中国安全科学学报

作者：李刚, 卢佩玲, 杨勇

单位：1 中国铁道科学研究院 研究生部,北京 100081；2 中国铁道科学研究院集团有限公司 通信信号研究所,北京 100081；3 国家铁路智能运输系统工程技术研究中心,北京 100081

关键词：ZPW-2000,轨道电路,故障诊断,旋转门转换(SDT)算法,密度聚类

基金：国家自然科学基金资助(U1734211); 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划系统性重大课题(P2021G053); 中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发计划重大项目(2020YJ133)

为预防铁路安全事件的发生,设计ZPW-2000轨道电路故障诊断系统的总体结构,明确4大组成部分,包括数据预处理、数据分析、数据服务及数据应用。首先,通过改进的旋转门转换(SDT)算法对轨道电路电气特性数据进行数据压缩;其次,分段线性拟合轨道电路不同状态下的模拟量数据,计算得到特征值;最后,通过密度聚类的特征提取方法诊断轨道电路故障,并通过系统验证9种常见轨道电路故障。结果表明:改进的SDT算法可以有效对轨道电路电气特性数据进行数据压缩,压缩后的数据经过分段拟合后可以有效提取特征值,应用密度聚类算法可以生成诊断模型,提升轨道电路故障诊断的准确性,从而提高信号设备维护效率和维护水平。

来源：2022年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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