北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司魏运获国家专利权
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龙图腾网获悉北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司申请的专利基于深度学习的转辙机故障诊断算法、装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116910679B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311101195.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度学习的转辙机故障诊断算法、装置和存储介质是由魏运;张岚;朱鸿涛;李洁;辛鑫;胡小溪;张笑寒;张衡设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的转辙机故障诊断算法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于深度学习的转辙机故障诊断算法、装置和存储介质，方法包括：获取各预设传感器上传的数据，得到多源数据；基于预设特征提取网络，根据所述多源数据，得到转辙机行为特征；以所述转辙机行为特征为输入，基于预设的深度学习网络模型，确定转辙机是否故障和故障类型。本申请提供的技术方案用以解决现有技术中当传感器发生故障时，无法对转辙机进行故障诊断的难题。
本发明授权基于深度学习的转辙机故障诊断算法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的转辙机故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取各预设传感器上传的数据，得到多源数据，所述多源数据来自于传感器发生故障或者正常运转时的数据； 基于预设特征提取网络，根据所述多源数据，得到转辙机行为特征；其中，所述预设特征提取网络包括第一卷积层、全连接层和第二卷积层；所述多源数据的数据大小为N×T，其中，N表征传感器数量，T为传感器获取的监测信息长度；具体包括： 通过所述第一卷积层对所述多源数据进行特征提取，得到初始特征； 通过所述全连接层对所述初始特征进行非线性化； 通过所述第二卷积层根据所述多源数据和非线性化后的初始特征，输出所述转辙机行为特征； 其中，所述第一卷积层以大小为N×T的所述多源数据为输入，以大小为N×1的初始特征为输出； 所述全连接层以大小为N×1的初始特征为输入，以大小为N×1的所述非线性化后的初始特征为输出； 所述第二卷积层以大小为N×T的所述多源数据和大小为N×1的所述非线性化后的初始特征为输入，以大小为1×T的所述转辙机行为特征为输出； 以所述转辙机行为特征为输入，基于预设的深度学习网络模型，确定转辙机是否故障和故障类型。
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