基于LSTM算法的ZPW-2000A型軌道電路故障預(yù)測模型畢業(yè)論文

1、畢業(yè)設(shè)計（論文）報告題 目 學(xué) 院 學(xué) 院 專 業(yè) 學(xué)生姓名 學(xué) 號 年級 級 指導(dǎo)教師 畢業(yè)教務(wù)處制表畢業(yè)學(xué)生姓名： xx填寫 學(xué)號： xx填寫 專業(yè)： xx填寫 畢業(yè)設(shè)計（論文）題目： 指導(dǎo)教師意見：（請對論文的學(xué)術(shù)水平做出簡要評述。包括選題意義；文獻資料的掌握；所用資料、實驗結(jié)果和計算數(shù)據(jù)的可靠性；寫作規(guī)范和邏輯性；文獻引用的規(guī)范性等。還須明確指出論文中存在的問題和不足之處。） 指導(dǎo)教師結(jié)論： （合格、不合格）指導(dǎo)教師姓名所在單位指導(dǎo)時間畢業(yè)設(shè)計（論文）評閱教師評閱意見表 學(xué)生姓名： xx填寫 學(xué)號： xx填寫 專業(yè)： xx填寫 畢業(yè)設(shè)計（論文）題目： 農(nóng)村宅基地測量技術(shù)研究 評閱意見：

2、（請對論文的學(xué)術(shù)水平做出簡要評述。包括選題意義；文獻資料的掌握；所用資料、實驗結(jié)果和計算數(shù)據(jù)的可靠性；寫作規(guī)范和邏輯性；文獻引用的規(guī)范性等。還須明確指出論文中存在的問題和不足之處。）修改意見：（針對上面提出的問題和不足之處提出具體修改意見。評閱成績合格，并可不用修改直接參加答辯的不必填此意見。）畢業(yè)設(shè)計（論文）評閱成績 （百分制）： 評閱結(jié)論： （同意答辯、不同意答辯、修改后答辯）評閱人姓名所在單位評閱時間論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本人所呈交的本科畢業(yè)論文農(nóng)村宅基地測量技術(shù)研究，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究工作所取得的成果。論文中引用他人的文獻、資料均已明確注出，論文中的結(jié)論和結(jié)果為本人

3、獨立完成，不包含他人成果及使用過的材料。對論文的完成提供過幫助的有關(guān)人員已在文中說明并致以謝意。本人所呈交的本科畢業(yè)論文沒有違反學(xué)術(shù)道德和學(xué)術(shù)規(guī)范，沒有侵權(quán)行為，并愿意承擔(dān)由此而產(chǎn)生的法律責(zé)任和法律后果。 論文作者（簽字）： xx填寫日期：xx填寫年月日題目：基于LSTM算法的ZPW-2000A型軌道電路故障預(yù)測模型摘 ?要：軌道電路是保證列車安全可靠運營的重要基礎(chǔ)設(shè)備。隨著鐵路信號設(shè)備“故障修”向“狀態(tài)修”的轉(zhuǎn)變，為了對軌道電路監(jiān)測信息分析進而制定科學(xué)合理的維修策略，提出一種基于LSTM算法的故障預(yù)測模型方法。首先，對軌道電路結(jié)構(gòu)原理進行了分析，在此基礎(chǔ)上提出使用LSTM模型對其故障進行預(yù)測

4、，為驗證模型的預(yù)測效果，提出用平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、均方誤差（NMSE）和相對誤差百分比（REP）對預(yù)測結(jié)果進行度量;其次，結(jié)合預(yù)測實例將改進算法與傳統(tǒng)的SVM算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN算法的預(yù)測效果進行對比，結(jié)果顯示LSTM各指標均最優(yōu);最后，結(jié)合一個實例采用LSTM進行預(yù)測，驗證了模型的高效性。關(guān)鍵詞：軌道電路;長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障預(yù)測;智能運維軌道電路作為鐵路信號系統(tǒng)中的基礎(chǔ)設(shè)備，在保證行車安全、提高運輸效率等方面都起到重要作用。本文以我國鐵路線路超過30000km里程所采用的ZPW-2000A型無絕緣移頻軌道電路作為研究對象，其是在法國UM71基礎(chǔ)上改

