基于广义神经网络的轨道电路故障诊断方法研究

作者：孙彤; 褚俊英; 刘玉杰

来源：电子测试, 2020, (05): 62-64.

DOI：10.16520/j.cnki.1000-8519.2020.05.018

• ZPW-2000
• 糊c均值聚类算法
• 广义神经网络
• 故障诊断

针对ZPW-2000型轨道电路故障诊断难、诊断效率低等问题,提出一种基于模糊c均值聚类算法(FCM)和广义神经网络(GRNN)结合的ZPW-2000型轨道电路故障诊断方法。首先采用模糊c均值聚类对故障样本数据分为9类,并得到每类的聚类中心和个体模糊隶属度矩阵,再采用广义神经网络对样本数据作近一步判断,最后采用现场故障数据进行验证,得到较好的诊断精度,因此该法能够为现场维护人员提供诊断辅助,提高了诊断效率。