【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法
本专利技术涉及一种CTCS3故障诊断方法。特别是涉及一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法。
技术介绍
CTCS3列控系统是目前中国高铁客运专线时速在300km以上普遍使用的列车运行控制系统,该系统有两个子系统,即车载子系统和地面子系统。CTCS根据功能要求和设配置划分应用等级,分为0~4级,CTCS3是其中的3级。但是在列车运行过程中,时常发生通信异常导致列车被限速系统减速或停车,从而导致列车晚点甚至后续列车也受到影响。当前的故障定位方法采用的是从人工导出故障列车相应时间段的接口监测数据进行人工分析故障根源,而不同厂家的接口监测系统导出的监测数据格式和内容存在较大差异且存在数据缺失、数据错误等问题,人工分析耗时耗力而且故障定位的准确率也不高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是,提供一种能够实现全自动化的故障分析定位CTCS3故障的基于机器学习的CTCS3故障诊断方法。本专利技术所采用的技术方案是:一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法,包括如下步骤:1)从CTCS3接口监测系统获取铁路无线通信网络的PRI接口、ABIS接口和A接口的数据,并对所述数据进行预处理;2)对预处理后的数据进行异常事件的特征提取;3)重复步骤1)~步骤2)得到设定时间段内所有超时事件的特征和事件原因标签构成数据集;4)采用机器学习的不同算法在数据集上进行训练和验证,得到故障诊断模型;5)对新发生的超时事件重复步骤1) ...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:/n1)从CTCS3接口监测系统获取铁路无线通信网络的PRI接口、ABIS接口和A接口的数据,并对所述数据进行预处理;/n2)对预处理后的数据进行异常事件的特征提取;/n3)重复步骤1)~步骤2)得到设定时间段内所有超时事件的特征和事件原因标签构成数据集;/n4)采用机器学习的不同算法在数据集上进行训练和验证,得到故障诊断模型;/n5)对新发生的超时事件重复步骤1)~步骤2)得到该事件的特征,将所述特征输入步骤4)中得到的故障诊断模型进行故障分类,得到判别结果;/n6)若没有人工对步骤5)中的判别结果进行干预,则结束;若有人工对步骤5)中的判别结果进行确认,或是修改步骤5)的判断结果为其他故障原因,则将人工干预结果和步骤2)提取的该事件的特征作为事件原因标签一起加入步骤3)得到的数据集中,并按设定的周期返回步骤4),更新故障诊断模型,继续循环。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)从CTCS3接口监测系统获取铁路无线通信网络的PRI接口、ABIS接口和A接口的数据,并对所述数据进行预处理;
2)对预处理后的数据进行异常事件的特征提取;
3)重复步骤1)~步骤2)得到设定时间段内所有超时事件的特征和事件原因标签构成数据集;
4)采用机器学习的不同算法在数据集上进行训练和验证,得到故障诊断模型;
5)对新发生的超时事件重复步骤1)~步骤2)得到该事件的特征,将所述特征输入步骤4)中得到的故障诊断模型进行故障分类,得到判别结果;
6)若没有人工对步骤5)中的判别结果进行干预,则结束;若有人工对步骤5)中的判别结果进行确认,或是修改步骤5)的判断结果为其他故障原因,则将人工干预结果和步骤2)提取的该事件的特征作为事件原因标签一起加入步骤3)得到的数据集中,并按设定的周期返回步骤4),更新故障诊断模型,继续循环。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的CTCS3故障诊断方法,其特征在于,步骤1)所述的预处理包括:
(1)针对CTCS3接口监测系统中发生的列车超时事件,截取故障发生时间附近时段的接口数据;
(2)对截取数据进行数据库加载、异常公里标的修正、缺失机车号/电台号的补充的处理。
技术研发人员:钟宏光,张朝,张珺,
申请(专利权)人:北京英诺威尔科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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