基于車載單元和IPSO-SVM的軌道電路分路不良診斷方法

王秋實(shí), 劉 揚(yáng), 王小敏

(西南交通大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,成都 611756)

基于車載單元和IPSO-SVM的軌道電路分路不良診斷方法

王秋實(shí), 劉 揚(yáng), 王小敏

(西南交通大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,成都 611756)

針對ZPW-2000軌道電路分路不良故障,結(jié)合車載TCR設(shè)備提供的具體數(shù)據(jù),根據(jù)不同位置故障對TCR感應(yīng)電壓幅值的影響,采用基于模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解(EMD)、模糊熵的方法提取分路不良故障診斷所需的特征參量,通過改進(jìn)粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的混合算法實(shí)現(xiàn)軌道電路分路不良故障診斷。同時與SVM、PSO-SVM、GA-SVM算法對比,進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提方法的有效性,為分路不良故障診斷提供了新的快速、準(zhǔn)確診斷方法,為軌道電路分路不良故障診斷提供了新思路。

車載TCR設(shè)備; 支持向量機(jī); 改進(jìn)粒子群算法(IPSO); 模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解(EMD); 信息熵; 分路不良

1 引 言

軌道電路工作環(huán)境復(fù)雜多變,其功能失效輕則影響運(yùn)輸效率重則可能帶來災(zāi)難性的后果,為此必須保證軌道電路的正常工作。ZPW-2000型軌道電路作為主要的區(qū)間閉塞設(shè)備得到了普遍應(yīng)用,該型號軌道電路分路不良故障現(xiàn)象是影響鐵路運(yùn)輸安全的重大隱患,現(xiàn)場出現(xiàn)分路不良故障時,多是電務(wù)人員由微機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測到的軌道電路分路電壓逐段進(jìn)行排查,但該方法耗費(fèi)人力巨大,過于依賴現(xiàn)場人員,容易出現(xiàn)遺漏。如何快速找出導(dǎo)致分路不良故障的成因,降低分路不良發(fā)生幾率顯得尤為重要。

當(dāng)前較先進(jìn)的故障診斷算法已被嘗試應(yīng)用到軌道電路故障診斷中,其中針對ZPW-2000無絕緣移頻軌道電路故障診斷的方法研究有:文[1]提出基于電接觸理論用于研究軌道電路分路電阻異常原因;文[2]提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法,克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷實(shí)現(xiàn)對軌道電路故障診斷;文[3]提出一種基于遺傳算法的軌道電路故障綜合診斷方法,用于對補(bǔ)償電容進(jìn)行故障診斷。本文以ZPW-2000無絕緣移頻軌道電路分路不良故障為研究對象,以車載TCR單元收到的感應(yīng)電壓信號為數(shù)據(jù)依據(jù),通過分析具體故障模式對感應(yīng)電壓信號的不同影響,采用模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解和模糊熵方法提取相應(yīng)的故障特征,結(jié)合改進(jìn)粒子群支持向量機(jī)算法,實(shí)現(xiàn)軌道電路分路不良故障診斷。

2 故障數(shù)據(jù)獲得

車載TCR設(shè)備系統(tǒng)主要由接收天線、TCR傳輸模塊、TCR主機(jī)和顯示機(jī)構(gòu)組成。如圖1所示。

圖1 TCR單元構(gòu)成示意圖Fig.1 Schematic diagram of TCR

TCR接收線圈對列車分路后所產(chǎn)生的地面軌道電路短路電流產(chǎn)生電磁感應(yīng),繼而產(chǎn)生TCR感應(yīng)電壓信號,完成對地面軌道電路信號的接收。TCR傳輸模塊實(shí)現(xiàn)接收天線線圈與主機(jī)的信息傳輸。TCR主機(jī)將接收到的感應(yīng)軌道電路信號信息進(jìn)行處理并將處理好的信息提供給安全計(jì)算機(jī)單元,同時TCR主機(jī)還會提取接收到的TCR感應(yīng)電壓幅值包絡(luò),將其記錄到相應(yīng)存儲單元中。由TCR設(shè)備提取并記錄的感應(yīng)電壓幅值包絡(luò)信息可以為地面軌道電路信號的幅度變化提供可靠的數(shù)據(jù)記錄,為軌道電路分路狀態(tài)檢測與故障診斷提供數(shù)據(jù)支撐。

