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基于混合数据驱动的牵引整流器故障诊断方法

铁道科学与工程学报 2025年

作者：毛琦汪一龙王为介陈晓雪苟斌葛兴来中国铁路上海局集团有限公司上海动车段西南交通大学磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京纵横机电科技有限公司

在列车牵引变流器中，电流传感器和功率器件（如IGBT模块）作为薄弱环节，因受到过热过压等影响而故障频发，此类故障在初期往往潜伏在系统中，难以被硬件保护电路辨识。针对系统中传感器与IGBT（绝缘栅双极晶体管）模块开路的复合故障... 详细信息

在列车牵引变流器中，电流传感器和功率器件（如IGBT模块）作为薄弱环节，因受到过热过压等影响而故障频发，此类故障在初期往往潜伏在系统中，难以被硬件保护电路辨识。针对系统中传感器与IGBT（绝缘栅双极晶体管）模块开路的复合故障，以列车牵引系统中牵引脉冲整流器为研究对象，结合数据驱动回归与分类算法，提出一种混合数据驱动的在线诊断方法，避免单一数据驱动的局限，兼顾故障的检测与溯源。该方法通过建立故障检测预测器模型，设定预测值与传感器测量值残差阈值以实时判断系统运行状态，检测到故障发生后，通过故障诊断分类器模型识别出故障位置及原因。根据电流传感器故障与IGBT开路故障特性，分析牵引整流器单个IGBT开路故障与多个IGBT开路故障机理，提出一种基于故障特征叠加的故障诊断决策方法，在不同时间范围内区分出电流传感器故障和IGBT开路故障模式。实验结果表明，该故障诊断方法可检测到任意时刻的故障发生，可在10ms内，以98.5%的准确率诊断出电流传感器故障模式；克服IGBT相似故障干扰，在15ms内以99%的准确率诊断出单个和多个IGBT开路故障模式。所研究的在线故障检测方法无需增加额外的硬件电路，仅需将整流器网侧电压、电流信号和直流侧电压信号作为特征输入，是一种用于整流器在线诊断中精确且具实用性的有效方法。

关键词：牵引脉冲整流器故障诊断数据驱动电流预测器故障分类器

基于列车到发分布的高速铁路车站到发线运用优化

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哈尔滨工业大学学报 2021年第8期53卷 137-143页

作者：任禹谋张琦袁志明王涛丁舒忻李智中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

针对高速铁路车站到发线运用计划编制问题,提出了一种基于分时段多目标的到发线运用优化模型和改进的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)。首先,考虑咽喉区进路与到发线的耦合关系,根据列车到... 详细信息

针对高速铁路车站到发线运用计划编制问题,提出了一种基于分时段多目标的到发线运用优化模型和改进的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)。首先,考虑咽喉区进路与到发线的耦合关系,根据列车到发分布特征对研究时段进行划分,以到发线利用均衡、计划鲁棒性强和客运服务质量为优化目标,应用整数规划方法构建到发线运用优化模型。然后,引入约束支配原则,设计了带精英策略的改进算法。最后,以京沪高铁某车站的实际运行数据为例进行仿真验证。计算结果表明,在平峰时段,到发线占用费用比原方案降低了16.98%,有效提升了客运服务质量;在高峰时段,到发线占用时间方差和总冲突系数比原方案降低了48.57%和29.81%,明显提高了车站的设备利用率和到发线运用计划的鲁棒性;与整体优化方法相比,分时段优化方法能更有针对性地降低各项优化目标的函数值。因此,充分考虑列车到发分布因素对到发线运用问题的影响,可以有效改善优化指标,为制定不同繁忙程度下的车站作业方案提供决策支持。

关键词：铁路运输到发线运用改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 多目标优化列车到发分布

基于PSO-NARX网络的司机驾驶行为分析方法

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铁道学报 2024年第9期46卷 94-101页

作者：王心仪程剑锋易海旺中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

舒适性、准时性、节能性等是衡量高速铁路自动驾驶水平的重要指标,通过不断学习优秀司机的驾驶行为,可以优化列车自动驾驶性能,促进高速铁路自动驾驶技术的发展。基于现场列车运行数据,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)网络的... 详细信息

