摘要
本发明涉及铁路信号处理技术领域,公开了一种轨道电路补偿电容故障预测方法及系统。该方法包括:利用分布式电容传感器网络采集实时阻抗谱数据;对数据进行多尺度小波分解,提取频域能量分布和瞬态异常波动特征;构建动态贝叶斯网络模型,经变分推断算法更新隐含状态节点后验概率分布;基于后验概率生成故障风险指标序列,用强化学习框架设计自适应阈值调整策略;构建混合整数动态规划模型输出故障预警等级数据;构建多阶段决策树,包括特征筛选层、模式匹配层与验证反馈层。该方法及系统可实时准确预测轨道电路补偿电容故障,提高故障预测准确性和系统适应性,降低误报率,为铁路运维提供可靠依据。
技术关键词
轨道电路补偿电容
故障预测方法
动态贝叶斯网络模型
动态规划模型
强化学习框架
能量分布特征
核密度估计方法
在线增量学习
后验概率分布
波动特征
分布式电容
分层遗传算法
模式匹配
多阶段
铁路信号处理技术
非参数密度估计
多尺度
Hurst指数
模糊逻辑控制器
冗余特征
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故障诊断方法
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加权融合算法
信号
轨道电路补偿电容
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故障预测模型
信号
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故障预测方法
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