基于深度學習的道岔轉(zhuǎn)轍機故障診斷技術(shù)研究綜述

摘要： [目的]對基于深度學習的道岔轉(zhuǎn)轍機故障診斷技術(shù)進行歸納總結(jié)，分析各種深度學習方法在轉(zhuǎn)轍機故障診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀，探討其優(yōu)勢與局限性，并提出未來研究方向。[方法]首先介紹了轉(zhuǎn)轍機故障診斷的重要性及所面臨的挑戰(zhàn)，隨后對比分析了模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種診斷方法的特點。接著詳細闡述了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及多深度模型混合的故障診斷方法，對比了不同方法的特... （共6頁）