基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

肖煥麗

(西安交通工程學(xué)院，西安 710300)

0 引言

軌道電路分路不良是指由繼電器無法正常落下而引起的信號(hào)聯(lián)鎖失效作用[1]。當(dāng)軌道電路軌面存在不良導(dǎo)電物時(shí)，負(fù)載電壓會(huì)隨著列車行進(jìn)距離的延長而不斷增大，這就會(huì)導(dǎo)致實(shí)際分路電阻遠(yuǎn)超出額定電阻水平，從而抑制了繼電器元件的正常下落，使軌道電路在列車行進(jìn)過程中無法呈現(xiàn)區(qū)段空閑狀態(tài)。模糊熵描述了數(shù)據(jù)樣本在模糊集合中的模糊性程度，由于樣本集合中數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)量并不固定，所以模糊熵指標(biāo)的求解結(jié)果也并不唯一。對(duì)于數(shù)據(jù)樣本完全清晰的分明集合而言，其模糊熵指標(biāo)的賦值為0；1/2型模糊集合中數(shù)據(jù)樣本的隸屬特性最難判斷，故其模糊熵指標(biāo)的賦值水平相對(duì)較高[2]。當(dāng)兩個(gè)模糊集合的模糊性程度相同時(shí)，則表示這兩個(gè)集合模糊熵指標(biāo)的賦值也相同。在同一模糊集合空間內(nèi)，數(shù)據(jù)樣本的分布符合單調(diào)變化規(guī)律，即數(shù)據(jù)樣本的排列位置越靠后，與之對(duì)應(yīng)的模糊熵?cái)?shù)值也就越大，當(dāng)某一樣本參量與第一個(gè)數(shù)據(jù)樣本之間的間隔距離無限大時(shí)，則表示與該樣本對(duì)應(yīng)的模糊熵指標(biāo)取值也接近無窮大[3]。由于同一模糊集合中可能存在多個(gè)完全相同的數(shù)據(jù)樣本參量，所以模糊熵指標(biāo)不滿足唯一性判別條件。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路分路不良故障的識(shí)別，電氣設(shè)備局部放電融合診斷與智能預(yù)警系統(tǒng)通過采集聲電信號(hào)局部特征的方式，完成對(duì)軌道電路分路不良故障表現(xiàn)行為的初步判定，再根據(jù)時(shí)間間隔內(nèi)信號(hào)平均指標(biāo)的取值水平，完成對(duì)故障行為的評(píng)估與預(yù)警[4]。然而此系統(tǒng)對(duì)于某幾類不良故障行為的識(shí)別能力有限，并不能完全滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

為解決上述問題，針對(duì)基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)展開研究。

1 軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

設(shè)置電源電路、RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊、微處理器元件、微處理器元件4個(gè)應(yīng)用單元，完成基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

1.1 電源電路

電源電路提供了軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)所需的電量信號(hào)，可以按照模糊熵算法對(duì)電量信號(hào)的傳輸行為進(jìn)行調(diào)試，從而使得系統(tǒng)主機(jī)能夠準(zhǔn)確感知軌道電路分路不良故障行為的表現(xiàn)強(qiáng)度[5]。WS設(shè)備作為電源電路的核心應(yīng)用元件，具有157、106兩種運(yùn)行模式——157運(yùn)行模式下，UF4007元件、STM32F元件完全接入電源電路，兩者保持并列連接關(guān)系，當(dāng)前情況下ITLC2272A設(shè)備能夠準(zhǔn)確監(jiān)控FB1與FB2的運(yùn)行狀態(tài)，并可以根據(jù)TV1元件的連接情況，來判斷軌道電路分路不良故障行為的表現(xiàn)程度；106運(yùn)行模式下，UF4007元件不接入電源電路，STM32F元件保持獨(dú)立運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)前情況下，ITLC2272A設(shè)備對(duì)于不良故障行為的預(yù)警能力相對(duì)較弱。完整的電源電路連接結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 電源電路連接結(jié)構(gòu)

R電阻存在于軌道電路的主連接回路中，其內(nèi)阻水平相對(duì)較高；R1、R2電阻存在于軌道電路的次級(jí)分路中，內(nèi)阻水平相對(duì)較低[6]。實(shí)施不良故障自動(dòng)預(yù)警時(shí)，F(xiàn)B1、FB2元件同時(shí)承擔(dān)軌道電路輸出的負(fù)載電壓，此情況下負(fù)載電壓數(shù)值越大，就表示不良故障行為的表現(xiàn)能力越強(qiáng)。

