基于深度学习的铁路通信继电保护测试异常诊断技术研究

摘要

在铁路通信继电保护测试异常诊断过程中，由于工作环境的影响，测试数据中包含大量噪声数据，严重干扰铁路通信继电保护测试诊断结果，因此提出基于深度学习的铁路通信继电保护测试异常诊断技术研究。基于铁路通信继电保护测试流程，设计相应的监测架构采集监测数据。采用针对性的措施处理噪声处理和正常数据，得到继电保护测试异常数据，将其保存到数据库中，利用深度学习技术搭建用于异常诊断的网络架构，实现对目标的自适应诊断。实验结果表明，所提出诊断技术的异常数据检测准确率高，在不同环境下平均流量始终保持在较高的水平，证明该诊断技术的抗干扰性能较以往方法有较明显的提升。

关键词

深度学习 / 铁路通信 / 继电保护测试 / 异常诊断 / 状态监测