DL00299-基于LSTM多时间序列特征提取的道岔故障诊断方法

道岔是保证列车安全运营的重要室外信号设备之一，道岔转换过程的工作状态可以由道岔动作电流曲线的变化情况来反映。

对比正常道岔动作电流和道岔故障时的动作电流之间的差异，从中判断出道岔的电气特性、时间特性和机械特性，及时判断道岔的实时工作状态。

本文采用基于长短期记忆模型（long-short term memory，LSTM）结合传统神经网络的识别算法，从原始电流序列中自动提取出重要特征，根据特征来对道岔动作电流曲线进行智能故障识别。

实验结果表明，本文算法不会丢失电流曲线的有效信息，提高了准确率，训练集上的准确率为100%，在测试集上达到了99.7%准确率，能够满足铁路现场实际应用需要，对保障道岔的正常运行具有十分重要的现实意义。

ID:342698

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

图文详情请查看： http://matup.cn/736199928722.html