當(dāng)分路不良故障區(qū)段有列車占用,車載TCR單元即可獲得該區(qū)段的感應(yīng)電壓數(shù)據(jù),該感應(yīng)電壓數(shù)據(jù)可用于本故障區(qū)段軌道電路分析,使得故障數(shù)據(jù)的獲得無需增加新設(shè)備具有便捷性和及時性。

3 分路不良對感應(yīng)電壓的影響分析

現(xiàn)場調(diào)研發(fā)現(xiàn),分路電阻異常,道床電阻異常,調(diào)諧單元故障,補(bǔ)償電容故障是導(dǎo)致分路不良故障現(xiàn)象的主要原因。不同故障模式對車載機(jī)車信號的記錄感應(yīng)電壓監(jiān)測參量有較大影響,具體如圖2所示。

圖2 分路電阻Rf正常異常對比Fig.2 Comparison of shunt resistance with normal value and abnormal value

圖2中表示列車經(jīng)由軌道電路接收端進(jìn)入并駛向發(fā)送端時感應(yīng)電壓的幅值曲線,可以從圖中看出分路電阻正常與異常時感應(yīng)電壓幅值的趨勢對比。當(dāng)分路電阻(Rf)大于正常值0.15歐姆時,即列車通過由分路電阻異常發(fā)生分路不良故障的區(qū)段,得到的感應(yīng)電壓包絡(luò)呈現(xiàn)幅值升高,其包絡(luò)趨勢、形狀大體不變的特點(diǎn);未出現(xiàn)分路不良位置感應(yīng)電壓包絡(luò)和正常情況一致,幅值、變化趨勢不受分路異常位置影響。

圖3中表示列車經(jīng)由ZPW-2000型軌道電路接收端進(jìn)入并駛向發(fā)送端時感應(yīng)電壓的幅值曲線,可以從圖中看出道床電阻正常與異常時感應(yīng)電壓幅值的趨勢對比。當(dāng)?shù)来搽娮璐笥谡Ｖ禃r,即列車通過由道床電阻異常發(fā)生分路不良故障的區(qū)段時,得到感應(yīng)電壓包絡(luò)呈現(xiàn)幅值降低,其包絡(luò)趨勢、形狀大體不變的特點(diǎn)。

圖3 道床電阻正常異常對比Fig.3 Comparison of roadbed resistance withnormal value and abnormal value

4 基于EMD與模糊熵的特征提取

模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[4]適用于處理非線性、非平穩(wěn)時間序列,具有較高信噪比、良好的穩(wěn)定性,車載TCR獲得的包絡(luò)信號是非線性非平穩(wěn)信號,由此采用EMD方法處理車載包絡(luò)信號。

將車載單元分路正常情況下獲得的電壓包絡(luò)和分路電阻異常導(dǎo)致分路不良獲得的電壓包絡(luò)進(jìn)行EMD分解,如圖4和圖5所示。

對比圖4和圖5,發(fā)現(xiàn)imf5分量能量極低,由此可以只對前4個imf分量進(jìn)行分析。

模糊熵[5]對噪聲有較好的魯棒性,對參數(shù)變化不敏感,本文將分路不良故障模式下的TCR包絡(luò)信號進(jìn)行模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解后得到不同頻率的4個imf分量組成的矩陣W,如式(1)所示:

(1)

求解矩陣W每個分量的模糊熵,得到模糊熵特征矩陣F:

(2)

將分路電阻異常,道床電阻異常,調(diào)諧單元故障、補(bǔ)償電容故障四類故障模式下的TCR單元感應(yīng)包絡(luò)電壓信號進(jìn)行EMD分解,將分解后得到的imf分量進(jìn)行模糊熵計(jì)算,模糊熵具體值如表1所示。

圖4 分阻電路正常下EMD分解圖Fig.4 EMD decomposition diagram under normal shunt resistance

圖5 分路電阻異常EMD分解圖Fig.5 EMD decomposition diagram under abnormal shunt resistance

5 分路不良診斷方法設(shè)計(jì)

5.1 算法總體設(shè)計(jì)

圖6為基于IPSO-SVM的分路不良故障診斷方法總體設(shè)計(jì)圖。

基于車載單元和IPSO-SVM模型的分路不良故障診斷步驟如下:

(1) 獲取故障樣本。基于車載TCR單元獲得樣本數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)包括正常數(shù)據(jù),各故障模式下的故障樣本數(shù)據(jù);

