CN112100801B - 一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法 - Google Patents

一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，所述基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法包括以下步骤：整理特定型号的铁路信号继电器在恒定温度下6种相关参数数据，每组性能参数数据构成该参数的性能参数向量，6组相关参数构成继电器性能状态变化矩阵，通过去量纲处理得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵；建立继电器每个性能参数的信息量评估模型；确定继电器性能参数可变权重模型；确定继电器融合参数模型。本发明根据各性能参数向量所含继电器性能状态信息量确定各参数得分权重，并以变化趋势为根据引入惩罚因子获得可变权重模型，能够有效融合继电器参数，且具有较高适应性。

Description

一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法
技术领域
本发明涉及可靠性技术领域，是一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法。
背景技术
铁路信号继电器是交通运输的重要电子设备，保证继电器的可靠性对于铁路交通正常运行至关重要。由于铁路信号继电器具有高可靠、长寿命的特点，研究继电器的性能情况就非常重要。国内外很多学者通过恒定温度应力寿命试验研究铁路信号继电器的性能变化。通过恒定温度应力寿命试验可以获得各种类型的继电器性能参数，但每一类型性能参数只能反映继电器一方面的性能状况，这给基于性能参数数据的铁路信号继电器性能研究和分析带来了很大的困难。
目前有一些针对单个性能参数进行研究分析，还有综合两种参数进行建模的分析方法，图1显示了已有的研究继电器性能的方法。
图2是小波变换提取法。小波变换提取法对小波信号进行局部解析。通过小波函数
Figure BSA0000212622060000011
对原始序列进行分解与重构，分解算法为aj+1＝Haj，dj+1＝Gdj(j＝1，2，…，L)，重构算法为Aj＝H*Aj+1+G*Dj+1(j＝L-1，L-2，…，1，0)。小波变化通过分解重构获得序列的趋势项。
图3是双变量模型。双变量模型通过分析两种性能参数序列，将其中超程时间参数作为主变量，引入吸合时间参数构成双变量模型，p阶模型表达式为zj＝Ajβj+εj，式中zj＝(zj，p+1，zj，p+2，…，zj，N)j＝1，2…，n；
Figure BSA0000212622060000012
分量
Figure BSA0000212622060000013
计算阶数后确定继电器的双变量分析模型。
类似的这些方法仅对一到两个性能参数数据进行简单处理，一种参数的变化趋势只能反映继电器一方面性能状态而不涉及其他类型参数的变化状况，没有考虑继电器性能发生变化时对不同类型性能参数的影响。
因此，如何得到能够综合反映铁路信号继电器性能状态的模型成为本领域技术人员亟待解决的问题之一。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺陷，本发明的目标在于提供一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，用于解决现有技术中模型过于简单的问题。
恒定温度应力试验测量记录的参数有继电器的动合接点压力Fh、动断接点压力Fd、绝对间隙Dj等3个机械参数，吸合电压Ux、释放电压Us、动合接点电阻Rh等3个电参数。这些性能参数能够从不同方面反映继电器性能状况。
在分析继电器性能状态的变化过程时，除了要考虑各性能参数的变化特征，还要考虑不同参数对继电器性能状态的反映程度，即不同参数所含继电器状态信息量。这些信息量很难通过原理或经验进行量化，每个参数反映继电器性能状态的能力就无法确定。
为解决以上问题并实现获得继电器性能状态目标，本发明提供一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，所述基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法包括以下步骤：
整理恒定温度应力寿命试验所得n组原始继电器性能参数序列，每组参数序列看作1维性能参数向量，则n组参数序列即可看作n维性能参数向量，进而构成原始继电器性能状态变化矩阵，通过去量纲处理得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵Xm×n，式中n为性能参数种类总数，m为各参数数据测量记录的次数。
建立继电器每个性能参数的信息量评估模型：根据无量纲的继电器性能状态变化矩阵Xm×n，结合概率论知识求解每个性能参数向量的各分量占该向量的比重矩阵Qm×n，确定元素信息含量矩阵Hm×n，获得性能参数信息量向量E和信息冗余度向量D，进而确定性能参数的信息量评估模型
Figure BSA0000212622060000021
确定继电器性能参数可变权重模型：各性能参数得分系数由冗余度向量D各分量决定，全体性能参数总体得分系数即为冗余度向量D各分量之和，从而获得各性能参数的得分权重模型Ω0。对性能参数得分权重引入惩罚因子c，得到可变权重模型Ω。
最终得到继电器融合参数模型为：
Figure BSA0000212622060000022
Z＝diag(Y)
将继电器性能状态变化矩阵输入到继电器融合参数模型得到继电器性能变化趋势。
