1  引言

随着轨道交通的飞速发展，铁路列车的运行速度也在不断加快，一体化程度也在不断提高。作为轨道列车安全的重要保障，列车制动系统的安全性和可靠性也极为重要，列车的车载设备保存并监控制动系统的相关参数，例如：在高速运行时控制列车，在运行区间下的运行速度和超速保护。因此，如果能够快速、准确地利用车载设备的相关参数信息，对制动系统进行故障诊断和预测，就能有效地保证轨道列车的运行效率和稳定性。

2  深度学习在故障预测中的应用

由于车载设备的集成性和复杂性，铁路列车制动系统的潜在故障具有随机性、突发性、多样性和重叠性。这些特点极大地阻碍了故障的发现、处理和维护工作。如果仅仅依靠员工的先验知识进行故障分析和处理，效率会相对较低，故障被误诊或漏报的概率也会很高。

相关的研究主要集中在故障分析和故障检测方面，如故障树分析^[1]、概率模型^[2]、牵引电机故障检测^[3]、轨检机器人