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摘要
针对目前ATP车载设备采用单故障诊断方法存在诊断精度偏低的问题,首先对ATP车载设备的故障原因进行分析,并提取出9种故障特征作为输入,7种故障类型作为输出,同时结合ATP车载设备的结构和故障特点建立了改进PSO-BP的多故障诊断模型;其次,在模型求解过程中,引入遗传算法中的变异思想,通过动态调整粒子群的参数来优化BP网络,采用改进PSO-BP算法对此模型进行求解;最后,以武广线数据进行仿真验证,期望输出与实际输出基本一致,故障识别的正确率达到95%。结果表明,采用改进PSO-BP算法解决ATP车载设备的多故障诊断问题是一种有效的方法,其诊断能力优于传统的BP算法和PSO-BP算法。
- 出版日期2019
- 单位兰州交通大学
