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基于模糊神经网络的信号维护监测子系统故障预测研究

         

摘要

随着城市轨道交通信号系统功能逐步优化,信号系统已成为运营行车的控制大脑和安全防护的重要保障。信号系统设备故障对地铁线路列车准点、安全运行有较大影响。信号维护监测系统作为信号系统的设备状态监视终端,可实现对信号系统子系统状态监测和部分硬件设备故障状态预测,从而提示维护人员提前检修和更换设备。结合信号维护监测子系统(MSS)架构,以MSS采集的硬件故障作为研究对象,利用模糊神经网络自适应和模糊处理信息能力的优势,以故障发生时间、故障类型、既有故障发生频率、人员维护周期、同类型故障发生频次、设备使用时间等可用数值表征的参数作为输入变量,建立了基于模糊神经网络的信号设备故障预测模型。仿真结果表明,该预测模型能够准确跟随故障变化趋势、预测故障发生次数。基于模糊神经网络的预测方法可应用于轨道交通信号系统设备故障预测研究中。

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