铁道学报
鐵道學報
철도학보
2012年
11期
54-59
,共6页
轨道电路%故障诊断%模糊神经网络
軌道電路%故障診斷%模糊神經網絡
궤도전로%고장진단%모호신경망락
将模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)理论引入轨道电路的故障诊断应用中,在对轨道电路的故障原因进行分析的基础上,根据轨道电路的工作原理和故障特点建立了FNN故障诊断模型.模型选定了3个关键部件的电压值作为输入,4种典型的故障作为输出,并根据专家经验总结了9条推理规则.通过对样本数据的学习训练,采用一阶梯度寻优算法对模型参数进行了优化.通过计算机仿真验证,这种用于轨道电路故障诊断的FNN模型是有效的,并具有一定的准确度,为轨道电路的故障诊断提供了良好的方法.
將模糊神經網絡FNN(Fuzzy Neural Network)理論引入軌道電路的故障診斷應用中,在對軌道電路的故障原因進行分析的基礎上,根據軌道電路的工作原理和故障特點建立瞭FNN故障診斷模型.模型選定瞭3箇關鍵部件的電壓值作為輸入,4種典型的故障作為輸齣,併根據專傢經驗總結瞭9條推理規則.通過對樣本數據的學習訓練,採用一階梯度尋優算法對模型參數進行瞭優化.通過計算機倣真驗證,這種用于軌道電路故障診斷的FNN模型是有效的,併具有一定的準確度,為軌道電路的故障診斷提供瞭良好的方法.
장모호신경망락FNN(Fuzzy Neural Network)이론인입궤도전로적고장진단응용중,재대궤도전로적고장원인진행분석적기출상,근거궤도전로적공작원리화고장특점건립료FNN고장진단모형.모형선정료3개관건부건적전압치작위수입,4충전형적고장작위수출,병근거전가경험총결료9조추리규칙.통과대양본수거적학습훈련,채용일계제도심우산법대모형삼수진행료우화.통과계산궤방진험증,저충용우궤도전로고장진단적FNN모형시유효적,병구유일정적준학도,위궤도전로적고장진단제공료량호적방법.