1.2 RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊

由于自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)軌道電路分路不良故障數(shù)據(jù)的提取完全遵循模糊熵算法，所以為保障電源電路能夠與微處理器元件、顯示報(bào)警模塊準(zhǔn)確對(duì)接，還要設(shè)置RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊將高壓輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換成低壓輸出信號(hào)。RS485端口與軌道電路分路的高壓部分相連，能夠根據(jù)電源電路中電壓與電流分量的輸出情況，來判斷電路分路不良故障行為的表現(xiàn)強(qiáng)度[7-9]。RS232端口與軌道電路分路的低壓部分相連，負(fù)責(zé)與微處理器元件、顯示報(bào)警模塊直接對(duì)接，但由于該端口只負(fù)責(zé)感應(yīng)，不具備判別信號(hào)的能力，所以其在控制系統(tǒng)預(yù)警行為時(shí)，所表現(xiàn)出來的處理能力受到RS485端口中電信號(hào)輸出量水平的直接影響。設(shè)q1、q2、…、qn表示個(gè)不同的故障數(shù)據(jù)預(yù)警判別參量，其取值條件滿足式(1)。

q1,q2,…,qn∈

(1)

規(guī)定W1表示與RS485端口匹配的預(yù)警向量，W2表示與RS232端口匹配的預(yù)警向量，v表示自動(dòng)響應(yīng)系數(shù)，聯(lián)立式(1)，可將RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊設(shè)置條件表示為：

(2)

由于軌道電路分路不良故障行為具備遷移能力，所以在處理故障數(shù)據(jù)樣本時(shí)，RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊必須與電源電路直接對(duì)接。

1.3 微處理器元件

微處理器元件由ARM Cortex-M4內(nèi)核、通用寄存器兩部分組成，可以按照模糊熵算法執(zhí)行原則，完成對(duì)故障數(shù)據(jù)的寄存，并能夠借助借助地址加法器設(shè)備，將電壓故障、電流故障等多種不同的故障行為區(qū)別開來[10-12]。具體的微處理器元件連接結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 微處理器元件結(jié)構(gòu)示意圖

通用寄存器同時(shí)包含H類、L類兩種不同的識(shí)別端點(diǎn)，可將完成提取處理的故障數(shù)據(jù)樣本，直接反饋至寄存器主機(jī)。ARM Cortex-M4內(nèi)核能夠準(zhǔn)確區(qū)分故障行為的表現(xiàn)形式，并可以分析與所提取故障數(shù)據(jù)匹配的位置信息，從而使系統(tǒng)主機(jī)能夠?qū)壍离娐贩致凡涣脊收闲袨檫M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)警。

1.4 顯示與報(bào)警模塊

顯示與報(bào)警模塊能夠表明預(yù)警指令的執(zhí)行狀態(tài)，在軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)中，該結(jié)構(gòu)接受微處理器元件的直接調(diào)節(jié)與調(diào)度[13]。在軌道電路分路不良故障行為表現(xiàn)程度保持不變的情況下，顯示與報(bào)警模塊中預(yù)警指令的瞬時(shí)執(zhí)行狀態(tài)，就表示系統(tǒng)預(yù)警主機(jī)的當(dāng)前執(zhí)行狀態(tài)。在模糊熵算法作用下，按需連接上述模塊結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的順利應(yīng)用。

2 基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 模糊熵算法的預(yù)警原理

模糊熵算法的預(yù)警原理涉及對(duì)熵性質(zhì)、模糊熵參數(shù)與故障信號(hào)模糊特征的分析，本章節(jié)將針對(duì)上述內(nèi)容展開深入研究。

2.1.1 熵的性質(zhì)

熵指標(biāo)可以解決隨機(jī)性與無規(guī)律性問題，在定量分析不確定性問題時(shí)，可以獲得大量的宏觀樣本參量，以用來判定相關(guān)數(shù)值解的排列形式[14]。在故障數(shù)據(jù)樣本模糊程度保持不變的情況下，設(shè)A表示軌道電路分路不良故障數(shù)據(jù)樣本標(biāo)記值，β表示數(shù)據(jù)樣本提取系數(shù)，ΔD表示故障數(shù)據(jù)的單位累積量，α表示熵值感應(yīng)權(quán)限，且其取值恒滿足α≥1的不等式條件，聯(lián)立上述物理量，可將熵指標(biāo)性質(zhì)定義式表示為：

(3)

