基于区间二型神经模糊系统的轨道电路故障诊断

摘要：

针对目前铁路现场对轨道电路故障的判别仍然采用阈值法导致维护效率偏低的问题,提出将神经网络与模糊逻辑相结合,构建区间二型神经模糊系统(interval type-2 neural-fuzzy system,IT2NFS),通过诊断模型实现对轨道电路故障模式的智能识别.首先通过结构识别建立初步的网络结构,采用均匀设计方法生成模糊集的均值,对训练样本进行相似性测试,生成标准差和初始后件参数;再通过递归奇异值分解,优化后件参数以减小输出误差;最后,针对常见的8种故障,从实验平台上采集样本共计9000个,其中6300个样本用于模型训练,剩余2700个用于实验测试.实验结果表明:利用IT2NFS模型进行故障诊断时,每种故障类别的识别率均在82％以上,平均正确率为90.9％,仿真用时10.59 s.

关键词：轨道电路、神经网络、模糊逻辑、智能诊断、均匀设计方法、递归奇异值分解

所属期刊栏目：56

分类号：U284.2(铁路通信、信号)

资助基金：四川省科技计划;感谢中铁二院工程集团有限责任公司的科学技术研究计划资助KYY201904019-21：

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：190-196