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无绝缘轨道电路补偿电容状态监测与预测的研究

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.2 无绝缘轨道电路补偿电容状态监测与预测研究现状

1.3 论文主要研究内容及章节安排

2 基于远程监控数据的补偿电容状态监测与预测可行性分析

2.1 无绝缘轨道电路和TCR设备的基本结构与工作原理

2.1.1 无绝缘轨道电路的基本结构与工作原理

2.1.2 车载TCR设备的基本结构与工作原理

2.2 补偿电容状态监测与预测数据来源可行性分析

2.3 无绝缘轨道电路TCR感应电压幅值包络的建模

2.3.1 传输线的传输等效模型

2.3.2 无绝缘轨道电路各组成部分建模

2.3.3 无绝缘轨道电路TCR感应电压幅值包络建模

2.4 TCR感应电压幅值包络的仿真验证

2.5 补偿电容故障对TCR感应电压幅值包络影响分析

2.5.1 不同位置补偿电容故障对TCR感应电压幅值包络影响分析

2.5.2 不同补偿电容故障模式对TCR感应电压幅值包络影响分析

2.6 本章小结

3 补偿电容状态监测与预测总体方案设计

3.1 系统设计思路

3.2 实际列车运行数据预处理

3.2.1 列车运行速度对TCR感应电压幅值包络的影响分析

3.2.2 数据预处理算法与实现

3.3 补偿电容故障特征提取方法

3.3.1 线性故障特征提取

3.3.2 角度故障特征提取

3.4 不同故障模式对故障特征的影响规律分析

3.5 本章小结

4 基于符号有向图的补偿电容状态监测

4.1 符号有向图故障诊断基本原理

4.2 补偿电容状态特征符号有向图及其依赖矩阵的建立

4.3 补偿电容故障在线诊断

4.3.1 补偿电容断线在线诊断

4.3.2 补偿电容容值下降在线诊断

4.4 补偿电容状态监测结果分析

4.5 本章小结

5 基于相空间重构Kalman滤波的补偿电容状态预测

5.1 相空间重构与Kalman滤波基本概念与理论

5.1.1 相空间重构基本概念与理论

5.1.2 相空间重构嵌入维数和延时时间的选取

5.1.2 Kalman滤波基本理论

5.1.3 相空间重构技术优化Kalman滤波算法

5.2 基于C-C算法相空间重构观测角度特征指标序列

5.2.1 C-C算法的基本理论

5.2.2 基于C-C算法的相空间重构观测角度特征指标序列

5.3 基于相空间重构Kalman滤波的角度特征指标的预测

5.3.1 补偿电容状态预测系统方程

5.3.2 相空间重构Kalman滤波预测

5.4 补偿电容故障预测判定

5.5 补偿电容剩余寿命预测

5.6 本章小结

6 补偿电容状态监测与预测实验验证

6.1 特征提取敏感性验证

6.1.1 发送电平对特征提取敏感性分析

6.1.2 道砟电阻对特征提取敏感性分析

6.1.3 分路电阻对特征提取敏感性分析

6.1.4 噪声对特征提取敏感性分析

6.2 补偿电容状态监测实验验证与分析

6.3 补偿电容状态预测及剩余寿命预测实验验证与分析

6.4 本章小结

7 结论与展望

7.1 研究结论

7.2 展望

参考文献

索引

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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摘要

轨道电路作为列车运行控制系统中地车连续信息传输的关键设备,与车载TCR设备相配合,在实现列车占用检查、完整性检查以及地车连续信息传输等方面发挥着极其重要的作用。其中,补偿电容作为改善无绝缘轨道电路信号传输质量的重要设备,其故障将直接影响到轨道电路和车载列车控制设备的正常工作,这给列车的高效运行和行车安全带来了巨大的隐患。目前国内外所采用的补偿电容状态监测的方法与研究成果,在检测及时性、效率、成本及实用性方面已经不能满足我国铁路高速发展的要求。因此,本文分析了补偿电容不同故障模式以及不同位置故障下对TCR感应电压幅值包络的影响规律,并在此基础之上提出了基于机车信号远程监控列车运行数据的无绝缘轨道电路补偿电容状态监测与预测方法,论文的主要研究工作如下:
  1.提出了基于远程监控数据的补偿电容状态监测与预测方法,为了论证该方法的可行性从以下几个方面进行了分析:补偿电容状态监测与预测的数据来源可行性;采用传输线理论所建立的无绝缘轨道电路TCR感应电压幅值包络模型正确性验证;不同位置补偿电容故障以及不同补偿电容故障模式对TCR感应电压幅值包络的影响规律。同时,提取了TCR感应电压幅值包络曲线分段趋势特征、连线判定系数特征以及补偿电容故障角度特征作为补偿电容状态监测与故障预测的重要特征指标,并对不同故障模式对故障特征的影响规律进行了总结。
  2.提出了基于符号有向图的补偿电容状态监测方法,根据所提取的补偿电容状态特征,利用符号有向图故障诊断理论建立补偿电容故障符号有向图模型及其依赖关系矩阵,提出了补偿电容断线在线诊断和容值下降在线诊断算法,将补偿电容的状态分为五个状态,并相应设置了四个危险告警等级,完成了补偿电容的状态监测算法的实现。
  3.针对补偿电容容值下降的情况,提出基于相空间重构Kalman滤波的补偿电容状态预测算法。利用相空间重构算法对由TCR感应电压幅值包络所提取的历史补偿电容状态特征序列进行相空间重构。同时利用趋势外推法,对补偿电容的剩余寿命进行预测,并总结补偿电容从开始发生容值下降故障到断线故障整个过程中补偿电容剩余寿命曲线分布规律。

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