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地铁doc
都市快轨交通· 第21 卷第5 期2008 年10 月机电工程
智能故障诊断
在地铁车站设备维护中的应用
武志磊1 杨建国1 张家梁1 赵时旻2
(1.上海东华大学 上海 201620;2.上海申通轨道交通研究咨询有限公司 上海 201103)
摘 要 根据轨道交通监控系统的特点,结合现有轨道
交通车站设备监控系统的架构,运用智能故障诊断方
法,为车站设备的维护、检修提供决策依据。针对人工
神经网络模型的结构特点,比较几种常用算法的利弊,阐
述基于Matlab 的神经网络使用方法,讨论智能诊断系统
的结构及诊断过程,对车站典型设备的故障进行诊断。
关键词 智能故障诊断 车站设备 神经网络 轨道
交通 监控系统
1 人工神经网络技术用于设备维护
随着现代科学技术的发展,现代机械设备的结构
越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高,
由于许多无法避免的因素影响,有时设备会出现各种
各样的故障,导致其失去预定的功能。轨道交通车站
设备主要包括通风空调、给排水、自动扶梯、屏蔽门、照
明、车站导向标志等机电设备,种类繁多,性能各异,不
出现故障是不可能的。由于轨道交通车站多位于地
下,环境比较封闭,湿度大、发热源多,一些关键设备
(如环控系统设备)一旦发生故障,可能导致车站内空
气质量变差, 使候车乘客感觉不舒服,严重时有可能对
人的生命构成威胁。
目前国内建成的轨道交通车站监控系统,基本上
只具有对设备异常或故障的报警,由监控人员通知维
修人员维修,但不能准确地知道设备哪里出了问题。
因此,维修人员是没有明确目的的检修,只能根据经验
逐项检查,不能在短时间内将设备迅速修好,导致停机
时间长。监控系统对设备的状态信息(包括故障信息)
收稿日期: 2008 0 1 1 1 修回日期: 2008 0 4 16
作者简介: 武志磊,男,硕士研究生,从事轨道交通车站设备智能监
控和维护的研究,wuzhilei2006@sina.com
杨建国,男,教授,博士生导师
进行记录,但以往这些信息只是存储在历史数据库中,
并没有被充分被利用。随着人工神经网络技术的发
展,使故障信息的利用成为可能。将人工神经网络技
术应用于轨道交通车站设备维护中,可以从设备监控
信息的历史数据库中,读取设备的各种故障信息,进行
分析,预测故障部位,给维修人员提供参考,从而有效
地降低停机时间,提高设备的利用率。
2 人工神经网络模型的建立
由于车站设备种类繁多,性能各异,故障特征也不
相同,为了能够快速准确地诊断故障,选用人工神经网
络模型(artificial neutral networks,ANN)。该模型具有
多输入、多输出的非线性特征,并具有强大的学习
功能。
人工神经网络有许多种,常见的有前向神经网络。
前向神经网络又包括BP 神经网络(误差反向传播神经
网络)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网
络。由于BP 算法存在收敛速度慢、局部极小点以及网
络的结构参数选择不当等问题,可能导致不收敛等缺
陷。而径向基神经网络是一种具有单隐层的前馈网
络,是一种局部逼近网络,即对于输入空间的某一局部
区域只存在少数的神经元用于决定网络的输出,已证
明RBF 能以任意精度逼近任意连续函数,并且收敛速
度比BP 网络快,因此选用径向基函数神经(RBF)网络
建立诊断模型。
2.1 RBF 神经网络的原理
径向基函数网络是一种两层前向型神经网络,包
含一个具有径向基函数神经元的隐层和一个具有线性
神经元的输出层。隐含层的神经元数量由输入样本点
决定,有多少个输入样本点就有多少个隐层的神经元;
输出层的神经元数量由待分辨的故障模式种类决定。
第一层神经元的网络输入为加权输入与相应阈值的乘
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都市快轨交通· 第21 卷第5 期2008 年10 月
积,然后通过神经元函数radbas(),计算得到第一层神
经元的网络输出,结构如图1 所示。其中:R 表示网络
输入的维数;S1 为第1 层的神经元个数;S2 为第2 层
的神经元个数;a1 i 为第1 层输出a1 的第i 个元素;
i W1.1表示第1 层权值矩阵W1.1 的第i 行元素;D 表示
接收输入P 和权值矩阵W1.1的欧氏距离;符号“瞯”表示
D 的输出与阈值b1 的元素与元素之间的乘积关系。
图1 径向基函数神经网络结构
2.2 基于Matlab 的RBF 神经网络设计
在Matlab _____的神经网络工具箱中提供了若干函数,用
函数newrb 可以创建一个RBF 神经网络,其调用格式为
net =newrb,[net,tr] =newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,
DF)。其中:P 为Q 组输入样本向量组成的R ×Q 维矩
阵;T 为Q 组输出目标向
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