(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111657343.1 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 河北省科 学院应用数 学研究所 地址 050081 河北省石家庄市桥西区友谊 南大街46号 (72)发明人 马艳东　董佳　盖素丽　王志强　 唐松　 (74)专利代理 机构 河北国维致远知识产权代理 有限公司 13137 代理人 秦敏华 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 转辙机运行状态检测方法及电子设备 (57)摘要 本发明适用于转辙机检测技术领域， 提供了 一种转辙机运行状态检测方法及电子设备， 该方 法包括： 获取道岔动作电流训练数据和预设的 RBM网络隐含层结点数目； 根据道岔动作电流训 练数据的维数和RBM网络隐含层结点数目， 构建Q 个相同的子RBM网络； 根据道岔动作电流训练数 据训练各个子RBM网络的权重参数以及各个子 RBM网络间的权重参数， 得到RBM网络模型； 基于 RBM网络模型对目标转辙机移动道岔时产生的道 岔动作电流数据进行特征提取， 并根据提取的特 征对目标转辙机进行运行状态检测。 本发明能够 解决现有技术中RBM对高维道岔动作电流数据的 特征提取能力差的问题， 进而提高对转辙机运行 状态检测的准确性。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114282578 A 2022.04.05 CN 114282578 A 1.一种转 辙机运行状态检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取道岔动作电流训练数据和预设的RBM网络隐含层结点数目； 根据所述道岔动作电流训练数据的维数和所述RBM网络隐含层结点数目， 构建Q个相同 的子RBM网络， Q 为预设的正整数值； 根据所述道岔动作电流训练数据训练各个子RBM网络的权重参数以及各个子RBM网络 间的权重参数， 得到RBM网络模型； 基于所述RBM网络模型对目标转辙机移动道岔时产生的道岔动作电流数据进行特征提 取， 并根据提取的特征对目标转辙机进 行运行状态检测； 其中， 所述道岔动作电流数据与所 述道岔动作电流训练数据的维数相同。 2.如权利要求1所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据所述道岔动作电流 训练数据的维数和所述RBM网络隐含层结点数目， 构建Q个相同的子RBM网络， 包括： 根据 确定各个子RBM网络的可视层结点数目； 根据 确定各个子RBM网络的隐含层结点数目； 根据所述可视层结点数目和所述隐含层结点数目构建各个子RBM网络； 其中， numVi为可视层结点数目， numHi为隐含层结点数目， N为道岔动作电流训练数据的 维数， K为RBM网络隐含层结点数目。 3.如权利要求2所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据所述道岔动作电流 训练数据训练各个子RBM网络的权 重参数， 包括： 对于第i个子RBM网络， 从所述道岔动作电流训练数据中提取第i*numVi至(i+1)*numVi 列数据， 对该子RBM网络中可视层结点与隐含层结点的连接权重进行训练， 得到该子RBM网 络的权重参数。 4.如权利要求3所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据所述道岔动作电流 训练数据训练各个子RBM网络间的权 重参数， 包括： 在得到各个子RBM网络的权重参数之后， 根据所述道岔动作电流训练数据， 对每个子 RBM网络可视层结点与其它各个子RBM网络隐含层结点的连接权重进行训练， 得到各个子 RBM网络间的权 重参数。 5.如权利要求1所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 若目标转辙机移动道岔 时产生的道岔动作电流数据的维数和/或RBM网络隐含层结点数目发生变化， 则： 根据变化量对所述RBM网络模型进行二次训练， 并基于二次训练后的RBM网络模型对道 岔动作电流数据进行 特征提取。 6.如权利要求5所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据变化量对所述RBM 网络模型进行二次训练， 包括： 若道岔动作电流数据的维数增加、 RBM网络隐含层结点数目不变， 则新增P1个第一子RBM 网络， 并将增加的维数分配到各个第一子RBM网络中， 第一子RBM网络的个数P1由增加的维 数确定； 训练各个第一子RBM网络中可视层结点与隐含层结点的连接 权重； 以及， 训练每个第一子RBM 网络可视层结点与原有各个子RBM网络隐含层结点间的连接 权重， 得到二次训练后的RBM网络模型。 7.如权利要求5所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据变化量对所述RBM权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114282578 A 2网络模型进行二次训练， 包括： 若道岔动作电流数据的维数不变、 RBM网络隐含层结点数目增加， 则新增P2个第二子RBM 网络， 并将增加的隐含层结点数目分配到各个第二子RBM网络中， 第二子RBM网络的个数P2 由增加的隐含层结点数目确定； 训练各个第二子RBM网络中可视层结点与隐含层结点的连接 权重； 以及， 训练每个第二子RBM 网络隐含层结点与原有各个子RBM网络可视层结点间的连接 权重， 得到二次训练后的RBM网络模型。 8.如权利要求5所述的转辙机运行状态检测方法， 其特征在于， 根据变化量对所述RBM 网络模型进行二次训练， 包括： 若道岔动作电流数据的维数和RBM网络隐含层结点数目均增加， 则新增P1个第一子RBM 网络和P2个第二子RBM网络， 并将增加的维数分配到各个第一子RBM网络中， 将增加的隐含 层结点数目分配到各个第二子RBM网络中； 其中， 第一子RBM网络的个数P1由增加的维数确 定， 第二子RBM网络的个数P2由增加的隐含层结点数目确定； 分别训练各个第一子RBM 网络中可视层结点与隐含层结点的连接权重、 各个第二子RBM 网络中可视层结点与隐含层结点的连接 权重； 以及， 训练每个第一子RBM 网络可视层结点与原有各个子RBM网络隐含层结点间的连接 权重、 每个第二子RBM网络隐含层结点与原有各个子RBM网络可视层结点间的连接权重、 每 个第一子RBM网络可视层结点与各个第二子RBM网络隐含层结点间的连接权重， 得到二次训 练后的RBM网络模型。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8 任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114282578 A 3