基于機器學習的道岔故障特征提取及診斷方法探析

摘 要：道岔設備的可靠運行對鐵路運輸安全至關重要，隨著人工智能技術的快速發展，其在鐵路系統中的應用日益增多，特別是在道岔故障診斷領域展現出巨大的潛力。文章主要介紹了基于機器學習的故障診斷過程，深入分析了基于神經網絡和支持向量機的故障診斷方法。通過對歷史數據和故障模式的分析，這些方法能夠實現監測道岔故障、判斷故障類型的目的，顯著提高了道岔故障診斷的準確性和效率，為鐵路安全、可靠和高效運行提供了強有力的技術支撐。

關鍵詞：道岔 機器學習 特征提取 故障診斷

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作為鐵路的關鍵設備之一，道岔控制列車的運行方向，實現線路轉換，在鐵路運營中至關重要。而其長期暴露于室外，且機電結構復雜，受設備老化及其他不確定因素（機械部分卡阻或缺油、滑床板斷裂和缺油等）影響，屬于易損設備。道岔一旦出現故障，若不及時診斷與維護，極易釀成重大事故，嚴重影響了鐵路運行的安全與效率。

目前，現場對于道岔的故障診斷仍采用較為傳統的方式，即獲取道岔的電流、功率、動作時間等數據，設置各類數據的閾值，當某個指標超出閾值時，表明道岔存在異常，再通過人工判斷，推斷故障原因，進行故障診斷。但在實際中，各道岔工作環境存在差異，所設定的閾值及診斷過程受限于技術人員的經驗，存在易漏報誤報、準確率低、診斷時間長等問題。因此，及時、準確地提取故障道岔特征并進行故障診斷，對保障行車安全意義重大。……