基于深度网络的轨道电路暂态特征多补偿电容故障定位

补偿电容作为无绝缘轨道电路的重要组成部分,若发生故障会影响轨道电路的正常工作.针对轨道电路补偿电容开路故障的随机性与突发性问题,提出一种基于轨出电压暂态特征的深度网络补偿电容故障定位方法.其核心思想是利用暂态理论分析多个补偿电容开路故障,对其进行智能定位.模型首先构建线性核与高斯核组合的深度混合核网络(DHK)用于提取暂态特征,并利用高斯过程回归优化核函数和超参数;随后将混合核网络提取的高维暂态特征信息送入GRU层,实现多个补偿电容开路故障定位;最后引入负对数似然估计优化DHK-GRU网络参数,提升模型的故障定位能力.通过实测数据验证轨道电路仿真模型的正确性,进而通过仿真模型对多补偿电容故障类型进行扩充.选取40种不同情况下多补偿电容开路故障的轨出电压信号,经归一化处理后作为输入数据.将DHK-GRU模型与GRU模型、双向GRU模型以及DHK-双向GRU模型进行对比分析,使用混淆矩阵计算实际样本值和模型诊断值的误差,评估模型的定位效果.实验结果表明:提出的DHK-GRU模型的正确率为97.98%,精确率为97.6%,召回率为98.5%,F值为0.980,说明模型在多补偿电容故障定位中具有优异的表现.由此也表明构建的DHK-GRU模型可协助现场维修人员实现多个补偿电容故障的有效定位,为补偿电容的预防性维修和突发性故障诊断提供依据.