[发明专利]一种转辙机故障诊断方法

权利要求书

1.一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集转辙机拉力数据，构建转辙机拉力数据集；

S2，将数据集进行归一化处理，并使用独热编码添加标签；

S3，将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；

S4，搭建1DCNN-LSTM模型并将各个参数初始化；

S5，通过训练集对1DCNN-LSTM模型进行训练，并结合验证集调节相应参数；

S6，使用测试集验证训练好的模型，并计算模型的故障诊断准确率。

2.根据权利要求1所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，在步骤S1中，所述转辙机拉力数据集包括转辙机正常状态数据和六种拉力故障状态数据，六种所述拉力故障状态分别包括解锁困难、尖轨反弹、转换卡阻、转换困难、转换力不均匀、锁闭卡阻。

3.根据权利要求2所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，所述转辙机的拉力数据通过无线拉力传感器采集，所述无线传感器采样频率为50ms，且每种状态所采集的数据不少于300组。

4.根据权利要求3所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，采用补零的方法，将每组数据补齐到200个点数，满足端到端模型输入格式一致的要求。

5.根据权利要求4所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，所述训练集、验证集、测试集的划分比例为6：2：2。

6.根据权利要求1所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，在步骤S4中，所述1DCNN-LSTM模型由三个卷积层、三个池化层、两个全连接层、一个LSTM层组成。

7.根据权利要求6所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，所述池化层核尺寸取值为2。

8.根据权利要求1所述一种转辙机故障诊断方法，其特征在于，在步骤S2中，所述归一化处理采用最大最小标准化，将数据集中压缩至[0,1]之间用以保持数据分布的一致性。增加模型识别的准确率和快速性，公式如下：

式中，x为原数据。