一种基于机器学习的碳滑板磨耗智能诊断系统

本发明公开了一种基于机器学习的碳滑板磨耗智能诊断系统，涉及轨道交通智能运维技术领域。该系统由分布式数据库、LSTM神经网络预测模型和多终端预警平台组成，各组件通过5G网络实现数据交互。其中，分布式数据库存储240万公里运行数据，与LSTM模型建立数据通道；预测模型采用三层隐藏层（128/64/32节点）结构，输出端连接预警平台。系统基于动态阈值算法（阈值=基准值×(1+0.15×坡度+0.08×速度)）实现磨耗趋势预测，具有诊断准确率高（92.4%）、响应速度快（＜80ms）和运维成本低（年节约128万元）的优点，可提供寿命预测、异常预警等功能，适用于高铁、地铁等轨道交通运营单位的碳滑板状态监测与维护决策支持环境。