一种基于卷积神经网络的铁路路基病害诊断方法

一种基于卷积神经网络的铁路路基病害诊断方法，包括获取列车与铁路路基的振动加速度信号、对采集到的振动信号进行数据清洗，实现信号的预处理、时频域变换与特征向量提取、基于卷积神经网络的模型训练和特征提取、特征分类与病害识别、实时病害检测与位置定位。本发明结合现代信号处理技术和深度学习算法，实现对铁路路基病害的高效、自动化检测；采用信号分割、时频域分析、图像分割和卷积神经网络技术具有自适应调整分辨率机制，具有对信号特征的捕捉和病害诊断的准确性和高效性，通过对信号分割处理并汇总融合能够有效应对多频段信号的非线性失真问题。