5、造而來，在全程調(diào)諧斷軌檢測、斷線作業(yè)檢查及信號傳輸長度中都得極大改善。目前，我國鐵路軌道電路的維修方式：（1） 沿用傳統(tǒng)的“故障修”和“定時修”;（2）借助集中監(jiān)測（微機監(jiān)測）的數(shù)據(jù)分析、判斷。此類維修方法存在：（1） 存在滯后性且效率低、故障排查復(fù)雜;（2）對集中監(jiān)測利用不充分，造成未及時處理故障而導(dǎo)致的事故，影響行車安全與線路效率。近年來，關(guān)于軌道電路的研究主要有：文獻3就軌道電路銹蝕、集污造成軌面電阻超高導(dǎo)致分路不良進行研究;文獻4針對軌道電路檢測精度低、耗時長等方面進行算法改進;文獻5就軌道電路紅光帶故障的多樣性及復(fù)雜性進行故障診斷分析;文獻6-10對道閘信號、多故障診斷方法等方面進行

6、了研究。寧濱院士指出目前交通基礎(chǔ)設(shè)備維護和檢修主要采用的方式是靜態(tài)的“定期修”，難以滿足交通系統(tǒng)安全保障及運營成本的降低。如何采用動態(tài)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)機理建立“狀態(tài)修”的智能維護模式是當(dāng)前智能交通核心研究。鐵路信號設(shè)備正處于由“故障修”、“定時修”的方式向基于狀態(tài)監(jiān)測的“視情修”方式的過渡階段，所以故障預(yù)測與健康管理（Prognostic and Health Management?，PHM）模式應(yīng)用而生。在軌道電路故障分析中引入智能化的預(yù)測技術(shù)，對滿足列車行車RAMS技術(shù)要求具有重要意義。常見的故障預(yù)測的方法有：統(tǒng)計預(yù)測、數(shù)學(xué)預(yù)測、智能預(yù)測和信息融合方法。其中，數(shù)學(xué)預(yù)測可解決機理非線性、無精確解析

7、模型的問題。LSTM在RNN的基礎(chǔ)上進行改進，有效解決了長序列訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的梯度消失和爆破問題。本文試圖采用時間序列的LSTM模型，預(yù)測ZPW-2000A軌道電路的故障，為電務(wù)人員了解軌道狀態(tài)、分析故障、處理故障提供依據(jù)。1 ZPW-2000A軌道電路原理結(jié)構(gòu)ZPW-2000A型無絕緣移頻自動閉塞軌道電路由主軌道電路和小軌道電路組成，其電路原理圖如圖1所示。通過載頻、低頻編碼條件控制主軌道電路發(fā)送器。電纜把匹配變壓器中的信號從室外調(diào)諧單元傳遞至主軌道與調(diào)諧區(qū)小軌道。經(jīng)鋼軌主軌道信號被送至接收端，經(jīng)過電纜把匹配變壓器放大的信號傳到室內(nèi)電纜模擬網(wǎng)絡(luò)盒、衰耗器，最后經(jīng)過調(diào)整電平后送入接收器。其中調(diào)

