无绝缘轨道电路故障综合诊断策略探究

【摘要】 本文对分析了无绝缘轨道电路故障综合诊断现状，提出了基于遗传算法的故障综合诊断策略。

【关键词】 无绝缘轨道电路 故障 诊断

随着我国铁路运输线路的不断发展，铁路事业得到前所未有的发展进度。无绝缘轨道电路作为我国铁路交通运输安全性中的重要一个环节，在我国铁路列控系统中占据着支配地位。其中影响铁路列控系统车载装置安全性能的一个重要因素是轨道电路信号。而开展针对无绝缘轨道电路故障综合诊断活动是确保轨道交通运输安全的一个重要保障措施。就目前我国铁路列控系统而言，由于在实际运行中数据参数较多，出现恶化以及部分设备出现故障的发生率也就相对的增加，严重威胁到轨道电路信号的传输。无绝缘轨道电路对于保障轨道交通安全起到基础性的作用。在我国目前的铁路列控系统中占有非常突出的地位。而针对无绝缘轨道电路故障综合诊断则尤为突出。本文探究了遗传算法作为一类综合诊断无绝缘轨道电路安全性方面的方法，其具有的可行性、有效性等内容，对增加无绝缘轨道电路故障综合诊断策略具有非常突出的意义。

一、无绝缘轨道电路故障综合诊断现状分析

目前，在针对无绝缘轨道电路方面的铁路现场故障诊断检测方法主要是利用铁道管理部门或各铁路分部的电务检测车进行区域巡视检测。电务检测车进行无绝缘轨道电路故障检测具有自身的优势，例如其检测精度高，不宜出现误检或者漏检现象的发生。但不得不说的是电务检测车虽然检测精度高，但其在工作进程中需要进行软件和硬件设施的配套辅助，才能够实现精确的检测和故障诊断。这一结果就会造成采用电务检测车诊断无绝缘轨道电路故障的成本升高，检测缺乏时效性等特点。因此为进一步完善无绝缘轨道电路故障综合诊断方法，本文将介绍分析基于遗传算法的故障综合诊断策略。

所谓的遗传算法是指通过模拟自然界的进化过程，进行全局性的搜索和最优化处理，需找所需的可行解，并对可行解集结成的群体进行进一步的模拟演化，并有针对性的对群体中的个体进行筛选、交叉以及变异等操作，最终筛选出所需的最优个体解。遗传算法有其自身的优势，例如隐性并行性、强鲁棒性以及高效性，其在铁路交通运输方面的应用也得到了前所未有的推广，已经应用到轨道养护决策、列车运行模拟以及牵引供电系统可靠性建模等诸多方面。

二、基于遗传算法的故障综合诊断策略

2.1 基于遗传算法的故障综合诊断策略的工作原理

遗传算法应用于无绝缘轨道电路故障综合诊断策略方面首先要考虑的问题是如何解决和应对传统故障综合诊断方法所具有的弊端，并有效对轨道中出现的各种故障，如电容不足以及道咋电阻偏低等的解决应对。所以，遗传算法在应对以上问题时，是建立在传输线理论的基础之上，通过构建仿真模型用以解决机车信号感应电压幅值包络。结合GA的优势特长，有效的应对无绝缘轨道电路故障的综合诊断。

2.2 基于GA的故障综合诊断策略的基本原理

基于GA的无绝缘轨道电路综合诊断策略包括初始化算法、机车信号感应幅值包络的仿真计算、遗传进化操作以及故障评价等在内的工作环节。其中对算法的策略设计、参数染色体编码以及种群的初始化是组成遗传算法初始化的三个重要环节，而基于遗传算法初始化之上，进行电压幅值包络的仿真设计，并进一步开展变异、交叉、选择的算子计算，以此寻找到最佳的染色体，为进行故障的评价提供参考依据。所谓的故障评定是指通过对比分析当前轨道电路条件下所需要的补偿电容和道咋电阻的最低限值与所得到最优个体值，从而提出合理科学的故障评价结果。

三、结论

实践证明，遗传算法在无绝缘电路故障综合诊断策略的应用具有极强的灵活性和适应度，且能够提供精确的故障评价结果。此外，基于遗传算法的无绝缘轨道电路故障综合诊断方法中采用补偿单元作为分段单位，等效条件下的参数均匀分布的传输线模型，更加贴近于无绝缘轨道电路的实际运行情况。综合而言，无绝缘轨道电路故障综合诊断策略随着技术的不断进步也得到发展，其中基于遗传算法的故障诊断方法更加适用于轨道电路故障的检测，为无绝缘轨道电路故障的检测提供了一种有效的方法。

参 考 文 献

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