ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ ТА НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЗАВАДОСТІЙКОСТІ РЕЙКОВОГО КОЛА

2022

Збірник наукових праць Державного університету інфраструктури та технологій: серія "Транспортні системи і технології", Iss 39 (2022)

У статті запропонована оптимізація існуючого пристрою підвищення завадостійкості тональних рейкових кіл. За рахунок того, що сигнальний струм у тональному рейковому колі являє собою сигнал тональної частоти, модульований імпульсами, то завдяки розмиканню тракту передачі тонального рейкового кола на вході колійного приймача під час інтервалів між імпульсами сигнального струму можна захистити колійний приймач від впливу на нього завад. Для врахування часу затримки на проходження сигналу з виходу колійного генератора на вхід колійного приймача у пристрої підвищення завадостійкості передбачена лінія затримки. Але час проходження сигнального струму у тракті тонального рейкового кола може коливатись залежно від його параметрів роботи. Для урахування цих коливань та підвищення ефективності виключення завад в інтервалах між імпульсами корисного сигналу запропонований метод адаптивного управління лінією затримки, який дозволить адаптувати параметр часу затримки залежно від довжини рейкової лінії, несучої частоти сигналу, опору ізоляції та частоти модулюючого сигналу. Завдяки вирішенню задачі класифікації даних, що містять інформацію щодо впливу параметрів роботи тонального рейкового кола на час проходження сигналу, було обрано оптимальну структуру моделі на основі нейронних мереж, яка реалізує метод адаптивного управління лінією затримки.

article

English
Russian
Ukrainian

State University of Infrastructure and Technologies, 2022.

тональне рейкове коло, класифікація, інтелектуальний аналіз даних, завадостійкість, нейронні мережі, база даних., Transportation engineering, TA1001-1280