基于模糊聚類方法的S700K轉轍機故障診斷

,2

(1.蘭州交通大學自動化與電氣工程學院，甘肅蘭州，730070；2.蘭州交通大學光電技術與智能控制教育部重點實驗室，甘肅蘭州，730070)

轉轍機是信號設備室外三大件之一，其缺陷與損害直接影響列車的安全可靠運行。目前，在高速重載鐵路中大多采用S700K交流電動轉轍機，為了提高其工作的安全性與可靠性，應用智能數據分析處理技術，實現對轉轍機工作狀態的智能感知和安全預警十分必要。現場對該設備的故障診斷主要依靠工人的工作經驗對比功率曲線的變化規律來判斷故障，或者設天窗點對現場設備進行定期檢修[1-2]。這種故障分析與診斷技術不僅效率低、工作量大，而且容易發生錯判、漏判現象而危及行車安全。目前，應用于轉轍機智能故障診斷的方法大多針對ZD6直流電動轉轍機，對已大量投入使用的交流電動轉轍機的故障診斷方案較少，已有的智能故障診斷方案沒有充分利用從微機監測系統獲取的轉轍機動作功率曲線，并且各方法都有其局限性。安春蘭等[3]研究了基于小波分解的方法，需要預先設定基函數和分解尺度等參數，小波參數的選擇可能影響故障診斷的精度。ATAMURADOV等[4-5]提出了基于專家系統的道岔故障智能診斷方法，知識庫完備性的獲取和驗證困難，當出現新的故障類型時，不能及時添加到故障類型庫中。王瑞峰等[6-7]將神經網絡及改進后的算法用于轉轍機的故障分類，當網絡模型擴大時可能出現指數爆炸的現象。……