摘要：针对ZPW-2000轨道电路故障的多样性、复杂性、诊断难等问题,提出基于PCA-PSO-PNN的ZPW-2000轨道电路智能故障诊断方法。首先,对影响因素进行主成分分析,提取了主要的影响因素,将输入维数降低,然后建立8种常见故障的概率神经网络诊断模型,其次采用PSO算法优化PNN模型参数,最后采用某电务段提供数据进行故障划分和诊断,得到较好的诊断效果,因此该法能够为维护人员提高诊断效率及正确率,很好的解决只依赖维护人员现场维护经验诊断轨道电路设备故障,效率低可靠性差诊断难的问题,提高了运行效率。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