8、諧單元處產(chǎn)生并聯(lián)諧振，其阻抗較大。小軌道電路為隔離信息發(fā)送設(shè)備和信息接收的調(diào)諧區(qū)。由前方相鄰軌道電路接收端進行信號處理，若接收到的信號在規(guī)定范圍內(nèi)，則可以達成小軌道繼電器執(zhí)行條件，再將其送至本區(qū)段接收器。其中調(diào)諧單元處產(chǎn)生串聯(lián)諧振，其阻抗較小。接收器需收到本區(qū)段主軌道移頻信號和小軌道繼電器執(zhí)行條件，若同時滿足要求電壓信號才能輸出，指示本區(qū)段空閑及列車占用情況。目前，鐵路部門使用集中監(jiān)測系統(tǒng)的ZPW-2000A實現(xiàn)對開關(guān)量及模擬量的監(jiān)測，其中主要監(jiān)測電壓、電流采集信息如表1所示。將主軌道電路經(jīng)電平級調(diào)整后的輸出電平即為軌出1，將小軌道經(jīng)過衰耗盒電阻分壓后的輸出電壓稱為軌出2電壓。2 LSTM算法

9、介紹為解決循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在長序列訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的梯度消失和爆破問題。通過在RNN中引入遺忘門，形成LSTM網(wǎng)絡(luò)，使輸入門和輸出門的記憶能力更為持久。若GPS信號是有效的，則可以使用LSTM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)位置速度信息之間的邏輯關(guān)系;若GPS信號是缺失的，則需要為UPF提供更準確的輸入信息。圖2為LSTM網(wǎng)絡(luò)隱藏層運算圖。LSTM 網(wǎng)絡(luò)具體步驟：（1）決定丟棄序列中的無用信息為（1）式中：、 、分別為遺忘門輸出和遺忘門的權(quán)重、偏移矩陣;、為隱藏層的輸入向量和序列向量;為函數(shù)。（2）將序列中有用的待更新信息存入當(dāng)前狀態(tài)為 （2）式中：、分別為輸入門的輸出和權(quán)重、偏移矩陣;為經(jīng)過調(diào)整后的新內(nèi)容;

10、激活函數(shù)選用雙曲正切。（3）更新當(dāng)前狀態(tài)為 （3）式中：、分別為上一時刻和當(dāng)前時刻的記憶單元狀態(tài)。（4）狀態(tài)輸出為 （4）式中：分別為輸出門的輸出和權(quán)重、偏移矩陣。3 預(yù)測結(jié)果驗證方式將提出的LSTM算法應(yīng)用于軌道電路故障預(yù)測中，采用時間序列為：，?（5）式中，為預(yù)測步長;為數(shù)據(jù)維數(shù);包括歷史數(shù)據(jù)的因素。采用以下指標評價模型預(yù)測性能，如式（6）-（9）所示。 平均絕對誤差（）; 平均絕對百分比誤差（）; 均方誤差（）;（4）相對誤差百分比（）。 （6）（7） （8） （9）其中，、分別為待預(yù)測時間序列方差、點數(shù)、各點的實際輸出和模型預(yù)測輸出。4 模型驗證仿真模型數(shù)據(jù)來自柳州1128G每月一次的

11、維修測試，內(nèi)容及數(shù)據(jù)如表2所示。優(yōu)化中，核參數(shù)初始值、正則化系數(shù)的取值范圍分別為（0.1，300、0，100。數(shù)據(jù)選擇某路局2016年1月2018年1月時間段測的軌出1和軌出2的電壓值作為訓(xùn)練樣本集，預(yù)測2018年2月（28天）的數(shù)據(jù)。在實驗中，LSTM的隱含層節(jié)點L=20，給定step為5，激活函數(shù)為函數(shù)，經(jīng)過訓(xùn)練后，不同方法性能如表3。為便于直觀，對表3數(shù)據(jù)進行處理，各指標結(jié)果繪圖成柱狀圖如圖2所示，可以看出LSTM誤差最小，預(yù)測效果最佳。圖3給出了SVM、BP、RNN和LSTM算法在2018年2月份的軌出1數(shù)據(jù)的Matlab2014b預(yù)測仿真圖，可看出LSTM預(yù)測效果最好。5 實例驗證選

