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申请/专利权人：南京恩瑞特实业有限公司
摘要：本发明公开了一种基于分段先验特征融合的转辙机故障诊断方法，包括以下步骤：收集维护支持系统（MSS）传感器采集到的转辙机动作时的电流时间序列数据；对电流时间序列进行特征提取，包括手动特征工程和自动特征提取。手动特征工程通过分析曲线特征，按照成因对转辙机的故障进行分类。自动特征提取使用降噪自编码器对待分类样本与理想曲线间的无监督相似度进行检测；使用注意力机制改进三阶段分割算法，逐段提取特征；使用多个子模型对道岔工作过程中的电流曲线进行识别；使用集成学习中的late‑fusion方法对多个子模型的分类结果进行融合。利用训练好的模型，输入数据，输出铁路转辙机故障诊断方案。
主权项：1.一种基于分段先验特征融合的转辙机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集维护支持系统传感器采集到的转辙机动作时的电流时间序列数据；步骤2：对电流时间序列进行特征提取，包括手动特征工程和自动特征提取，手动特征工程通过分析曲线特征，按照成因对转辙机的故障进行分类，自动特征提取使用降噪自编码器对待分类样本与理想曲线间的无监督相似度进行检测；步骤3：使用注意力机制改进三阶段分割算法，逐段提取特征；步骤4：使用多个子模型对道岔工作过程中的电流曲线进行识别；步骤5：使用集成学习中的late-fusion方法对多个子模型的分类结果进行融合；步骤6：利用步骤5训练好的模型，输入数据，输出铁路转辙机故障诊断方案。
全文数据：
权利要求：
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