在当今高速发展的科技时代，高速铁路以其快速、准时、舒适的特性成为了重要的交通方式。随着高速铁路的普及和发展，对其安全性和稳定性提出了更高要求。高速铁路信号设备作为保障列车安全运行的关键系统，其稳定性和可靠性至关重要。一旦信号设备发生故障，可能会导致列车延误甚至更严重的安全事故。因此，对高速铁路信号设备进行有效的故障诊断显得尤为关键。
故障诊断是根据设备的运行状态和外部环境变化，通过分析获取的各种数据，对设备可能存在的故障进行检测、识别和分类的过程。传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验和规则判断，难以适应复杂多变的高速铁路信号设备故障诊断要求。随着人工智能技术的发展，深度学习作为一种前沿技术，在数据处理和模式识别方面展现了强大的能力，为铁路信号设备故障诊断提供了新的技术路径。
本文提出了一种基于深度学习集成的高速铁路信号设备故障诊断方法，该方法首先构建了两级信号道岔故障诊断类别，即根据信号道岔设备故障文本数据，结合专家经验，来构建相应的故障诊断类别。在构建故障诊断类别后，本研究针对信号道岔设备故障样本的不均衡性问题，采用ADASYN样本合成方法，通过合成少量类别的样本，以解决数据集不平衡的问题。
在故障诊断模型中，研究采用了TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技术来提取文本特征。TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术，能够评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要性。通过将关键词提取出来，并赋予适当的权重，能够有效表达文本内容，便于后续进行深度学习处理。
为了实现对提取特征的深入学习，本文应用了深度学习中的双向门控循环单元（BiGRU）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）对文本进行分类。BiGRU和BiLSTM均属于循环神经网络（RNN）的一种变体，它们能够处理序列数据，捕获序列中的时间依赖性。BiGRU和BiLSTM在处理文本时，能够向前和向后同时处理数据，增加了模型对上下文的理解能力，这对于理解信号设备故障文本数据至关重要。
考虑到单一模型可能存在局限性，本文还设计了组合权重计算方法，将多个深度学习模型的学习结果进行集成。集成学习是一种机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。组合权重计算方法通过合理分配各个模型的权重，使得模型的诊断结果更为准确和稳定。
为了验证该方法的有效性，文章使用了高速铁路2009—2018年产生的信号道岔设备故障数据进行试验。通过实验结果表明，深度学习集成方法相较于传统的诊断方法，能够进一步提升信号设备故障诊断的分类性能。这意味着该方法在高速铁路信号设备故障诊断方面具有较高的实用价值和推广潜力。
关键词中提到的“ADASYN数据合成”指的是一种自适应合成过采样技术，它通过分析少数类数据的特点，动态地合成新的少数类样本，以解决少数类样本数量不足导致的分类问题。“深度学习”指利用深度神经网络来实现数据的特征学习和模式识别。“集成学习”强调的是通过组合多个学习器来提高模型性能的一种学习策略。
总体而言，这项研究工作通过采用深度学习技术和集成学习方法，克服了样本不均衡的难题，提升了故障诊断的准确性，具有很高的理论研究价值和实际应用意义。随着该方法的深入研究和不断完善，未来有望在高速铁路信号设备维护与安全管理中发挥重要作用，为保障高速铁路运行安全提供强有力的技术支持。
