基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫模型的道岔故障診斷與預(yù)測(cè)研究

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摘  要：該文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫模型進(jìn)行道岔的故障診斷與預(yù)測(cè)研究，首先對(duì)道岔的動(dòng)作過(guò)程進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)采集的非故障功率數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，退化狀態(tài)是故障診斷到故障預(yù)測(cè)的重要過(guò)程，通過(guò)分析退化狀態(tài)的形成原因，進(jìn)一步分析退化狀態(tài)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)的典型故障狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，通過(guò)隱馬爾科夫模型建立退化狀態(tài)的典型模型，用于退化狀態(tài)的識(shí)別以及故障狀態(tài)的評(píng)估，實(shí)現(xiàn)道岔故障狀態(tài)的診斷和道岔故障的預(yù)測(cè)，同時(shí)也設(shè)計(jì)道岔故障診斷和預(yù)測(cè)的系統(tǒng)平臺(tái)，該研究對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)道岔故障的診斷和預(yù)測(cè)有很好的參考價(jià)值。（剩余6480字）