基于LTTB算法与LSTM模型的道岔故障诊断研究
李立
摘要：随着轨道交通列车速度和密度的增加,道岔故障率呈上升趋势,严重影响轨道交通的运营效率.为及时发现道岔故障、准确诊断故障类型,进而提高道岔维护质量、降低维修成本,文章提出了基于LTTB算法与LSTM模型的道岔故障诊断方法.对道岔动作曲线特征及故障原因进行分析,利用LTTB降采样算法及插值法对动作曲线进行数据维度整合,统一数据维度,通过LSTM算法进行模型训练与分析.结果显示,该方法能够快速准确地根据道岔动作曲线识别出道岔故障类型,从而提高维护人员的工作效率.
关键词：LSTMLTTB道岔故障诊断数据维度整合动作曲线
分类号：U231.92(特种铁路)
论文发表日期：2025-11-25
页数：5( 53-57 )
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