第42卷第3期2023年6月兰州交通大学学报JournalofLanzhouJiaotongUniversityVol．42No．3Jun．2023收稿日期:2022-12-29学报网址:https://lztx．cbpt．cnki．net基金项目:国家自然科学基金(61763023);甘肃省科技计划项目(重点研发计划)(20YF8GA037)作者简介:刘瑞丹(1996－)，女，河北邯郸人，硕士研究生，主要研究方向为轨道电路故障诊断。E-mail:2072687320@qq．com文章编号:1001-4373(2023)03-0061-07DOI:10．3969/j．issn．1001-4373．2023．03．009基于ＲeliefF-Adaboost的无绝缘轨道电路故障诊断模型刘瑞丹，董昱(兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州730070)摘要:现阶段对ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的故障判别方式主要是对微机监测数据进行人工分析，但这种方式存在主观性强、判别效率低等问题。为解决上述问题，提出了ＲeliefF-Adaboost故障诊断模型对轨道电路进行故障识别。首先，通过分析轨道电路工作原理，初步选取10个特征参数;然后，利用ＲeliefF算法得到各个特征参数的权重，并按照权重由大到小依次输入到Adaboost故障分类器中，筛选出对轨道电路故障诊断最有效的特征参数;最后，将其再次输入到Adaboost故障分类器中完成故障识别。仿真结果表明:ＲeliefF-Adaboost模型故障诊断准确率为96．67%，相较于无特征参数筛选的Adaboost模型提升了2．50%。该模型有效提升了ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的故障诊断性能。关键词:故障诊断;ZPW-2000A无绝缘轨道电路;ＲeliefF算法;Adaboost算法中图分类号:U284．28文献标志码:AFaultDiagnosisModelofJointlessTrackCircuitBasedonＲeliefF-AdaboostLIUＲui-dan，DONGYu(SchoolofAutomationandElectricalEngineering，LanzhouJiaotongUniversity，Lanzhou730070，China)Abstract:Atthepresentstage，themainwayoffaultidentificationforZPW-2000Ajointlesstrackcircuitistomanuallyanalyzethemicrocomputermonitoringdata，whichhastheproblemsofstrongsubjectivityandlowidentificationefficiency．Tosolvethetheseproblems，ＲeliefF-Adaboostfaultdiagnosismodelisproposedfortrackcircuitfaultidentification．Firstly，10characteristicparametersarepreliminarilyselect-edbyanalyzingtheworkingprincipleoftrackcircuit．Then，theＲeliefFalgorithmisusedtoobtaintheweightofeachfeatureparametertheninputintoAdaboostfaultclassifierindescendingorderofweight．Themosteffectivefeaturepar...
