基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究

基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究

李庚

苏州市轨道交通集团有限公司运营二分公司 江苏苏州 215000

摘要：轨道电路作为轨道交通系统中的重要组成部分，负责列车运行状态的监测和信号传输，它的安全性和可靠性直接关系到交通系统的整体安全和运行效率。然而，轨道电路在实际使用中可能出现故障，其故障种类繁多，包括短路、断路、杂散电流干扰等，可能导致信号失真或完全失效，进而引发列车运行安全隐患。因此，及时准确地对轨道电路故障进行诊断显得尤为重要。

关键词：故障诊断；智能优化；深度网络；轨道电路

随着科技的发展，深度学习的理论和技术在多个领域取得了显著成效，特别是在信号处理、图像识别和自然语言处理等领域展现出优越的性能。深度学习通过层次化的网络架构，能够自动提取数据特征，从而提升预测和分类的准确性。结合轨道电路的特点，基于深度学习的故障诊断方法逐渐受到越来越多的关注。然而，深度学习模型的性能受多种因素的影响，包括网络结构选择、超参数优化、数据质量等[1]。尤其是在处理高维度数据和复杂场景时，传统的优化算法往往难以在合理的时间内寻找到最佳解。

一、轨道电路故障诊断模型

（一）轨道电路基本原理

轨道电路主要是通过电流的变化来检测列车的运行状态，其基本工作原理是利用电能在轨道线路中的传输，通过轨道电阻、接地系统和电流回路的配置，实现对列车位置和状态的监测。通常，轨道电路分为绝缘轨道电路和接地轨道电路两种类型。绝缘轨道电路主要用于信号传输和运行监控，而接地轨道电路则通过对接地电流的检测来防止信号失真和安全隐患的发生。

（二）故障类型及特征分析

轨道电路故障主要分为几类，包括短路故障、断路故障、杂散电流干扰和设备老化等。这些故障通常导致轨道电路失效或信号错误，进而影响列车的正常运行。例如，短路故障通常由于绝缘破损或电缆接头老化引起，这种故障会导致电路无法准确判断列车位置，从而阻碍信号的传递；而断路故障则是由于连接部分的开断，导致电路失效，使列车信号无法有效传递，从而增加了列车运行的安全隐患。此外，杂散电流干扰可能由外部因素如雷电或设备工作引起电流波动，这种波动会影响信号系统的稳定性，进而影响故障的识别准确性。

（三）数据采集与预处理

数据采集是故障诊断模型的基础，涉及从实际轨道电路中采集包括电压、电流、温度和湿度等多种数据。采用高频采样仪器可以捕获到实时数据，以便进行后续分析。同时，数据预处理是提高故障诊断准确性的关键步骤，涵盖数据清洗、去噪、平滑处理和特征提取等[2]。通过消除数据中的异常值和噪声，并提取有效特征，能够显著提高模型的训练效率和预测准确性。

二、深度网络架构设计

（一）深度学习模型选择

在深度学习的众多架构中，不同类型的模型适用于不同的任务特点。针对轨道电路故障诊断，我们需要选择合适的深度学习模型，以便能够充分挖掘数据的潜在特征。目前，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及结合二者优点的长短期记忆网络（LSTM）。

卷积神经网络（CNN）：适用于处理具有格状结构的数据，能够自动提取局部特征，对电流和电压信号的变化趋势进行有效捕捉；循环神经网络（RNN）：特别关注时间序列数据，适合处理与时间相关的动态信号，有助于识别故障发生的时效性；长短期记忆网络（LSTM）：解决了RNN在长序列数据中容易产生的梯度消失问题，能够更好地记忆较长时间跨度的信息，有利于完整跟踪电路故障的演变过程。

（二）网络训练与调优

网络训练是深度学习项目中非常重要的一环，也是决定模型准确性和泛化能力的关键步骤。在训练过程中，通常需要利用收集到的训练数据集来调整网络的参数，采用反向传播算法和梯度下降法来优化模型性能。与此同时，适当的超参数设置（如学习率、批次大小和训练轮数等）以及选择合适的损失函数对于模型的收敛速度和准确性至关重要。为了进一步提升模型的表现，可以采用交叉验证等方法进行训练调优，确保模型在未见数据上的表现。这包括正则化手段（如dropout和L2正则化）来防止过拟合，以及数据增强技术来提高模型的鲁棒性。此外，使用早停策略来避免训练过程中出现过拟合现象，将有助于找到最佳的训练周期。