舒适性、准时性、节能性等是衡量高速铁路自动驾驶水平的重要指标,通过不断学习优秀司机的驾驶行为,可以优化列车自动驾驶性能,促进高速铁路自动驾驶技术的发展。基于现场列车运行数据,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)网络的列车司机驾驶行为分析方法。该方法构建了具有时序特征的NARX网络模型,并选取多项影响司机决策的参数作为输入,利用粒子群优化算法(PSO)确定网络的权重和阈值,对下一时刻列车运行情况进行预测。仿真结果表明:本文提出的PSO-NARX网络分析模型的预测效果优于前馈型神经网络(BP)、PSO-BP、NARX,相比于BP算法,迭代步数降低了373步,误差降低了8382%,相关系数达到了90117%。通过此预测,可以优化列车的自动驾驶设备性能指标,保障列车准时的同时,提高了乘客乘坐的舒适性。

关键词：高速铁路非线性自回归神经网络粒子群优化算法驾驶行为辨识

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

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中国铁道科学 2022年第1期43卷 144-151页

作者：张淼杨志杰程剑锋李一楠中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成。先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速... 详细信息

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成。先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并视之为1个虚拟传感器,有效克服空转/滑行引起的速度测量精度下降问题;设计动态调整信息分配系数方案,根据2个转速传感器所在轮对滤波估计速度和空转/滑行检测情况得到相应系数值,再通过基于联邦滤波的融合算法对2种模型计算结果进行融合,得到列车运行速度和走行距离。最后,利用不同场景下的接口型式实验采集数据,进行仿真分析并验证算法效果。结果表明:无论是列车正常运行场景还是制动时轮对滑行场景,该算法均可在仅使用2个转速传感器作为系统输入的情况下得到满足安全需求的准确结果,同时兼顾成本和精度。

关键词：列控车载设备测速测距转速传感器自适应联邦滤波空转/滑行

基于二维二元语义和前景理论的改进FMEA法

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计算机集成制造系统 2021年第12期27卷 3439-3449页

作者：孙延浩张琦袁志明李智中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

针对故障模式及影响分析(FMEA)在实际运用过程中存在评估信息模糊不确定、专家和风险因子权重考虑不足以及风险排序粗糙的问题,提出一种基于二维二元语义和前景理论的风险评估方法。该方法采用二维二元语义来表征专家评价信息的模糊性... 详细信息

针对故障模式及影响分析(FMEA)在实际运用过程中存在评估信息模糊不确定、专家和风险因子权重考虑不足以及风险排序粗糙的问题,提出一种基于二维二元语义和前景理论的风险评估方法。该方法采用二维二元语义来表征专家评价信息的模糊性和不确定性;为提高权重计算的准确性,通过专家自身评判和最小熵值法来获取专家的主客观权重,并在此基础上利用信息熵来计算风险因子的权重;考虑到专家在决策时的心理特征,用前景价值函数来刻画专家的决策行为,并以此计算各故障模式的综合前景值,进而利用综合前景值对集成电路板的回流焊接的故障模式进行风险排序。通过对比分析验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：故障模式及影响分析二维二元语义熵值法前景理论

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生成高精度轨道电子地图的数据处理方法

中国铁道科学 2016年第4期37卷 134-138页

作者：左自辉王开锋许聪刘春雨中国铁道科学研究院铁道科学技术研究发展中心北京100081 中国铁道科学研究院通信信号研究所北京100081

为生成铁路线路的高精度轨道电子地图,采用卡尔曼滤波方法对全球导航卫星系统车载设备多次采集到的同一条线路的轨道定位数据进行滤波,剔除采集信息中的野值,从而生成对应该线路的多条轨道曲线;采用轨迹拟合方法对这些轨道曲线进行归一... 详细信息

为生成铁路线路的高精度轨道电子地图,采用卡尔曼滤波方法对全球导航卫星系统车载设备多次采集到的同一条线路的轨道定位数据进行滤波,剔除采集信息中的野值,从而生成对应该线路的多条轨道曲线;采用轨迹拟合方法对这些轨道曲线进行归一化处理,生成1条轨道拟合曲线;再采用垂直距离判据数据约简算法,去除轨道拟合曲线中的冗余数据;最后运用地理信息系统技术生成该线路的轨道电子地图。采用现场试验数据对给出的方法进行验证。结果表明:采用此方法进行数据处理后所生成的轨道电子地图不但定位精度高、一致性好,而且便于数据的存储和检索。

关键词：轨道电子地图野值剔除数据约简轨迹拟合数据处理