基于神经网络的铁路信号设备故障诊断方法研究

21世纪以来,我国的铁路运输业得到了迅猛的发展,是人民的主要交通方式之一,铁路安全运营变得尤为关键。目前,铁路信号设备在铁路运输的过程中会发生许多类型的故障,信号设备的故障诊断较为复杂,所以铁路信号设备故障问题无法全部诊断得出结果,并且诊断结果的准确率有待进一步提升。在此基础上提出了全新的方法,主要引入了神经网络对不同的设备以及传感器故障进行自动诊断。其中具体的诊断过程为,先通过铁路信号设备将传感器运行的数据进行采集和处理,之后对铁路设备的传感器故障模型进行建模,再对该模型进行训练,最后使用训练后的模型进行自行诊断。通过相关的对比实验可以证明,在具体铁路信号传感器故障的诊断中,能够使其更快速地诊断,并且诊断准确率超过80%,可以为铁路信号设备稳定运行提供保障。