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基于卷积神经网络的转辙机故障诊断算法研究
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摘要
我国铁路的高速发展为铁路运行安全带来了巨大的考验，对转辙机等铁路信号设备的维修也提出了更高的要求。目前，铁路上的转辙机多采用传统的维修模式，存在效率低、及时性差等问题。因此，研究一种高效的转辙机故障诊断方法具有重要意义。
本文提出了基于卷积神经网络(CNN)的转辙机故障诊断方法，以S700K型电动转辙机为故障诊断对象，建立转辙机动作功率数据集，利用Caffe设计和搭建CNN模型，通过单个模型的训练参数优化和多个模型的分析对比，选择性能最佳的CNN模型用于S700K型电动转辙
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