10.3969/j.issn.1007-7375.2021.04.015
基于卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路智能故障诊断方法
为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%.为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案.
卷积神经网络;轨道电路;故障诊断
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U284.22(铁路通信、信号)
国家自然科学基金资助项目;河南省科技攻关资助项目
2021-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
127-133