铁路信号系统故障预警与预防维护技术探索OA

随着信息技术发展,铁路信号系统的复杂性和外界环境的不确定性使故障发生的概率越来越高.为了优化故障预警系统,更好地应用预防维护技术,本文提出了基于局部加权回归(Locally Weighted Regression,LOESS)和经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的数据预处理系统,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和自动编码器提取并优化数据特征,构建基于门控循环单元(Glavnoe Razvedivatelnoe Upravlenie,GRU)的故障预测模型以及基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的预测性维护模型.研究结果表明,本文提出的模型能够提高故障预警的准确性,为铁路信号系统的稳定运行提供技术支持,保障铁路交通的安全性,提升了运行效率.