基于WPD-CNN的补偿电容故障诊断方法研究

作     者：罗泽霖 孟景辉 刘金朝 罗依梦 许庆阳 解婉茹 LUO Zelin;MENG Jinghui;LIU Jinzhao;LUO Yimeng;XU Qingyang;XIE Wanru

作者机构：中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081 

基　　金：中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所基金项目(2021JJXM25) 

出 版 物：《铁道标准设计》 (Railway Standard Design)

年 卷 期：2025年第69卷第1期

页      码：191-197页

摘      要：为进一步挖掘动态检测数据中蕴含的补偿电容状态特征,针对ZPW-2000A型轨道电路,结合小波包分解与卷积神经网络,提出一种基于WPD-CNN的补偿电容故障诊断方法。采用功率谱分析的方法,找出检测曲线中趋势项特征与补偿电容特征所在频带范围,然后利用小波包分解方法对原始信号进行分解,提取其中特征频带内的小波包系数构造补偿电容特征矩阵。使用动态检测数据构造训练集与测试集,将不同故障类型的特征矩阵输入卷积神经网络进行训练学习,并在测试集上进行验证。实验结果表明,WPD-CNN方法对单个信号的特征提取用时5.9 ms,总体故障识别准确率为98.4%,可有效识别不同位置的补偿电容故障问题,为补偿电容故障诊断提供依据。

主 题 词：轨道电路 补偿电容 动态检测 小波包分解 卷积神经网络 故障诊断 

学科分类：08[工学] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13238/j.issn.1004-2954.202305100005

馆 藏 号：203157083...