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一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法技术

技术编号:16152021 阅读:48 留言:0更新日期:2017-09-06 17:52
本发明专利技术涉及一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,用于磁浮列车控制器板卡的故障检测中,包括以下步骤:(1)检测前,根据先验信息获取控制器板卡的m组验前数据πi,i=1,2,3…m;(2)对控制器板卡施加故障信号,并获取一组现场数据x1,x2,…xn;(3)从每组验前数据πi中抽取p个抽样值πi1,πi2,…πip,并结合现场数据形成样本矩阵,并求样本矩阵的特征根;(4)根据样本矩阵的特征根,计算验前数据的权重系数。与现有技术相比,本发明专利技术能结合现场数据对先验信息进行定量修正,体现出先验信息与现场数据的有效融合。

【技术实现步骤摘要】
一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法
本专利技术涉及一种数据权重设置方法,尤其是涉及一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法。
技术介绍
在利用Bayes方法进行小子样复杂系统可靠性评定时,验前信息的获取和表示是一个关键问题。由于实验方式和手段的多样化,对于在研的同一状态产品,往往可以从多种来源获得可靠性信息,目前最常采用的是利用加权融合技术融合多源验前信息。加权融合法是一种最常用的多源先验信息融合方法。加权融合法的关键在于确定不同先验分布在综合先验分布中的合理权重。在统计理论和实践中,权重是表明各个评价指标(或者评价项目)重要性的权数,表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类,各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义,一般有以下几种权重。按照权重的表现形式的不同,可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数,能更加直观地反映权重在评价中的作用。按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分,可分为独立权重和相关权重。独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关,在综合评价中较多地使用独立权重,以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系,相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下,基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。但在融合权值的确定过程中,“定权模型”没有从可靠性信息的本质特征和实验数据的特点出发,往往不可避免的会存在一定的主观性。而“变权模型”中权重如何变化是一个值得探讨的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种精度高的磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,该方法在权值的确定过程中,根据可靠性信息的本质特征和实验数据的特点,客观地赋予每种源信息相应的权重。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,用于磁浮列车控制器板卡的故障检测中,包括以下步骤:(1)检测前,根据先验信息获取控制器板卡的m组验前数据πi,i=1,2,3…m,先验信息包括手册、专家信息或类似产品的实验数据等;(2)对控制器板卡施加故障信号,并获取一组现场数据x1,x2,…xn;(3)从每组验前数据πi中抽取p个抽样值πi1,πi2,…πip,并结合现场数据形成样本矩阵,并求样本矩阵的特征根;(4)根据样本矩阵的特征根,计算验前数据的权重系数。所述的样本矩阵为:。所述的现场数据x1,x2,…xn为独立同分布样本。所述的特征根满足λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp>0。所述的步骤(4)具体为:根据下式计算权重系数εj,其中,j=1,2,3…p。本专利技术通过对控制器板卡进行多次测量,存在多组现场数据,结合验前数据,获得综合样本矩阵。对样本矩阵进行特征根求解,再以特征根为基础,根据验前数据与现场数据的差异程度进行权重设置。本专利技术可使用步骤(4)计算所得的权重系数εj分别与步骤(1)所选取的控制器板卡的m组验前数据相乘得到新的验前数据,用于控制器板卡的故障检测。与现有技术相比,本专利技术具有以下优点:(1)将验前数据与现场数据融合形成样本矩阵,减少偶然因素的影响,综合考虑先验信息与现场数据的有效融合,提高实验数据的精度;(2)本专利技术能结合现场数据对验前数据进行定量修正,使验前数据与现场数据的有效融合;(3)本专利技术易于掌握。附图说明图1为本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。如图1所示,一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,用于磁浮列车控制器板卡的故障检测中,包括以下步骤:(1)检测前,根据手册、专家信息或类似产品的实验数据等先验信息获取控制器板卡的m组验前数据πi,i=1,2,3…m;(2)对控制器板卡施加故障信号,并获取一组现场数据x1,x2,…xn,现场数据为独立同分布样本;(3)从每组验前数据πi中抽取p个抽样值πi1,πi2,…πip,并结合现场数据形成样本矩阵,并求样本矩阵的特征根,特征根满足λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp>0,样本矩阵为:(4)根据下式计算权重系数εj,其中,j=1,2,3…p。本专利技术通过对控制器板卡进行多次测量,存在多组现场数据,结合验前数据,获得综合样本矩阵。对样本矩阵进行特征根求解,再以特征根为基础,根据验前数据与现场数据的差异程度进行权重设置。本专利技术提出一种利用特征根来确定其权重因子的算法。该方法在权值的确定过程中,根据可靠性信息的本质特征和实验数据的特点,客观地赋予每种源信息相应的权重。本专利技术可使用步骤(4)计算所得的权重系数εj分别与步骤(1)所选取的控制器板卡的m组验前数据相乘得到新的验前数据,用于控制器板卡的故障检测。本文档来自技高网...
一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法

【技术保护点】
一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,用于磁浮列车控制器板卡的故障检测中,其特征在于,包括以下步骤:(1)检测前,根据先验信息获取控制器板卡的m组验前数据πi,i=1,2,3…m;(2)对控制器板卡施加故障信号,并获取一组现场数据x1,x2,…xn;(3)从每组验前数据πi中抽取p个抽样值πi1,πi2,…πip,并结合现场数据形成样本矩阵,并求样本矩阵的特征根;(4)根据样本矩阵的特征根,计算验前数据的权重系数。

【技术特征摘要】
1.一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,用于磁浮列车控制器板卡的故障检测中,其特征在于,包括以下步骤:(1)检测前,根据先验信息获取控制器板卡的m组验前数据πi,i=1,2,3…m;(2)对控制器板卡施加故障信号,并获取一组现场数据x1,x2,…xn;(3)从每组验前数据πi中抽取p个抽样值πi1,πi2,…πip,并结合现场数据形成样本矩阵,并求样本矩阵的特征根;(4)根据样本矩阵的特征根,计算验前数据的权重系数。2.根据权利要求1所述的一种磁浮列车控制器板卡故障检测数据权重设置方法,其特征在于,所述的样本矩阵为:

【专利技术属性】
技术研发人员:潘洪亮廖志明林国斌韩鹏张兴媛王旋
申请(专利权)人:同济大学
类型:发明
国别省市:上海,31

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