对TCR感应电压幅值包络影响规律的基础上,利用TCR感应电压幅值包络与股票价格变化的相似性,提出一种基于股票分析和灰关联的轨面设备多故障诊断方法。首先利用股票技术指标提取故障特征;然后通过Fisher准则对故障特征进行筛选,构建各故障模式下的特征向量;最后计算待测样本与各故障模式特征间的灰关联度,并将满足门限要求的最大灰关联度所对应的故障模式作为待测样本的诊断结果。实验表明,该方法具有准确率高和适应性好等特点,其准确率达到97.8%,虚警率仅为2.2%,且无拒识、漏报和误报,能够满足铁路现场的实际需求。

基于检测车数据的JTC补偿电容容值估计方法

为满足铁路现场对无绝缘轨道电路补偿电容进行“状态修”的需要,基于电磁场理论建立并验证检测车补偿电容检测过程的有限元模型。在此基础上,分析补偿电容、钢轨阻抗和道床电阻对检测车接收天线中反馈信号幅值包络的影响程度,建立补偿电容、钢轨电感与反馈信号幅值包络峰值三者间的回归模型。根据检测车对补偿电容的故障诊断特点,提出基于检测车数据的钢轨电感回归估计方法,并以此给出补偿电容容值估算公式。实验表明,本文方法具有估值准确、鲁棒性强等特点,为进一步实现补偿电容的故障预测和“状态修”提供理论支持。

基于DCNN的ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障诊断研究

针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障发生的多样性和不确定性导致的故障诊断效率低的问题,从故障特征提取和故障分类的角度出发,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的轨道电路故障诊断方法。通过故障分析总结出12种轨道电路故障状态,并将不同故障状态下的轨道电路监测数据进行标准化处理,作为DCNN模型的输入。模型采用卷积-池化结构提取轨道电路的关键特征并滤除冗余特征。BP神经网络作为模型的全连接层,并结合Softmax函数进行故障分类。通过k折交叉验证法优化模型结构,确定最佳模型。实验结果表明,采用4层卷积-池化层结构的轨道电路故障诊断模型在诊断准确率方面达到了98.48%,较同为最优模型的长短期记忆网络(LSTM)模型、深度前馈网络(DFN)模型、双向长短时记忆网络模型(BiLSTM)与CNN-LSTM组合模型分别提升了6.06%,6.06%,3.33%与2.27%,训练收敛速度分别快了大约1250、4250、1250与1450次,且训练时的损失波动更小。本研究提升了轨道电路故障诊断效率,为轨道电路的故障诊断任务提供了一种新的有效方法。

基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究

针对无绝缘轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出一种智能优化深度网络的故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的6个电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络(CNN)提取特征空间信息,长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征信息,从而让轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息;同时,引入遗传算法(GA)优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进一步优化;最后,使用多层感知器(MLP)对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升,具有更高的故障诊断准确度,证明了智能优化深度网络能进一步提高轨道电路的故障诊断性能。

基于遗传算法的无绝缘轨道电路故障综合诊断方法

基于传输线理论提出机车信号感应电压幅值包络仿真模型,利用机车信号感应电压与轨道电路信号电流的线性映射关系,分析补偿电容故障对机车信号感应电压幅值包络的影响规律,给出基于遗传算法的轨道电路故障综合诊断方法。以补偿电容和道砟电阻为决策变量,以实际的和仿真的机车信号感应电压幅值包络间差值的最小化为目标,构造适应度函数,通过对种群个体进行选择、交叉和变异等遗传操作,得到当前状态下各决策变量的最优值,从而实现轨道电路故障的综合诊断。实验表明,将遗传算法引入到轨道电路的故障诊断领域,利用机车信号的实际记录数据,能够对无绝缘轨道电路中多个补偿电容故障以及道砟电阻波动等情况作出正确的综合评判,从而弥补了目前检测方法的不足,为轨道电路的故障诊断提供了新的有效手段。

