基于卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路智能故障诊断方法
卢皎1
禹建丽1
黄春雷2
陈洪根1
1.郑州航空工业管理学院 管理工程学院,河南 郑州 4500462.黑龙江瑞兴科技股份有限公司,黑龙江 哈尔滨 150030
摘要：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.
关键词：卷积神经网络轨道电路故障诊断
分类号：U284.22(铁路通信、信号)
资助基金：国家自然科学基金(U1404702)河南省科技攻关计划(182102210107)
论文发表日期：2021-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 127-133 )
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