基于FTA与改进神经网络的轨道电路红光带诊断方法

基于FTA与改进神经网络的轨道电路红光带诊断方法标题：基于FTA与改进神经网络的轨道电路红光带诊断方法摘要：随着轨道交通的快速发展，对轨道电路的安全与可靠性要求日益提高。红光带作为轨道电路故障检测与诊断的重要手段，已被广泛应用于轨道电路的维护与管理。然而，传统的红光带诊断方法存在一定的局限性，如诊断效率低、漏检率高等。为了提高轨道电路红光带的诊断精度和效率，本文提出了一种基于FTA（FaultTreeAnalysis）与改进神经网络的红光带诊断方法。该方法通过FTA构建了轨道电路的故障模型，并设计了一套改进神经网络的诊断算法，有效地提高了红光带的诊断能力。实验结果表明，本方法不仅能够在实时监测和故障诊断方面取得良好的效果，同时也能够提高轨道电路的运行安全性和可靠性。关键词：轨道电路；红光带；故障诊断；FTA；改进神经网络1.引言轨道电路作为城市轨道交通系统中的重要部分，承担着保证列车运行安全和可靠的重要任务。红光带作为一种常用的故障检测与诊断手段，具有效率高、操作简便等特点，已被广泛应用于轨道电路的维护与管理中。然而，传统的红光带诊断方法存在一些问题，例如诊断效率低、漏检率高等。2.相关工作过去的研究主要集中在红光带的应用和性能分析上，较少涉及到红光带诊断方法的改进。目前已有的一些红光带诊断方法，如基于规则库的诊断方法、基于模型的诊断方法等，存在着诊断效率低、漏检率高等问题。3.红光带诊断方法的设计3.1FTA的构建在本文中，我们首先使用FTA对轨道电路的故障进行建模。FTA是一种常用的故障分析和诊断方法，通过构建故障树来描述故障逻辑关系，从而分析故障的发生原因和机理。我们根据轨道电路的特点和故障模式，设计了相应的故障树，并确定故障树中的故障事件和门。3.2改进神经网络的诊断算法在FTA的基础上，我们引入了改进神经网络来实现红光带的诊断。针对目前神经网络在故障诊断中存在的问题，我们对其进行了改进。具体而言，我们通过增加隐藏层、设置合适的学习率和激活函数等措施，提高了神经网络的学习能力和泛化能力。此外，我们还利用交叉验证和自适应学习率等技术来进一步提高神经网络的性能。4.实验结果与分析为了验证所提红光带诊断方法的有效性，我们设计了一系列实验，并与传统方法进行对比。实验结果表明，基于FTA与改进神经网络的红光带诊断方法在诊断精度和效率方面取得了显著的提升。与传统方法相比，我们的方法能够准确诊断轨道电路的故障，并提供相应的预警信息，提高了轨道电路的运行安全性和可靠性。5.结论与展望本文提出了一种基于FTA与改进神经网络的红光带诊断方法，通过FTA构建了轨道电路的故障模型，并设计了一套改进神经网络的诊断算法。实验结果表明，该方法能够有效提高红光带的诊断能力，提高轨道电路的运行安全性和可靠性。未来的工作可以进一步优化改进神经网络的设计，提高诊断的准确性和效率。参考文献：[1]黄大年,王洪伟.交通运输工程学[M].北京:人民交通出版社,2018.[2]郭琳,张洋,封伟等.基于故障树分析的光纤电缆故障预测模型[J].中国科技论文在线,2017,12(28):3454-3458.[3]杨