摘要
本文深入探讨了铁路信号系统故障诊断与智能预警技术,分析了传统故障诊断方法的局限性,包括人工诊断法、信号处理法和解析模型法。这些方法在实际应用中面临诸多挑战,如依赖技术人员经验、受信号噪音影响大、难以构建精确数学模型等。进一步研究了人工智能在铁路信号系统故障诊断中的应用,包括专家系统、模糊逻辑和神经网络等方法。这些方法各具优势,能够在不同程度上提高故障诊断的准确性和效率。并提出了基于人工智能的铁路信号系统智能预警技术框架,包括数据采集与传输、数据处理与分析、模型训练与优化以及预警信息发布等关键环节,为实现铁路信号系统的智能化、高效化故障诊断与预警提供了有力支持。
