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申请/专利权人：交控科技股份有限公司

摘要：本发明实施例提供一种道岔转辙机故障诊断方法及系统，包括：获取道岔转辙机的电流曲线；基于预设长度对所述电流曲线进行采样，获取电流曲线数据；将所述电流曲线数据输入至故障分析网络模型，以根据所述故障分析网络模型的输出结果，获取所述电流曲线对应的故障诊断结果；其中，所述故障分析网络模型为具有残差结构的深度卷积神经网络。本发明实施例提供的道岔转辙机故障诊断方法及系统，通过构建残差结构的深度卷积神经网络，获取的概率最高的故障类别对应的故障原因，能够更好的抽取电流曲线的不同相位之间的交互信息，并且得益于残差结构与层级归一化，网络结构可以做到尽量的深，从而更好的学习正常与故障样本之间的区别信息，提高预测精度。

主权项：1.一种道岔转辙机故障诊断方法，其特征在于，包括：获取道岔转辙机的电流曲线；基于预设长度对所述电流曲线进行采样，获取电流曲线数据；将所述电流曲线数据输入至故障分析网络模型，以根据所述故障分析网络模型的输出结果，获取所述电流曲线对应的故障诊断结果；其中，所述故障分析网络模型为具有残差结构的深度卷积神经网络；在将所述电流曲线数据输入至故障分析网络模型之前，还包括：获取正常的电流曲线样本和异常的电流曲线样本，构建电流曲线样本集；对所述电流曲线样本集中的每个样本进行采样，获取电流曲线数据样本集；对所述电流曲线数据样本集进行分层采样，获取电流曲线数据训练样本集；基于滑动窗口法对所述电流曲线数据训练样本集进行增强处理，获取增强电流曲线数据训练样本集；将所述增强电流曲线数据训练样本集与所述电流曲线数据训练样本集共同组成模型训练样本集；利用所述模型训练样本集以及与所述模型训练样本集中的各样本对应的诊断标签，对所述故障分析网络模型进行预训练；所述基于滑动窗口法对所述电流曲线数据训练样本集进行增强处理，获取增强电流曲线数据训练样本集，包括：确定滑动窗口的大小和滑动步长；基于所述滑动窗口的大小和所述滑动步长，对所述电流曲线数据训练样本集中的任一电流曲线数据进行取样，获取多个增强样本以构建局部样本集；所述局部样本集中的每个所述增强样本的长度为所述滑动窗口的大小；对每个所述增强样本进行向后补0至所述增强样本的长度为所述预设长度后，获取所述增强电流曲线数据训练样本集；所述故障分析网络模型的结构具体包括：依次连接的总输入层、第一一维残差块、最大值池化层、一维SpatialDropout层、第二一维残差块、全局平均池化层、Softmax函数层和总输出层；所述第一一维残差块和所述第二一维残差块的结构相同；所述第一一维残差块和所述第二一维残差块的结构具体包括：依次连接的层间输入层、第一一维LayerNormailzation层、第二一维LayerNormailzation层、第三一维LayerNormailzation层、AddLayerNormailzation层和层间输出层。

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