基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究

摘要：

针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象,提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法.该方法对故障文本进行预处理,采用Word2vec进行文本表示与词向量训练,运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断,引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题,以提高诊断精度.以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例,进行实验,精确率与召回率分别达到86.30％和86.68％.结果表明:新方法能够提升地铁工程车辆的故障诊断准确性,为地铁设备故障智能诊断和故障文本的利用提供解决思路.

关键词：故障诊断、工程车辆、自然语言处理、故障文本数据、RNN

所属期刊栏目：43

分类号：TP181;U279.2(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金52072214

在线出版日期：2022-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：101-108