基于LDA-CLCBA组合模型的高速铁路道岔故障诊断

ZY(J)7电液道岔转换设备已在高速铁路大量投入使用,对其进行精确的故障诊断有助于高速铁路道岔的日常维护作业。以ZY(J)7道岔故障文本数据作为研究对象,提出一种基于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型与关联规则分类技术相结合的高速铁路道岔故障诊断模型。该模型首先采用LDA主题模型实现ZY(J)7道岔故障文本数据的特征提取;其次,由于道岔各故障类别数据的不均衡性,将原有的关联规则分类算法引入类支持度相关概念进行不平衡数据的处理,最终实现ZY(J)7道岔的故障诊断。通过对某铁路局2017～2019年的ZY(J)7道岔故障文本数据进行实验分析,实验结果表明提出的故障诊断方法分类精确率和召回率分别达到95.08%和90.24%,既保证了整体分类的准确率又有较好的小类别分类性能。     

基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型

为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。