12、用2018年10月發(fā)生的ZPW-2000A電氣分離式斷軌故障數(shù)據(jù)，對本文算法模型進行驗證（數(shù)據(jù)由某鐵路局某電務(wù)段提供），具體步驟如下：Step1：分別將本區(qū)段軌出1電壓、相鄰區(qū)段軌出2電壓代入一般SVM、BP、RNN和LSTM模型初始序列;Step2：預(yù)測數(shù)值，并與門限值比較;Step3：根據(jù)分離式斷軌故障特征分析并判定故障及發(fā)生時刻。若電氣分離式斷軌表現(xiàn)為區(qū)段紅光帶時，軌出1、軌出2就是ZPW-200A軌道電路最敏感的參考指標，表現(xiàn)為：（1）主軌道：軌出1小于落下門限（170mV）;（2）小軌道：軌出2電壓很低，僅幾毫伏（10mV）。對軌出1、軌出2數(shù)據(jù)進行驗證，表4為實驗數(shù)據(jù)如表，預(yù)測曲線

13、如圖4、圖5所示。（選用參考指標參照鐵科運200836號文客運專線鐵路信號產(chǎn)品暫行技術(shù)文件匯編）觀察圖4、圖5發(fā)現(xiàn)2018年10月份，軌出1和軌出2的電壓值均低于門限值，且軌出1和軌出2的預(yù)測電壓趨勢與實際發(fā)生的電氣分離式斷軌現(xiàn)象故障實測電壓均吻合，證明該模型有效。若電務(wù)檢修人員在9月份檢查時結(jié)合軌道電路狀態(tài)發(fā)展趨勢，對軌道電路進行及時維修，可阻止運行狀態(tài)繼續(xù)惡化，避免事故的發(fā)生。6 結(jié)論故障預(yù)測是一門新興學(xué)科，旨在使維護人員提前預(yù)知設(shè)備的健康狀態(tài)。本文通過對傳統(tǒng)電務(wù)部門軌道電路維護方式的分析，未對設(shè)備機理復(fù)雜、精確模型影響因素眾多考慮，而是從運行數(shù)據(jù)出發(fā)建立了基于LSTM的故障預(yù)測模型。（1

14、）選擇LSTM模型對ZPW-2000A軌道電路故障預(yù)測。并與BP、SVM、RNN進行了模型預(yù)測效果對比試驗。最終顯示LSTM模型各個性能均優(yōu)。（2）通過實例采用LSTM模型進行預(yù)測驗證，與實際一致。驗證了改進模型在ZPW-2000A軌道電路故障預(yù)測應(yīng)用的高效性。參考文獻1 王瑞峰.鐵路信號運營基礎(chǔ)M.中國鐵道出版社，2008.2 董昱.區(qū)間信號與列車運行控制系統(tǒng)M.中國鐵道出版社，2008.3張友鵬，祁歡，趙斌.軌道電路分路態(tài)檢測方法研究J.鐵道學(xué)報，2017，39（1）：70-75.4張友鵬，常高武，趙斌.基于SA算法的無絕緣軌道電路故障綜合檢測方法J.鐵道學(xué)報，2017，39（4）：68-

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17、：西南交通大學(xué)，2015.14 任瑞琪，李軍.基于優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機的中期電力負荷預(yù)測J.測控技術(shù)，2018（6）：15-19.15 劉慶.基于LSTM模型的汽車配件安全庫存量預(yù)測研究D.成都：西南交通大學(xué)，2018.16 張志豪，楊文忠，袁婷婷，等.基于 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的交通事故預(yù)測J.計算機工程與應(yīng)用，2019，55（14）：249-253+259. Track circuit is an important basic equipment to ensure the safe and reliable operation of trains. With the transition

18、 from fault repair to state repair of railway signal equipment， in order to analyze track circuit monitoring information and formulate a scientific and reasonable maintenance strategy， a fault prediction model method based on LSTM algorithm is proposed. First， the principle of the track circuit structure is analyzed， and on this basis， it is proposed to use the LSTM model to predict its failure. In order to verify the prediction effect of the model， it is proposed to use th