(2) 提取特征集。首先對訓(xùn)練樣本和測試樣

表1 具體故障模式與熵值分量

圖6 IPSO-SVM的診斷方法總體設(shè)計(jì)圖Fig.6 Diagnosis design based on IPSO-SVM method

本進(jìn)行EMD分解,得到imf分量,將imf分量進(jìn)行模糊熵處理,分別獲得訓(xùn)練樣本模糊熵矩陣、測試樣本模糊熵矩陣,將矩陣分量作為樣本特征集;

(3) IPSO-SVM模型訓(xùn)練。將訓(xùn)練樣本特征集作為模型的訓(xùn)練樣本,采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化模型的懲罰因子和核參數(shù),最后得到IPSO-SVM診斷模型;

(4) 診斷結(jié)果檢驗(yàn)。將測試樣本特征集作為模型的輸入量,得到最終診斷結(jié)果。

5.2 SVM與PSO算法簡述

SVM[6]是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。設(shè)計(jì)非線性模型的基本思想是:選取合適的非線性映射函數(shù),把輸入向量映射到高維特征空間G中,在此高維特征空間G中建立最優(yōu)分類超平面。通過非線性映射把數(shù)據(jù)映射到更高維的特征空間,核函數(shù)K(xi,x)為非線性映射函數(shù),決策函數(shù)為:

(3)

其中,I為SVM的個數(shù)。

由于徑向基核函數(shù)RBF只需確定一個參數(shù),有利于參數(shù)優(yōu)化,因此本文選擇RBF為核函數(shù):

(4)

式中,σ是核函數(shù)寬度。

原始PSO算法[4]假設(shè)在N維搜索空間中由m個粒子組成一個群體,xi=(xi1,xi2,…,xiN),表示第i個粒子的位置,vi=(vi1,vi2,…,viN)指第i個粒子的速度,第i個粒子的最優(yōu)位置是pi=(pi1,pi2,…,piN),整個群體的最優(yōu)位置為pb=(pb1,pb2,…pbN),原始粒子群群體中粒子的速度和位置具體可由如下方程表示:

(5)

式中:N為粒子數(shù)目,c1,c2是加速常數(shù),代表一個粒子向局部最優(yōu)位置pin和全局最優(yōu)位置pbn飛行的加速權(quán)重;rand(0,c1)、rand(0,c2)分別是在[0,c1]、[0,c2]中均勻分布的隨機(jī)數(shù);w是慣性權(quán)重。

5.3 參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

原始粒子群算法存在搜索精度與搜索速度難以平衡問題,更易發(fā)生局部最優(yōu)即過早停滯的問題。慣性權(quán)重w表明粒子先前的搜索速度是如何影響當(dāng)前搜索速度,w較大時,種群全局搜索能力強(qiáng);w較小時,粒子整體速度越小,群體在當(dāng)下的搜索空間中可較好尋找更優(yōu)解。因此可以通過調(diào)整慣性權(quán)重的值來平衡局部尋優(yōu)和全局尋優(yōu)間的關(guān)系。本文對慣性權(quán)重w改進(jìn)如下:

(6)

式中,k為控制因子,控制w與i變化曲線的平滑度;i表示當(dāng)前迭代次數(shù)。式(5)中pin和pbn共同決定個體當(dāng)前位置,當(dāng)pin和pbn均陷入局部最優(yōu)時原始粒子群算法進(jìn)入過早停滯。為克服該問題本文引入過早停滯判斷。當(dāng)pin在M次迭代過程中不變化或者pbn在N次迭代過程中不變化,則認(rèn)為種群陷入了過早停滯,群體已經(jīng)或者即將陷入局部最優(yōu)。在PSO算法中引入過早停滯判定計(jì)算器K1、K2來計(jì)算停滯次數(shù),當(dāng)Pi或Pb的值與前一次相同,K1或K2的值加1;否則清零。當(dāng)K1、K2的值達(dá)到設(shè)定值M、N,重置Pi和Pb使粒子跳出局部最優(yōu)。

對Pi的改進(jìn):

(7)

對Pb的改進(jìn):

(8)

其中,m為經(jīng)驗(yàn)值。

得到改進(jìn)群體粒子速度和位置方程:

(9)