所述去量纲得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵Xm×n包括：设所测得原始继电器性能状态变化矩阵为
Figure BSA0000212622060000023
其中n为6组性能参数向量，m为性能参数向量长度。利用各性能参数的失效临界值对原始性能参数向量进行处理，设具有失效上限的性能参数的下标集合为A，则
Figure BSA0000212622060000024
具有失效下限的性能参数下标集合为B，则
Figure BSA0000212622060000025
得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵
Figure BSA0000212622060000026
所述建立继电器每个性能参数的信息量评估模型包括：计算每个性能参数向量的各分量占该向量的比重矩阵
Figure BSA0000212622060000031
其中xij为无量纲的继电器性能状态变化矩阵的一个元素，也是性能参数向量的一个分量，Xj为矩阵一列元素之和，即对应性能参数向量之和；确定元素信息含量矩阵
Figure BSA0000212622060000032
元素hij为各元素的信息含量值，通过hij＝aijqij计算得出，其中
Figure BSA0000212622060000033
qij为比重矩阵Q的元素；性能参数信息量向量E＝[e1 e2 … en]，分量ej为各性能参数向量的信息量值，引入系数
Figure BSA0000212622060000034
计算
Figure BSA0000212622060000035
进而确定信息冗余度向量D＝1-E，D＝[d1 d2 … dn]；确定性能参数的信息量评估模型
Figure BSA0000212622060000036
所述确定继电器性能参数可变权重模型包括：计算全体性能参数得分系数|D|＝d1+d2+…dn；各性能参数的得分权重模型为
Figure BSA0000212622060000037
模型中各列向量ωj0为各性能参数的得分权重分量，通过公式
Figure BSA0000212622060000038
求出；以得分权重模型为基础计算继电器性能参数可变权重模型，对出现下降趋势的性能参数对应得分权重分量引入惩罚因子
Figure BSA0000212622060000039
相应得分权重调整为ωij＝ωij0-ci，同一行其余性能参数向量的得分权重调整为ωij＝ωij0+ci。
确定继电器融合参数模型为：
Figure BSA00002126220600000310
Z＝diag(Y)
如上所述，本发明的基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，具有以下收益效果：
1)本发明通过计算各参数向量的信息量值来定量分析各性能参数变化的平稳程度，进而确定各性能参数向量所含继电器性能状态信息量，据此获得全体性能参数的总体得分系数和各参数的得分权重。
2)本发明以变化趋势为根据，通过引入惩罚因子对得分权重模型进行调整获得可变权重模型，提高权重模型的适应性。
附图说明
图1为现有的研究继电器性能方法的结构示意图。
图2为小波变换提取继电器性能状态的模型结构。
图3为双变量的继电器性能状态模型。
图4为本发明基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法的流程图。
图5为本发明用于融合继电器各参数的无量纲性能参数变化曲线。
图6为本发明基于可变权重确定的继电器融合参数变化曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实例对本发明进行详细说明。本专利的温度不限定，性能参数的种类不限定，继电器操作次数，即性能参数向量的长度也不限定。
如图4所示，以40℃作为恒定温度寿命试验的环境应力对继电器进行操作试验，一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，包括以下步骤：
整理恒定40℃下铁路信号继电器样本的6组性能参数数据，选取动合接点压力、动断接点压力、绝对间隙、吸合电压、释放电压、动合接点电阻6组参数进行分析。在分析继电器性能时，这些性能参数能够从不同层面反映继电器性能状况。通过去量纲得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵Xm×n。设具有失效上限的性能参数的下标集合为A，则
Figure BSA0000212622060000041
具有失效下限的性能参数下标集合为B，则
Figure BSA0000212622060000042
得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵
Figure BSA0000212622060000043
得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵Xm×n如下表1所示：
表1 继电器性能状态变化矩阵表
动合接点压力 动断接点压力 绝对间隙 吸合电压 释放电压 接触电阻
1.00 1.00 0.69 0.00 1.00 0.02
0.80 0.80 0.42 0.43 0.86 0.23
1.00 0.88 1.00 0.32 0.84 0.05
0.60 0.60 0.08 0.31 0.93 0.00
0.40 0.60 0.00 0.44 0.89 0.20
0.36 0.40 0.28 0.80 0.82 0.26
0.20 0.20 0.14 0.74 0.61 0.25
