基于CNN-GRU模型的道岔故障诊断算法研究

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(CNN)中的卷积层,对故障曲线提取一定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(GRU)的输入,从而实现道岔故障诊断;最后将数据集分成训练集和测试集,对模型做训练和验证。实验仿真表明,特征矩阵采用40维输入,迭代75次时,道岔故障诊断准确率达95%,训练时间也优于其他方法。