對(duì)于軌道電路分路不良故障行為數(shù)據(jù)而言，熵指標(biāo)具有非負(fù)性、對(duì)稱性、確定性、可加性三類基本性質(zhì)。所謂非負(fù)性是指當(dāng)自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)中只存在確定性故障數(shù)據(jù)樣本時(shí)，其熵值指標(biāo)的求解結(jié)果才能小于或等于零，但由于軌道電路分路不良故障行為的表現(xiàn)具有隨機(jī)性，故障數(shù)據(jù)樣本取值不可能為確定性狀態(tài)，所以熵值指標(biāo)求解結(jié)果恒大于零[15]。對(duì)稱性是指故障數(shù)據(jù)樣本排列順序調(diào)換不會(huì)對(duì)熵指標(biāo)求解結(jié)果造成影響。確定性表示每一個(gè)故障數(shù)據(jù)樣本都只能對(duì)應(yīng)一個(gè)熵指標(biāo)求解結(jié)果。可加性是指兩個(gè)不相等熵指標(biāo)具有直接相加的能力。

2.1.2 模糊熵參數(shù)

模糊熵參數(shù)決定了數(shù)據(jù)樣本之間的相似度，對(duì)于軌道電路分路不良故障行為而言，模糊熵參數(shù)的取值越大，就表示故障數(shù)據(jù)樣本之間的相似度水平越高。對(duì)于模糊熵參數(shù)的求解，涉及模式維數(shù)、相似容限參數(shù)兩項(xiàng)物理指標(biāo)。模式維數(shù)影響故障數(shù)據(jù)信息樣本存儲(chǔ)量的大小，若維數(shù)指標(biāo)設(shè)定值過小，會(huì)導(dǎo)致故障數(shù)據(jù)樣本的丟失；若維數(shù)指標(biāo)設(shè)定值過大，則會(huì)導(dǎo)致預(yù)警主機(jī)在單位時(shí)間內(nèi)獲得過于豐富的故障數(shù)據(jù)樣本，從而增大主機(jī)元件的運(yùn)行壓力[16-18]。相似容限參數(shù)決定預(yù)警主機(jī)對(duì)故障數(shù)據(jù)樣本的處理精度，在軌道電路分路不良故障表現(xiàn)行為不同的情況下，該項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)的取值結(jié)果也會(huì)有所不同。模式維數(shù)g、相似容限參數(shù)j的求解表達(dá)式為：

(4)

(5)

推導(dǎo)模糊熵參數(shù)時(shí)，要求模式維數(shù)、相似容限參數(shù)取值不能同時(shí)等于最大值或最小值。

2.1.3 故障信號(hào)模糊特征分析

針對(duì)故障信號(hào)模糊特征的提取包含模糊熵參數(shù)粗粒化、熵閾值求解兩個(gè)處理環(huán)節(jié)。模糊熵參數(shù)粗粒化是將模糊熵參數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊序列集合的處理過程，在軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)中，模糊熵參數(shù)指標(biāo)的輸入量越大，模糊序列集合內(nèi)信息參量的排列形式就越密集[19]。具體的模糊熵參數(shù)粗粒化處理原則如圖3所示。

圖3 模糊熵參數(shù)粗粒化原則

圖3中，1、2、……、n表示n個(gè)不同的熵節(jié)點(diǎn)對(duì)象，處理軌道電路分路不良故障數(shù)據(jù)時(shí)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)象對(duì)于數(shù)據(jù)信息樣本的提取能力完全相同。模糊熵參數(shù)與粗粒化節(jié)點(diǎn)之間保持多對(duì)一的映射關(guān)系，而粗粒化節(jié)點(diǎn)與模糊序列集合之間保持一對(duì)一的映射關(guān)系。

熵閾值決定了模糊熵算法對(duì)故障數(shù)據(jù)的處理能力，在軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)中，熵閾值越大，故障數(shù)據(jù)的單位累積量就越小，系統(tǒng)主機(jī)對(duì)于不良故障行為的精準(zhǔn)識(shí)別能力也就越強(qiáng)[20]。熵閾值求解滿足式(6)。

(6)

其中，φ表示故障信號(hào)傳輸特征辨別系數(shù)，z表示模糊度標(biāo)記系數(shù)，Xz表示基于系數(shù)z的數(shù)據(jù)模糊程度。為實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的準(zhǔn)確識(shí)別，應(yīng)根據(jù)模糊熵算法作用原則，對(duì)故障信號(hào)的模糊特征進(jìn)行提取與處理。

2.2 軌道電路分路不良故障預(yù)警體系建立

軌道電路分路不良故障預(yù)警體系借助編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，選擇預(yù)警指標(biāo)，又按照模糊熵算法應(yīng)用原則，完成對(duì)警限區(qū)域的界定。

