【摘 要】
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针对ZPW-2000A轨道电路故障的复杂性、随机性以及故障样本获取难的问题,提出一种基于功率谱熵(PSE)及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ZPW-2000A轨道电路故障诊断方法。在移
【机 构】
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太原理工大学矿用智能电器技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1510112)
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针对ZPW-2000A轨道电路故障的复杂性、随机性以及故障样本获取难的问题,提出一种基于功率谱熵(PSE)及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ZPW-2000A轨道电路故障诊断方法。在移频信号(FSK)功率谱熵的理论基础上,利用ANFIS作为分类器进行故障模式识别,可简化轨道电路故障诊断的复杂性。运用LabVIEW平台对移频信号进行深入分析,对轨道电路故障的类型、位置进行识别。最终验证了该方法在轨道电路故障诊断方面效果良好,为实现轨道电路的在线故障诊断奠定了良好的基础。
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