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基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法
摘要
在铁路运输中，道岔是关键设备，其故障会严重影响正常的列车运行。传统的道岔故障监测主要依靠人工巡检，经验判断等方式进行，存在检测效率低、准确性不高等问题。本文提出一种基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法。首先通过采集不同工况下的动作电流数据，建立了道岔动作电流的基础模型。然后在此基础上，采用小波分析和支持向量机技术进行特征提取和故障诊断。最后，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：道岔；动作电流；特征提取；故障诊断；小波分析；支持向量机技术。
Abstract
In railway transportation, points are critical equipment, and their failures can seriously affect the normal operation of trains. Traditional point fault monitoring mainly relies on manual inspections, empirical judgments, etc., which have low detection efficiency and low accuracy. This paper proposes a fault feature extraction and diagnosis method based on the point action current. First, the basic model of the point action current was established by collecting the action current data under different working conditions. Then, wavelet analysis and support vector machine technology were used for feature extraction and fault diagnosis based on this model. Finally, the effectiveness and feasibility of the method were verified through experiments.
Keywords: point; action current; feature extraction; fault diagnosis; wavelet analysis; support vector machine technology.
引言
道岔是铁路线路中的重要设备，其作用是实现列车的换线和分岔。由于长期运行和各种环境影响，道岔会出现各种故障，如断轨、弯曲、伸缩缝严重磨损等，严重影响列车的正常行驶。因此，及时准确地检测和诊断道岔故障，对确保列车安全运行和保障铁路运输的安全性具有重要意义。
目前，传统的道岔故障检测主要依靠人工巡视、经验判断、摸索方法等，存在效率低、准确性不高等问题。因此，开展基于信息技术的故障检测和诊断研究具有重要的实际意义。
近年来，国内外学者对道岔故障检测和诊断的研究日益深入。常用的方法包括红外热像法、振动监测法、声发射监测法、电磁法、电学方法等。其中，基于道岔动作电流的故障检测和诊断方法被越来越多地关注和研究。
本文旨在基于道岔动作电流的故障特征提取和诊断方法进行研究，并通过实验验证该方法的有效性和可行性。
一、道岔动作电流的基本特征
道岔动作电流是指道岔在开、关闭过程中所流过的电流，是一种有用的故障特征。在不同工况下，道岔动作电流的大小、波形、频率等都存在一定的规律性和变化特征，可以通过对道岔动作电流信号进行分析和处理，实现故障特征提取和诊断。
二、道岔动作电流模型的建立
为了建立道岔动作电流的模型，需要采集不同工况下的动作电流数据，并对数据进行处理和分析。具体步骤如下：
（1）采集道岔动作电流数据。利用数据采集设备，对不同工况下的道岔动作电流进行实时采集。
（2）信号处理与特征提取。对采集得到的道岔动作电流信号进行滤波、去噪、分析和特征提取等处理，提取出有用的故障特征信息。
（3）建立道岔动作电流的模型。将处理后的道岔动作电流数据进行归一化和标准化处理，建立道岔动作电流模型，为故障诊断提供基础。
三、基于小波分析的故障特征提取方法
小波分析是一种基于数学理论和信号处理技术的分析方法，可对信号的时域和频域特征进行综合分析，提取有用的特征。在道岔故障特征提取中，采用小波分析的方法，对道岔动作电流信号进行处理和分析，提取出故障特征信号，其具体步骤如下：
（1）采样信号求解小波系数。将道岔动作电流信号进行小波分解，得到小波系数序列。
（2）小波系数阀值选取。对小波系数进行阀值处理，排除小波系数中的噪声干扰信号。
（3）重构信号。将处理后的小波系数重构成故障特征信号。
四、基于支持向量机技术的故障诊断方法
支持向量机技术是一种基于统计学习和机器学习的分类和回归分析方法，广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。在道岔故障诊断中，可采用支持向量机技术对道岔动作电流信号进行分类和诊断，其具体步骤如下：
（1）特征向量构造。将小波分析得到的故障特征信号转换成支持向量机所能识别的特征向量。
（2）样本集选择。根据实际情况，选择相应数量的故障和正常样本集进行训练和测试。
（3）支持向量机训练。对构造好的特征向量进行支持向量机训练和调参，得到最优模型。
（4）故障诊断与结果判断。利用训练好的支持向量机模型对新的道岔动作电流信号进行诊断和判断，得出故障诊断结果。
五、实验结果分析
为了验证基于道岔动作电流的故障特征提取和诊断方法的有效性和可行性，本文进行了一系列实验，在不同工况下对道岔动作电流进行采集和分析，并采用小波分析和支持向量机技术进行故障特征提取和诊断。
实验结果表明，本文所提出的方法可以有效地提取出道岔动作电流中的故障特征信息，并将其用于故障诊断。通过与传统的巡检方法进行比较，可以发现本文提出的故障诊断方法具有准确性高、效率高、成本低等优点。
六、结论
本文提出了基于道岔动作电流的故障特征提取和诊断方法，采用小波分析和支持向量机技术进行故障特征提取和诊断。实验结果表明，该方法具有有效性和可行性，可以提高道岔故障检测和诊断的效率和准确性。未来，我们将进一步完善该方法，提高其稳定性和可靠性，为铁路运输的安全和方便提供更有效的支持和保障。