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申请/专利权人：交控科技股份有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种道岔转辙机的工作状态监测方法及装置，该方法包括：根据待监测电流曲线确定对应的待监测特征信息，所述待监测电流曲线为基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得；将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，所述状态信息是表征所述目标道岔转辙机工作是否异常的信息。本发明的实施例提供一种道岔转辙机的工作状态监测方法及装置，通过状态监测模型对基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得电流曲线的特征信息进行状态监测识别，能够及时跟踪到目标道岔转辙机的工作状态，避免导致在轨列车的行车事故发生。

主权项：1.一种道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，包括：根据待监测电流曲线确定待监测特征信息，所述待监测电流曲线为基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得；将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，所述状态信息是表征所述目标道岔转辙机工作是否异常的信息；其中，所述状态监测模型为将根据样本电流曲线确定的特征信息和所述样本电流曲线的状态信息作为输入，通过机器学习训练得到的，用于对道岔转辙机工作时的电流曲线进行状态监测的模型；还包括所述状态监测模型的获取步骤，包括：选取步骤，用于从第一数目的样本电流曲线中选取出属于第一选取类型的样本电流曲线和属于第二选取类型的样本电流曲线；所述第一选取类型的样本电流曲线为从第一数目的样本电流曲线中选取第二数目的样本电流曲线；所述第二选取类型的样本电流曲线为使状态监测模型对选取后剩余的样本电流曲线进行状态预测，筛选出的第三数目的样本电流曲线；所述第一数目是所有样本电流曲线的数量；第二数目的样本电流曲线的状态需要人工标注，标注后的第二数目的样本电流曲线用于建立最初的用于对道岔转辙机工作时的样本电流曲线进行状态预测输出预测结果的状态监测模型；所述状态监测模型能够对输入的样本电流曲线的特征信息进行分析，预测出输入的样本电流曲线属于异常曲线的概率和正常曲线的概率；第三数目的样本电流曲线是概率值接近且无法直观的依据概率值对样本电流曲线的状态完成判断的样本电流曲线；建模步骤，用于将根据第一选取类型的样本电流曲线和第二选取类型的样本电流曲线确定的特征信息和状态信息作为输入，通过机器学习训练得到，用于对道岔转辙机工作时的样本电流曲线进行状态预测输出预测结果的状态监测模型；生成步骤，用于在第二数目和第三数目之和达到第一数目的预设分值后，使所述状态监测模型对选取后剩余的样本电流曲线进行状态预测得到预测结果，并根据预测结果确定对应的状态信息，然后将第一数目的样本电流曲线确定的特征信息和状态信息作为输入，通过机器学习训练得到，用于对道岔转辙机工作时的电流曲线进行状态监测输出状态信息的状态监测模型。

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