公开(公告)号：CN115659583A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211111760.0

申请日：2022-09-13

Applicant: 王一凡

Inventor： 王一凡 ,  阿克选 ,  高彦军 ,  刘凯伟 ,  常剑峰 ,  魏松涛 ,  李鹏皓 ,  谭俊伟 ,  赵鹏鑫 ,  刘正威 ,  徐华宁 ,  许斌城 ,  王东旭

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种转辙机故障诊断方法，包括以下步骤：S1，采集转辙机拉力数据，构建转辙机拉力数据集；S2，将数据集进行归一化处理，并使用独热编码添加标签；S3，将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；S4，搭建1DCNN‑LSTM模型并将各个参数初始化；S5，通过训练集对1DCNN‑LSTM模型进行训练，并结合验证集调节相应参数；S6，使用测试集验证训练好的模型。本发明通过将对空间特征提取的一维卷积神经网络和对时间特征提取的长短期记忆网络两种不同网络结构进行组合，弥补了单独构建模型时的缺陷，整合了传统的信号降噪、特征提取和故障分类等流程，实现点到点、端到端的智能诊断，能够快速、准确地进行故障诊断，使得整个过程简单化。