张星++魏文军

摘要：随着我国铁路现代化程度越来越高，列车的行车速度越来越快，传统以微机监测系统采集道岔转辙机动作电流为依据，依靠人工分析来识别故障的方法已经不能适应铁路发展的要求，需要研究相应的智能道岔故障诊断方法。本文将支持向量机应用在道岔故障电流识别中，构造基于支持向量机的分类器来快速判断是否为故障曲线，以便能快速发现故障，同时为后续维护争取时间。

关键词：支持向量机；道岔动作电流；分类器

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）07-0264-02

1 概述

近年来，我国的铁路建设取得了举世瞩目的成就，特别是客运专线和高速铁路运营里程不断增加，列车运行速度不断提高，保障铁路运输安全就显得更加重要，这就对信号设备的安全运行和维护提出了更高的要求。在信号设备故障中，尤其以道岔故障居多，因此快速识别道岔故障对保障信号设备安全运行就显得格外重要。

支持向量机方法是建立在统计学习理论和结构风险最小原理上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力 。它在解决小样本问题中具有独特的优势，同时又能解决神经网络算法中的高维问题和局部极值问题。其结构也非常简单，因此广泛应用与工程领域，为统计学习理论的实际应用提供了一种有效的工具。

2 道岔动作电流曲线分析

道岔的正常动作过程可分为：解锁一转换-锁闭。……