无绝缘轨道电路道砟电阻在线监测方法

利用无绝缘轨道电路和机车信号的相互关系,分析道砟电阻对机车信号感应电压幅值包络的影响规律,并基于指数拟合,确定机车信号感应电压幅值包络的衰减系数,建立道砟电阻、轨道电路长度与该衰减系数间的回归计算模型。针对该衰减系数易受补偿电容故障影响的问题,提出局部拟合和全局拟合相结合的无绝缘轨道电路道砟电阻回归估算方法,并基于现有的机车信号远程监控平台建立相应的道砟电阻在线监测系统。实验表明,本文提出的方法对于天气和温度变化对道砟电阻的影响较为敏感,具有估算准确度高、监测成本低、受补偿电容故障影响小等优点。

基于HHT、DBWT的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断

通过基于传输线理论的无绝缘轨道电路分路状态仿真模型,分析补偿电容断线故障对轨道短路电流的影响规律,利用机车信号感应电压包络与轨道电路短路电流的关系,提出基于机车信号记录信息的补偿电容故障诊断方法。该方法采用B样条离散二进小波变换对机车信号所记录的感应电压幅度包络信号进行降噪,再通过对Hilbert-Huang变换的改进,计算各IMF分量经逐级累加后的相位信息,最后利用相位卷绕,根据相位信息中突变点的分布变化和补偿电容状态的对应关系,实现对补偿电容的故障诊断。实验表明,该方法适应性较强,受轨道电路长度和道砟电阻等轨道参数影响很小,能够准确检测出轨道电路单一补偿电容的故障位置,并且由于该方法的分析数据直接来自于机车信号自身的记录器,不需要额外增加硬件和单独安排运行交路,因此能够降低检测成本和满足对检测及时性等方面的要求。

ZPW-2000A型无绝缘轨道电路建模与仿真研究

分析了ZPW-2000A型无绝缘轨道电路系统的工作原理,运用传输线和电路网络理论,建立了ZPW-2000A各单元的数学模型,利用MATLAB软件实现了轨道电路分路状态仿真。通过对比仿真结果与现场实测数据,说明了仿真模型及算法的正确性及其工程应用价值。

基于SA算法的无绝缘轨道电路故障综合检测方法

针对遗传算法对无绝缘轨道电路进行故障综合检测时,存在检测结果精度低、耗时长以及实用性差等缺点,提出基于模拟退火算法的无绝缘轨道电路故障检测方法。建立以补偿电容为分界点,分段划分道砟区段的分路状态模型,运用该模型分析道砟电阻、补偿电容与分段分路电流幅值包络之间的关系,在上述分析的基础上,从发送端到接收端,依次对每一段电流幅值包络利用模拟退火算法求得与之相对应的道砟电阻值和补偿电容值,实现轨道电路故障的综合检测。实验表明,本文所提出的故障检测方法能够准确检测多个电容故障,并反映出道砟电阻分段波动的情况。与遗传算法相比,该方法检测精度高、耗时短、实用性强,更加适合于无绝缘轨道电路故障综合检测。

无绝缘区间设备系统可靠性分析

我国的铁路区间信号设备采用集中放置于室内的形式，这对系统的维护和维修提供了很大的方便。为了提高系统可靠性，节省投资，采用Ｎ＋ １ 热备方式。本文从可靠性理论出发，详细分析并计算了Ｎ＋ １热备方式下系统的可靠性指标。

基于分层免疫机制的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断系统

本文基于轨道电路及其读取器间的信息传输模型,借鉴生物免疫机制,提出基于分层免疫的轨道电路补偿电容故障诊断方法。在特征提取层,通过分段线性拟合,对常见故障下的仿真数据和实际数据进行特征提取,以形成"抗体"和"抗原",并构建相应的"抗体库";在细胞免疫层,基于"抗体库"对"抗原"进行"自己/非己"的识别,实现对常见故障的诊断和监测;在体液免疫层,针对非常见的组合故障,利用克隆选择算法获得与"抗原"具有高亲和力的"抗体",以此实现相应故障识别。实验表明:本算法可实现对补偿电容的状态检测、常见故障与组合故障诊断等多层面操作,并可提高对复杂故障的二次反应速度,具有较高的适应性、灵活性和准确率。

无绝缘轨道电路系统的图形建模

介绍了一个基于Simulink环境下的无绝缘轨道电路模块库,叙述了电气绝缘节和匹配变压器的数学模型,简要介绍了模块库中其它设备的建模。讨论了模块的封装和图形建模的方法,并应用模块库中的模型模拟了S型无绝缘轨道电路。该系统对实际电路的分析、设计人员具有良好的参考价值。