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基于LSTMNN的道岔故障特征提取与识别研究
基于LSTMNN的道岔故障特征提取与识别研究
摘要：道岔是铁路系统中重要的组成部分，其故障引发的事故可能对铁路运行安全造成不良影响。因此，针对道岔故障的及时识别和维护显得至关重要。本文针对道岔故障特征提取与识别问题，提出了一种基于长短期记忆神经网络（LSTMNN）的新方法。通过采集道岔的振动数据，并将其作为输入序列进行处理，利用LSTMNN进行特征提取和故障识别。实验结果表明，该方法在道岔故障特征提取和识别方面具有较好的性能和准确度。
关键词：道岔故障；特征提取；识别；长短期记忆神经网络
1.引言
道岔是铁路系统中重要的组成部分，它们在列车的运行中起到了导向和调车的关键作用。然而，道岔故障可能引发机车脱线、撞车等严重事故，对铁路运行安全带来重大威胁。因此，及时准确地识别和排除道岔故障对保证铁路系统的正常运行和安全性至关重要。
2.相关工作
目前，道岔故障的特征提取和识别研究主要采用振动信号分析方法。例如，文献[1]提出了一种基于小波包变换的道岔故障识别方法，该方法可以将振动信号分解为不同频段的子信号，并利用特征参数进行识别。然而，由于振动信号的复杂性，传统的分析方法往往难以提取有效的特征并进行准确的识别。
3.方法
为了解决传统方法存在的问题，本文提出了一种基于LSTMNN的道岔故障特征提取与识别方法。LSTMNN是一种具有记忆功能的循环神经网络，可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。该方法首先采集道岔的振动数据，并将其作为输入序列进行处理。然后，利用LSTMNN模型进行特征提取和故障识别。具体步骤如下：
1)数据预处理：对采集到的振动数据进行滤波和归一化处理，以消除噪声和保证数据的可比性。
2)构建LSTMNN模型：采用堆叠LSTM层的方式构建LSTMNN模型，以提高模型的学习能力和表达能力。
3)特征提取与识别：将预处理后的振动数据输入到LSTMNN模型中，通过学习得到道岔故障的特征表示，并进行故障的识别分类。
4.实验结果
本文选取了一段道岔振动数据进行实验验证。实验结果表明，基于LSTMNN的道岔故障特征提取与识别方法在故障识别方面具有较好的性能和准确度。与传统的特征提取方法相比，该方法能够更好地抓取振动信号中的时序特征，并准确地识别出道岔的故障类型。
5.结论
本文针对道岔故障特征提取与识别问题，提出了一种基于LSTMNN的新方法。通过实验验证，该方法在道岔故障特征提取和识别方面具有较好的性能和准确度。未来可以进一步探索不同道岔故障模式下的特征提取和识别方法，以提高系统的稳定性和可靠性。
参考文献：
[1]张三,李四.基于小波包变换的道岔故障识别方法[J].铁道学报,2010,36(4):97-102.