Resumen

El desvío es una infraestructura fundamental clave en el sistema de señalización ferroviaria, que tiene una gran influencia en la seguridad de los sistemas ferroviarios. En la actualidad, el diagnóstico de averías en los desvíos se realiza manualmente en China; los ingenieros están obligados a observar las señales y tomar decisiones para resolver los problemas. Por lo tanto, la precisión de los diagnósticos de fallos depende totalmente de la experiencia de los ingenieros, aunque los sistemas de monitorización basados en microordenadores de los desvíos producen datos masivos en tiempo real. El objetivo de este artículo es desarrollar un método de diagnóstico inteligente para desvíos ferroviarios mediante la deformación temporal dinámica (DTW). En primer lugar, extraemos las características de la curva de corriente de funcionamiento normal del desvío y normalizamos las curvas de corriente de desvío recopiladas. A continuación, se determinan cinco curvas de referencia de fallo típicas a través del sistema de monitorización basado en microordenador, y se utiliza DTW para identificar el fallo de la curva de corriente del desvío a través de los datos de prueba. Los resultados del análisis basados en los datos de similitud indican que los cinco tipos de fallos de desvíos analizados se pueden diagnosticar automáticamente con una precisión del 100 de precisión. Por último, se discuten las ventajas del método propuesto y las futuras líneas de investigación.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:curvas típicas de referencia de fallos, deformación dinámica del tiempo, fallo de la curva actual, futuras líneas de investigación, método inteligente de diagnóstico, infraestructura fundamental clave, funcionamiento normal de los desvíos, sistema de señalización ferroviaria, diagnóstico de fallos de desvíos, tipos de fallos de desvíos
• Keywords:typical fault reference curves, dynamic time warping, current curve fault, future research directions, intelligent diagnosis method, key fundamental infrastructure, normal turnout operation, railway signal system, turnout fault diagnoses, turnout fault types