公开(公告)号：CN115859090A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310152375.9

申请日：2023-02-23

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 付雅婷 ,  温世明 ,  杨辉 ,  李中奇 ,  谭畅 ,  周艳丽

IPC: G06F18/213 ,  B61L5/10 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开基于1DCNN‑LSTM的道岔故障诊断方法及系统，涉及故障诊断领域，该方法包括：采用经验模态分解算法对待诊断动作功率信号进行不同频率分解，获得多个固有模态函数信号；从多个所述固有模态函数信号中选取出多通道输入信号；将所述多通道输入信号输入道岔转辙机故障诊断模型，输出故障诊断识别结果；所述道岔转辙机故障诊断模型是通过动作功率数据集对深度学习神经网络进行训练确定的；所述深度学习神经网络包括依次连接的一维卷积神经网络和长短期记忆网络；所述动作功率数据集中样本数据包括多通道输入信号和多通道输入信号对应的状态类型，所述状态类型包括正常运行状态和故障状态，本发明提高了道岔转辙机故障诊断效率。