（三）模型评估指标

对于深度学习模型的评估，使用合适的评估指标至关重要。这些指标能够有效地反映模型在实际应用中的性能。常用的评估指标包括： 准确率（Accuracy）：表示模型预测正确的样本比例，适合用于平衡数据集的情况；精确率（Precision）：即真阳性率（TP）与所有预测为阳性样本总数之比，关注模型在故障预测中的准确性； 召回率（Recall）：即真阳性率与所有实际为阳性样本总数之比，侧重模型对于实际故障的识别能力； F1-Score：精确率和召回率的调和平均值，在两者之间进行权衡，综合反映模型性能[3]。

三、智能优化算法

（一）算法原理与流程

智能优化算法借鉴自然界中的优化策略，通过智能体的自主学习和环境适应来获取最佳解。这类算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）及混合优化算法等。在实际应用中，这些算法通常遵循以下基本流程：首先，初始化阶段设定优化目标，即模型的损失函数，并初始化算法参数，生成适合的搜索空间；随后，在评估阶段，利用合适的评估函数对每个候选解（即网络参数配置）进行性能评估，通常涉及训练得到的模型在验证集上的表现；接下来，在选择与更新阶段，根据评估结果选择表现最佳的候选解，并利用优化算法的特定机制（如选择、交叉、变异等）生成新解，通过迭代更新整个种群；最后，终止条件判断阶段检测优化过程中的某些条件，例如达到最大迭代次数或模型误差收敛，决定是否终止优化。

（二）应用在深度网络中的优化

在深度网络的训练过程中，智能优化算法被广泛应用于超参数优化、网络结构搜索和权重更新等。具体应用包括：

超参数优化：对于深度学习模型的超参数（学习率、批次大小、神经元数量等），可通过智能优化算法进行调优。以遗传算法为例，可以通过选择、交叉等操作生成不同超参数组合，寻找最佳配置。

网络结构搜索：智能优化算法可用于搜索最优的神经网络结构。通过自动化的方式探索不同层数、激活函数及连接方式，构建出更加高效的模型。

权重更新：一些先进的智能优化算法（如Adam或RMSprop等）在权重更新过程中引入动量、学习率衰减等策略，以加速训练过程并增强模型的鲁棒性。

（三）优化效果评估

对智能优化算法的效果进行评估是确保其在深度学习模型中切实提升性能的重要环节。在评估智能优化算法的优化效果时，可以从以下几个方面着手：

收敛速度：评估算法在达到最低损失值或最佳性能所需的迭代次数。通过与其他优化算法进行比较，可以判断该算法的效率。

模型性能：基于多种评估指标（如准确率、精确率、召回率和F1-Score）对优化后模型的表现进行全面评估，以确保优化算法在真实环境下的有效性。

稳定性：验证优化算法在不同数据集和场景下的表现一致性，确保模型在面对不确定性时依然具备较好的鲁棒性。

优化后的训练时间：分析引入智能优化算法后，模型训练所需的时间是否显著降低，以及是否能在合理的资源消耗下实现高效的故障诊断。

结束语：

本研究探讨了基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断方法，旨在通过结合深度学习的强大特征提取能力与智能优化算法的高效寻优机制，提高轨道电路故障诊断的准确性和可靠性。经过对轨道电路基本原理及其常见故障类型的深入分析，设计并实现了一个针对特定应用场景的深度学习模型，为故障诊断提供了可行的技术方案。综上所述，本研究为轨道电路故障诊断提供了一种创新的解决方案，对提升轨道交通安全性及智能化水平具有积极的意义。

参考文献：

[1] 彭菲桐,徐凯,吴仕勋,等.基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究[J].电子测量与仪器学报, 2024, 38(2):219-230.

[2] 周子健,程帮锋.ZPW-2000A轨道电路故障模拟系统设计与实现[J].铁路通信信号工程技术, 2024, 21(9):99-106.

[3] 金祖臣,董昱.基于KPCA-SAE网络的轨道电路故障诊断方法研究[J].测试科学与仪器：英文版, 2022(001):013.