懲罰因子c和核參數(shù)σ是決定SVM性能的最重要參數(shù),將c和σ兩個參數(shù)構(gòu)成一個粒子(c,σ),采用IPSO算法對SVM診斷模型中的懲罰因子、核參數(shù)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),并將最后得到的最優(yōu)懲罰因子和最優(yōu)核函數(shù)作為診斷模型的最優(yōu)參數(shù);在優(yōu)化尋優(yōu)過程中,IPSO種群規(guī)模設(shè)定為20,進(jìn)化代數(shù)設(shè)定為200。參數(shù)優(yōu)化流程圖如圖7所示。

圖7 SVM模型參數(shù)優(yōu)化流程圖Fig.7 Flow diagram of SVM parameter optimization

6 仿真結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文所提出的算法的有效性,本文選擇基于車載TCR單元的歷史故障樣本作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),根據(jù)軌道電路不同故障模式對車載TCR設(shè)備感應(yīng)信號的影響,得到基于IPSO-SVM算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練所需要的樣本數(shù)據(jù)。

基于車載TCR單元?dú)v史故障數(shù)據(jù),選取發(fā)生率較高的5種典型故障,具體如表2所示。

本文使用Matlab2012a和LibSVM工具箱進(jìn)行仿真,分別仿真本文算法,SVM算法,PSO-SVM算法,GA-SVM算法并進(jìn)行對比。表3為本文算法,SVM算法,PSO-SVM算法,GA-SVM算法在表2提供的數(shù)據(jù)下對軌道電路分路不良故障的診斷結(jié)果。

表2 ZPW-2000分路不良故障樣本數(shù)據(jù)

表3 四種算法診斷對比

圖8為通過IPSO參數(shù)優(yōu)化后的IPSO-SVM模型的診斷結(jié)果,得到的最優(yōu)懲罰參數(shù)c為9,核函數(shù)參數(shù)σ為64,診斷結(jié)果只出現(xiàn)了一個分類錯誤,正確率達(dá)96%;對比圖9、圖10和圖11仿真結(jié)果可以看出,SVM算法結(jié)果出現(xiàn)五個分類錯誤,正確率最低;而PSO-SVM算法和GA-SVM算法結(jié)果均出現(xiàn)三個錯誤;本文設(shè)計(jì)算法在分類精度上均大于其他算法,通過與其它算法對比進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的正確性。

圖8 本文算法診斷結(jié)果Fig.8 Diagnostic result of the proposed method

圖9 SVM算法診斷結(jié)果Fig.9 Diagnostic result of SVM method

圖10 GA-SVM算法診斷結(jié)果Fig.10 Diagnostic result of GA-SVM method

圖11 PSO-SVM算法診斷結(jié)果Fig.11 Diagnostic result of PSO-SVM method

7 結(jié) 論

本文利用車載TCR單元的歷史故障數(shù)據(jù),為軌道電路分路不良故障診斷提供數(shù)據(jù)依據(jù)。通過分析歷史故障數(shù)據(jù)總結(jié)導(dǎo)致分路不良故障的主要成因,并通過模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解方法和模糊熵方法提取故障特征。本文提出了將改進(jìn)粒子群算法和SVM算法相結(jié)合的分類算法,該算法可以提高診斷速度與正確性,經(jīng)仿真驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性,能為軌道電路的智能診斷和日常維護(hù)提供一定參考。

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王秋實(shí) 男(1988-),碩士研究生,河北人,主要研究方向?yàn)榻煌ㄐ畔⒐こ碳翱刂啤?/p>

劉 揚(yáng) 男(1991-),湖北人,碩士研究生,主要研究領(lǐng)域?yàn)榻煌ㄐ畔⒐こ碳翱刂啤?/p>

Diagnosis of Shunt Malfunction of Track Circuit BasedonTCR and IPSO-SVM

WANGQiushi,LIUYang,WANGXiaomin

(School of Information Science & Technology,South West Jiaotong University,Chengdu 611756,China)

Aiming at shunt malfunction of ZPW-2000 Track Circuit,combining with the specific data provided by TCR equipment,based on the influence of faults in different locations on the induced voltage,the Empirical Mode Decomposition and Fuzzy Entropy were used to extract the parameters that diagnosis of shunt malfunction needed,the fault diagnosis of shunt malfunction of track circuit was achieved through the hybrid algorithm in which the improved PSO optimizes support vector machine.The proposed mothod is verified by comparion with SVM,PSO-SVM,GA-SVMalgorithm.The proposed method provides a new way for shunt malfunction,it is a rapid and accurate method.

TCR; support vector machine; IPSO; EMD; fuzzy entropy; shunt malfunction

TP 39

A