铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失.由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本.针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障.该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况.现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全.
列车故障诊断 深度学习 深度信念网络 小波包