摘要：针对无绝缘轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出一种智能优化深度网络的故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的6个电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络(CNN)提取特征空间信息,长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征信息,从而让轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息;同时,引入遗传算法(GA)优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进一步优化;最后,使用多层感知器(MLP)对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升,具有更高的故障诊断准确度,证明了智能优化深度网络能进一步提高轨道电路的故障诊断性能。