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申请/专利权人：黑龙江瑞兴科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于OC‑SVM和DNN的ZPW‑2000R轨道电路故障诊断方法及装置。该方法包括：获取当前时刻被监测区段的轨道电路信号数据；识别区段类型并对轨道电路信号数据进行预处理；采用OC‑SVM预测模型对预处理后的轨道电路信号数据进行预测，判断轨道电路信号数据属于正常数据还是属于新颖数据；若属于正常数据，则将轨道电路信号数据直接发送至DNN预测模型进行故障分类预测；若属于新颖数据，则继续检测下一时刻轨道电路信号数据，若从当前时刻起连续一定时间段内所采集的每条轨道电路信号数据均为新颖数据，则将当前时刻对应的轨道电路信号数据增加至训练数据集中，并为其设置新的故障标签；使用新的训练数据集训练得到新的OC‑SVM预测模型和新的DNN预测模型。

主权项：1.基于OC-SVM和DNN的ZPW-2000R轨道电路故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：获取当前时刻被监测区段的轨道电路信号数据；步骤2：识别被监测区段的区段类型并按照所述区段类型对应的数据预处理方式对所述轨道电路信号数据进行数据预处理；步骤3：采用训练好的OC-SVM预测模型对预处理后的所述轨道电路信号数据进行预测，根据预测结果判断所述轨道电路信号数据属于正常数据还是属于新颖数据；所述OC-SVM预测模型的训练过程包括：步骤A1：加载训练数据集，所述训练数据集中的每一条轨道电路信号数据作为均作为一个样本，每个样本均对应有一个故障标签；步骤A2：将每个样本通过核函数映射到高维特征空间，并利用公式1在所述特征空间中求解最优超球体； s.t.ωΤφχi≥ρ-ξiξi≥0,i＝1,2,……,l1其中，ω和ρ分别表示特征空间中分离超平面的法向量和偏移量；ξi表示第i个样本的松弛变量，ν是控制离群点数量上限和全部支持向量数量下限的参数，l是样本数量，φχ是将样本x映射到特征空间的函数；步骤A3：利用Lagrange乘子法，得到公式2所示的分类决策函数，所述分类决策函数即为OC-SVM预测模型，若fx＝1，则表示样本x为正常数据，若fx＝-1，则表示样本x为新颖数据； 其中，κχi,χ表示核函数；αi是样本xi对应的拉格朗日系数；步骤4：若所述轨道电路信号数据属于正常数据，则将所述轨道电路信号数据直接发送至DNN预测模型进行故障分类预测；步骤5：若所述轨道电路信号数据属于新颖数据，则继续检测下一时刻被监测区段的轨道电路信号数据，若从当前时刻起连续一定时间段内所采集的每条轨道电路信号数据均为新颖数据，则将当前时刻对应的所述轨道电路信号数据增加至训练数据集中，并为其设置新的故障标签；步骤6：使用新的训练数据集训练得到新的OC-SVM预测模型和新的DNN预测模型以进行后续轨道电路信号数据的检测。

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