基于深度强化学习的铁路电力设备故障预测方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的铁路电力设备故障预测方法，包括如下步骤：S1、采集铁路电力设备的运行数据，并进行预处理；S2、采用改进的降噪稀疏自动编码器和图神经网络进行特征提取；S3、构建基于扩散模型的深度强化学习算法；S4、采用基于扩散模型的深度强化学习算法的扩散过程生成策略样本，训练基于扩散模型的深度强化学习算法；S5、利用训练完成的基于扩散模型的深度强化学习算法进行故障预测；S6、结合预测结果、故障维修记录和设备寿命曲线，生成预测性维护建议。本发明结合基于扩散模型的深度强化学习算法、降噪稀疏自动编码器和图神经网络，实现铁路电力设备故障预测，具备高精度、低误报率和自适应优化能力的优点。