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传统的道岔故障诊断方法往往依赖于复杂的信号处理过程以及丰富的专家经验，需要对信号进行精确的分段，过程繁琐，不利于现场使用。采用粒子群算法(PSO)优化的深度置信网络(DBN)的方法，直接对道岔功率原始数据提取特征，利用受限玻尔兹曼机（RBM）逐层拟合数据特征同时实现对数据的降维。然后采用极限学习机（ELM）对故障进行分类，提高了诊断的速度。研究结果表明：与PSO优化的支持向量机（SVM）方法相比，准确率提升了4%，达到了96%，所用时间也大大减少。 相似文献