2.2.1 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)

編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)(如圖4所示)可以對(duì)軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行轉(zhuǎn)碼處理，由于信息參量的傳輸具有雙向性，所以進(jìn)行轉(zhuǎn)碼時(shí)不對(duì)碼源狀態(tài)設(shè)置要求。當(dāng)碼源參量為密文時(shí)，編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)運(yùn)行方向?yàn)檗D(zhuǎn)碼節(jié)點(diǎn)——寄存節(jié)點(diǎn)——編碼節(jié)點(diǎn)；當(dāng)碼源參量為明文時(shí)，運(yùn)行方向則相反[21]。

圖4 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)簡圖

(7)

在編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)中，一類軌道電路分路不良故障數(shù)據(jù)只能對(duì)應(yīng)一個(gè)編碼節(jié)點(diǎn)與一個(gè)解碼節(jié)點(diǎn)。

2.2.2 預(yù)警指標(biāo)選擇

(8)

軌道電壓模量是指在軌道電路分路運(yùn)行過程中，由不良故障行為引發(fā)的壓升或壓降現(xiàn)象，當(dāng)電壓模量對(duì)應(yīng)壓升現(xiàn)象時(shí)，表示不良故障行為發(fā)生在軌道電路的主路部分，此情況下電壓信號(hào)在單一頻段內(nèi)呈現(xiàn)快速波動(dòng)的變化狀態(tài)，由于階段性電壓的累積量相對(duì)較大，所以軌道電壓模量不斷增大；當(dāng)電壓模量對(duì)應(yīng)壓降現(xiàn)象時(shí)，表示不良故障行為發(fā)生在軌道電路的次級(jí)分路部分，此情況下電壓信號(hào)的波動(dòng)能力較弱，故而階段性電壓的累積量相對(duì)較少，軌道電壓模量持續(xù)減小[23-24]。電流模量決定了軌道電路主機(jī)對(duì)分路不良故障行為的預(yù)警能力，一般來說，電流模量的累計(jì)數(shù)值越大，預(yù)警指標(biāo)的計(jì)算數(shù)值也就越小。

2.2.3 警限區(qū)域界定

警限區(qū)域的劃分決定了系統(tǒng)主機(jī)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的預(yù)警能力，存在不良故障行為的情況下，系統(tǒng)主機(jī)對(duì)于預(yù)警指標(biāo)的取值不可能為零，所以警限區(qū)域的規(guī)劃度量值也就不可能等于零，由于模糊熵算法的作用規(guī)則具有單一方向性，所以預(yù)警指標(biāo)的取值越大，警限區(qū)域的規(guī)劃度量值也就越大。為實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的準(zhǔn)確識(shí)別，預(yù)警主機(jī)在界定警限區(qū)域時(shí)，要求電路總電壓、總電流、總電阻的數(shù)值水平必須保持穩(wěn)定。A表示自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)警限區(qū)域內(nèi)的規(guī)劃度量值，且A≠0的不等式條件恒成立，μ表示系統(tǒng)主機(jī)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的識(shí)別權(quán)限，s′表示識(shí)別指征向量，A1、A2、…、An表示n個(gè)不等于零的故障數(shù)據(jù)定標(biāo)值，聯(lián)立式(8)，可將警限區(qū)域定義式表示為：

(9)

根據(jù)模糊熵算法原則，對(duì)于顯示與報(bào)警模塊連接能力的判別條件滿足式(10)：

(10)

模糊熵算法作用下，為提升系統(tǒng)主機(jī)的精準(zhǔn)預(yù)警能力，要求在預(yù)警指標(biāo)取值結(jié)果保持恒定的情況下，軌道電路分路不良故障行為的表現(xiàn)情況應(yīng)與警限區(qū)域規(guī)劃度量值保持一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，且執(zhí)行預(yù)警指令的過程中，編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)必須維持明文模板、密文模板之間獨(dú)立映射關(guān)系的穩(wěn)定性。

3 實(shí)例分析

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

選擇如圖5所示的軌道電路設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，調(diào)節(jié)主控設(shè)備，使實(shí)驗(yàn)電壓等于35 kV。實(shí)驗(yàn)過程中，軌道電路回路已連接內(nèi)阻的數(shù)值水平始終保持不變，故而傳輸電流也保持相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)值狀態(tài)，因此本次實(shí)驗(yàn)選擇負(fù)載電壓作為變量指標(biāo)。

