[发明专利]一种基于LSTM和注意力机制的道岔故障检测方法

摘要

本发明涉及一种基于LSTM和注意力机制的道岔故障检测方法。本发明在电动转辙机正常以及不同故障状态下采集三相电流中A相的电流信号，通过采样和拼接获得故障样本集；对每条电流信号样本进行有重叠的连续采样并分段；构建组合忘记门单元、输入门单元、输出门单元的LSTM特征提取层；构建注意力机制网络层，得到各采样片段的贡献度；将网络输出线性化，得到最终的预测值。基于给定比例的训练集、验证集和测试集，对分类模型进行训练，采用Adam算法对模型进行优化，选用交叉熵作为损失函数，通过参数选取获得最优模型。本发明采用端到端结构，不依赖于人工特征提取，给了模型更多能够根据数据自动调节的空间，增加了模型的契合度。