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基于CNN-GRU模型的道岔故障诊断算法研究

【摘要】 道岔作为铁路重要的信号基础设备在保障铁路安全运行中起到重要作用基于信号集中监测系统中道岔的故障电流和功率曲线经过哈尔小波变换后,通过卷积神经网络,维度的道岔故障特征然后把提取到的故障特征作为门控循环单元;(CNN),。中的卷积层对故障曲线提取一定,的输入从而实现道岔故障诊断最后实验仿真表明,特征矩阵采用(GRU),维输入迭代,7540;次时道,将数据集分成训练集和测试集对模型做训练和验证,。岔故障诊断准确率达训练时间也优于其他方法

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