《鐵路自動閉塞系統信度級故障預測的信息融合方法》是依託杭州電子科技大學，由徐曉濱擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：鐵路自動閉塞系統信度級故障預測的信息融合方法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：徐曉濱
- 依託單位：杭州電子科技大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
2000A型軌道電路是我國鐵路普遍採用的列控系統自動閉塞設備。因其結構複雜且工作原理特殊，長期露天工作中又受環境及人為因素干擾，導致其故障頻發，事故不斷。基於故障預測的視情維修能有效預防事故，但面對故障模式的多樣性和潛在性、故障特徵參數監測數據的不確定性等問題，故障特徵參數級的常用預測方法顯得適應性差且效果不佳。因此，本項目以信息融合中的區間信度函式理論為基礎，以軌道電路為對象，開展故障信度級的預測方法研究：(1)建立能夠實現在檢軟故障和潛在故障統一描述的開放式辨識框架，在此框架上給出從多源不確定特徵參數信息中獲取故障區間值信度(IBS)的方法；(2)建立帶有信度可靠性折扣因子的IBS組合與更新方法，分別實現同一時刻多個IBS的融合及前後時刻IBS的更新；(3)建立基於信度函式的故障預測模型，利用更新得到的全局IBS對未來時刻的故障信度做出預測，給出決策準則判斷未來故障是否發生。
結題摘要
在我國列車運行控制中普遍採用的ZPW-2000A型無絕緣移頻自動閉塞系統，是進行軌道區間列車占用檢查、斷軌檢查以及實現地車通信的重要地面設備，它的工作可靠與否將直接關係到列車運行的安全與效率。它是以鐵路的兩條鋼軌作為傳輸移頻控制信號的導體，一端設送電設備，一端設受電設備，兩端再以電路絕緣分界所構成的電氣迴路（簡稱2000A軌道電路）。因其結構複雜且工作原理特殊，長期露天工作中又受環境及人為因素干擾，導致其故障頻發，事故不斷。基於故障預測的視情維修能有效預防事故，但面對故障模式的多樣性和潛在性、故障特徵參數監測數據的不確定性等問題，“故障特徵參數級”的常用預測方法顯得適應性差且效果不佳。因此，本項目以信息融合中的區間信度函式理論為基礎，結合模糊推理、置信規則庫推理等方法，以軌道電路為對象，開展“故障信度級”的預測方法研究：(1)建立能夠實現在檢軟故障和潛在故障統一描述的開放式辨識框架，在此框架上給出從多源不確定特徵參數信息中獲取故障區間值信度(IBS)亦即區間值診斷證據(IBBA)的方法；(2)對各個信息源提供的IBBA，給出單個時刻的多源IBBA的靜態融合方法，以及連續時刻IBBA的動態更新方法，以獲得包含歷史和當前故障信度信息的全局IBBA，並基於此給出故障決策；(3)基於置信規則庫推理方法，建立基於信度函式的故障預測模型，利用故障決策信息對未來故障發展趨勢進行分析，給出決策準則判斷未來故障是否發生；(4) 搭建了2000A型軌道電路的半實物故障模擬平台，對它的主要故障進行模擬；並設計了相應的故障監測系統，實現故障症候信號的採集、預處理，故障建模與分類，結合專家的建議，建立各故障模式與其特徵之間的對應關係，最終在此系統上對本項目中所提出的主要故障診斷/預測方法進行了實驗驗證。(5) 為了驗證所提方法的實用性，進一步通過在實際軌道電路上的故障監測實驗，驗證了所研究監測系統及其方法的實際效果，為相關技術的推廣與套用奠定了基礎。