0.24 0.20 0.11 0.76 0.59 0.59
0.20 0.28 0.11 0.72 0.43 0.51
0.00 0.00 0.17 0.44 0.00 0.81
0.08 0.00 0.11 1.00 0.05 1.00
建立继电器每个性能参数的信息量评估模型：计算各性能参数向量的各分量占该向量的比重矩阵
Figure BSA0000212622060000044
确定元素信息含量矩阵
Figure BSA0000212622060000045
元素hij为各元素的信息含量值，通过hij＝aijqij计算得出，其中
Figure BSA0000212622060000046
qij为比重矩阵Q的元素。获得元素信息含量矩阵如表2所示。
表2 元素信息含量矩阵表
0.32 0.32 0.33 0.00 0.28 0.03
0.30 0.29 0.27 0.19 0.26 0.16
0.32 0.31 0.36 0.16 0.25 0.05
0.26 0.26 0.10 0.15 0.27 0.00
0.21 0.26 0.00 0.19 0.26 0.15
0.19 0.20 0.22 0.27 0.25 0.18
0.13 0.13 0.14 0.26 0.21 0.18
0.15 0.13 0.12 0.26 0.21 0.29
0.13 0.16 0.12 0.26 0.17 0.26
0.00 0.00 0.16 0.19 0.00 0.33
0.07 0.00 0.12 0.30 0.03 0.35
引入系数
Figure BSA0000212622060000051
计算性能参数信息量向量E＝[e1 e2 … en]；进而确定信息冗余度向量D＝1-E，D＝[d1 d2 … dn]。获得性能参数信息量评估模型
Figure BSA0000212622060000052
如表3所示。
表3 性能参数信息量评估模型
动合接点压力 动断接点压力 绝对间隙 吸合电压 释放电压 接触电阻
0.13 0.14 0.19 0.07 0.08 0.17
0.87 0.86 0.81 0.93 0.92 0.83
确定继电器性能参数得分权重模型：计算全体性能参数得分系数|D|＝d1+d2+…dn，则各性能参数向量的得分权重模型为
Figure BSA0000212622060000053
向量Ω0中各分量ωj0通过公式
Figure BSA0000212622060000054
求出；对出现下降趋势的性能参数对应得分权重分量引入惩罚因子c，则相应得分权重调整为ωij＝ωij0-ci，同一行其余性能参数的得分权重调整为ωij＝ωij0+ci。其中各参数的惩罚因子能够根据
Figure BSA0000212622060000055
计算确定。
确定继电器融合参数模型为：
Figure BSA0000212622060000056
Z＝diag(Y)
根据继电器融合参数模型可以得到继电器综合性能状态变化曲线。
以上结果表明：本发明可以有效融合继电器性能参数。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法，其特征在于，所述基于数学建模的铁路信号继电器参数可变权重融合方法包括以下步骤：
S1:整理特定型号的铁路信号继电器在恒定温度下6种相关参数数据，每组性能参数数据构成该参数的性能参数向量，6组相关参数构成继电器性能状态变化矩阵，通过去量纲处理得到无量纲的继电器性能状态变化矩阵；
S2：建立继电器每个性能参数的信息量评估模型
Figure FDA0003513896780000011
所述建立继电器性能参数信息量评估模型的步骤包括：
计算继电器性能状态变化矩阵中每个性能参数向量的各分量占该向量的比重矩阵
Figure FDA0003513896780000012
其中xij为无量纲继电器性能状态变化矩阵的一个元素，也是性能参数向量的一个分量，Xj为矩阵一列元素之和，即该性能参数向量之和；
确定元素信息含量矩阵
Figure FDA0003513896780000013
元素hij为继电器性能状态变化矩阵中各元素的信息含量值，通过hij＝aijqij计算得出，其中
Figure FDA0003513896780000014
qij为比重矩阵Q的元素；
获得性能参数信息量向量E＝[e1 e2 … en]，分量ej为各性能参数向量所含信息量值，引入系数
Figure FDA0003513896780000015
计算
Figure FDA0003513896780000016
进而确定信息冗余度向量D＝1-E，D＝[d1 d2 … dn]；
确定性能参数的信息量评估模型
Figure FDA0003513896780000017
S3：确定继电器性能参数可变权重模型
所述确定继电器性能参数可变权重模型的步骤包括：
计算全体性能参数总体得分系数|D|＝d1+d2+…dn；
各性能参数的得分权重模型为
Figure FDA0003513896780000018
模型中各列向量ωj0为各性能参数的得分权重分量，通过公式
Figure FDA0003513896780000019
求出；
以得分权重模型为基础计算继电器性能参数可变权重模型，对出现下降趋势的性能参数的得分权重分量引入惩罚因子
Figure FDA0003513896780000021
相应得分权重调整为ωij＝ωij0-ci，同一行其余性能参数的得分权重调整为ωij＝ωij0+ci；
S4：确定继电器融合参数模型
Figure FDA0003513896780000022
Z＝diag(Y)。
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