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一種考慮車輪多邊形的轉(zhuǎn)向架故障診斷深度學習方法

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摘要：目前轉(zhuǎn)向架故障診斷研究僅僅考慮了較為理想的列車運行狀態(tài)，未考慮車輪多邊形的影響，而車輪多邊形激勵的存在能顯著降低故障診斷的精度。為此，提出了一種基于LSTM網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習方法。該方法由LSTM以及一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡組成，并引入了注意力機制用于強調(diào)訓練數(shù)據(jù)特征，提高轉(zhuǎn)向架故障信號識別的準確率。（剩余8567字）

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