摘要
本发明公开了一种基于数据分析的转辙机故障识别方法及系统，涉及转辙机故障识别技术领域，包括以下步骤：在三维扫描之前，对尖轨跟部与转辙杆连接区的整体曲面进行空间划分，将该整体曲面划分为若干个规格相同的子区域；完成子区域划分后，针对每个子区域，采用预设的基准点云空间分布密度进行一次全方位的初始扫描，以获取该子区域内的基本曲面结构数据。本发明通过卷积神经网络对子区域曲面复杂性的自动化预测，能够有效识别出尖轨根部、转动接口、孔口等高复杂曲面区域，并在高复杂区域实现点云加密，确保局部几何细节充分表达，提升对微小裂纹、孔口变形、偏心磨耗等典型故障的识别能力。