圖5 軌道電路設(shè)備

在圖5所示軌道電路設(shè)備的連接分路內(nèi)，設(shè)置限流器與繼電器設(shè)備，一方面保證行駛列車不會(huì)因負(fù)載電流量過大而造出現(xiàn)超速行駛，另一方面也可以使RK3399主機(jī)能夠有足夠時(shí)間對(duì)采集到的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。軌道電路分路連接情況如圖6。

圖6 軌道電路分路

不存在故障行為的情況下，控制開關(guān)與低壓端相連，故而軌道電路分路中傳輸電壓的數(shù)值水平較低；若存在故障行為時(shí)，控制開關(guān)與高壓端相連，故而軌道電路分路中傳輸電壓的數(shù)值水平較高，這也是預(yù)警主機(jī)可以根據(jù)電壓數(shù)值來判斷軌道電路分路中是否存在不良故障行為的主要原因。

3.2 實(shí)驗(yàn)步驟

本次實(shí)驗(yàn)的具體實(shí)驗(yàn)流程如下：

步驟一：將控制開關(guān)與低壓端節(jié)點(diǎn)相連，記錄非故障情況下的電壓數(shù)值，再將已獲取故障數(shù)據(jù)樣本導(dǎo)入RK3399主機(jī)，直至操作界面的顯示情況如圖7所示；

圖7 故障數(shù)據(jù)加載界面

步驟二：將基于模糊熵的軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用程序輸入RK3399主機(jī)，記錄實(shí)驗(yàn)電壓的數(shù)值變化情況，將所得電壓作為實(shí)驗(yàn)組變量；

步驟三：將電氣設(shè)備局部放電融合診斷與智能預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用程序輸入RK3399主機(jī)，記錄實(shí)驗(yàn)電壓的數(shù)值變化情況，將所得電壓作為對(duì)照組變量；

步驟四：對(duì)比實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組電壓數(shù)值，總結(jié)實(shí)驗(yàn)規(guī)律。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

系統(tǒng)主機(jī)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的預(yù)警能力，可以用非故障電壓與故障電壓之間的差值水平來判斷，在不考慮其他干擾條件的情況下，故障電壓與非故障電壓之間的差值越小，就表示系統(tǒng)主機(jī)對(duì)軌道電路分路不良故障行為的預(yù)警能力越強(qiáng)，反之則越弱。

表1給定了非故障電壓與理想故障電壓的具體數(shù)值。

表1 電壓標(biāo)準(zhǔn)值

分析表1可知，非故障電壓始終保持穩(wěn)定的數(shù)值狀態(tài)，理想故障電壓則保持兩端上升、中間穩(wěn)定的數(shù)值狀態(tài)，其最小值與非故障電壓之間的差值僅為0.05 kV。

圖8反映了實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組軌道電路分路電壓在不良故障行為模式下的實(shí)驗(yàn)數(shù)值。

圖8 故障電壓實(shí)驗(yàn)數(shù)值

分析圖8可知，實(shí)驗(yàn)組故障電壓檢測(cè)數(shù)值相對(duì)較高，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中，其平均檢測(cè)數(shù)值為34.97 kV，與非故障電壓之間的差值為0.03 kV。對(duì)照組故障電壓檢測(cè)數(shù)值相對(duì)較低，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中，其平均檢測(cè)數(shù)值為34.93 kV，與非故障電壓之間的差值為0.07 kV，高于實(shí)驗(yàn)組差值水平。

綜上可知本次實(shí)驗(yàn)結(jié)論為：基于模糊熵的自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)能夠較好控制非故障電壓與故障電壓之間的差值水平，當(dāng)軌道電路分路連接網(wǎng)絡(luò)中存在不良故障行為時(shí)，該系統(tǒng)對(duì)于故障表現(xiàn)行為的準(zhǔn)確預(yù)警能力更強(qiáng)。

4 結(jié)束語

軌道電路分路不良故障自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)在電氣設(shè)備局部放電融合診斷與智能預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，按照模糊熵算法的應(yīng)用原則，對(duì)故障信號(hào)的表現(xiàn)特征進(jìn)行準(zhǔn)確分析，又聯(lián)合電源電路、RS485轉(zhuǎn)RS232接口模塊、微處理器元件等多個(gè)硬件應(yīng)用結(jié)構(gòu)，完成預(yù)警指標(biāo)的選擇與警限區(qū)域的界定。隨著自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用，非故障電壓與實(shí)測(cè)故障電壓差值過大的問題得到有效解決，在提升預(yù)警系統(tǒng)自動(dòng)響應(yīng)能力，輔助預(yù)警軟件對(duì)軌道電路分路不良故障行為進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別方面具有較強(qiáng)的實(shí)用性價(jià)值。