【摘 要】
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道岔是直接关系到高速铁路安全运营的关键信号设备,目前对其控制电路故障诊断方式主要是依靠简单仪器与人的以往经验。针对道岔控制电路故障的模糊性与不确定性特点和实现道
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
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道岔是直接关系到高速铁路安全运营的关键信号设备,目前对其控制电路故障诊断方式主要是依靠简单仪器与人的以往经验。针对道岔控制电路故障的模糊性与不确定性特点和实现道岔控制电路故障诊断的高准确率与智能化,文章提出一种基于模糊推理法与模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)相结合的诊断方法:首先在总结S700K道岔控制电路常见的8种故障类型、建立模糊规则和选择隶属函数的基础上,建立基于模糊推理法FNN诊断模型;其次为避免算法收敛慢和陷入局部最优,文章通过引入改进的动态学习速率和附加动量项的
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