ZPW-2000无绝缘轨道电路故障分析与智能诊断

ZPW-2000无绝缘轨道电路是一种先进的铁路信号系统，它在国内图书分类号(TP391)和技术领域(TL391.3)中占有重要地位，国际上则对应于621.3分类。本文档是西南交通大学的一篇研究生学位论文，研究主题聚焦于ZPW-2000A型无绝缘轨道电路，这是一套在高铁和高速铁路通信中广泛应用的系统，旨在提高轨道线路的信号传输效率和可靠性。 论文作者通过对ZPW-2000A电路原理的深入理解和现场实地考察，对系统的故障进行了详细分析。作者不仅绘制了故障排查流程图，还揭示了轨道电路常见故障的类型及其特征量，这为故障的早期识别和预防提供了理论依据。 针对BP神经网络在处理此类问题时可能出现的局部极值问题，论文作者创新性地引入了遗传算法(GA)，从而开发出了一种基于GA-BP神经网络的新型轨道电路故障诊断模型。这种模型的优势在于能够跳出传统BP网络的局限，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。 为了验证所提出的模型，作者利用MATLAB软件进行了仿真和性能测试。通过仿真结果，论文展示了智能诊断系统在实际应用中的效能，对比了基于BP神经网络、RBF神经网络以及GA-BP算法的诊断效果，为优化和改进轨道电路的维护策略提供了实证支持。 这篇论文不仅涵盖了ZPW-2000无绝缘轨道电路的基本原理，还深入探讨了其故障检测与诊断技术，对提升铁路信号系统的稳定性和智能化水平具有重要意义。同时，论文的研究成果对于相关领域的技术人员和政策制定者来说，都具有很高的参考价值。