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本发明提供一种基于机器学习的道岔转辙机异常诊断方法，包含步骤：多次采集道岔转辙机动作时的多类工作特性曲线建立多个工作特性曲线组，基于选取的参考工作特性曲线组为每组工作特性曲线生成对应的曲线数据；基于为曲线数据设置的标签将曲线数据放入正常数据池或故障数据池；采样正常、故障数据池中的曲线数据建立训练数据集和测试数据集；通过训练数据集、测试数据集预训练卷积神经网络模型，该模型用于识别道岔转辙机动作时是否出现故障及故障类型；处理需要诊断的工作特性曲线组获取其曲线数据，将该曲线数据输入至训练好的卷积神经网
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112668715 A
(43)申请公布日 2021.04.16
(21)申请号 202011578819.8
(22)申请日 2020.12.28
(71)申请人 卡斯柯信号有限公司
地
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