一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法技术方案

本发明专利技术公开了复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，所述方法包括，步骤S100：根据磁浮列车悬浮系统的工况特点，将其工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；步骤S200：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本属于哪个工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量，再通过典型相关分析方法和Box‑Cox变换建所有工况的故障检测模型；步骤S300：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，切换到当前工况故障检测模型，通过典型相关分析方法和Box‑Cox变换后通过当前工况故障检测模型判断磁浮列车的悬浮系统状态。对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，提高了故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能。

A Fault Detection Method for Suspension System with Non-Gauss Process under Complex Conditions

【技术实现步骤摘要】
一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法
本专利技术涉及磁浮列车
，尤其涉及一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法。
技术介绍
磁悬浮列车越来越受到欢迎。同时，磁悬浮列车的安全可靠运行也越来越受到关注。悬浮系统是磁浮列车的核心系统之一。状态修是基于维护对象的健康状况来修复对象。故障检测是状态修的基本前提。尽管基于典型相关分析的方法的成功应用是基于过程噪声和残余信号遵循高斯分布的假设，但是对于磁浮列车的悬浮系统具有复杂工况的非高斯过程，该方法存在两个问题：一方面，该过程在复杂的工况下运行，导致大的数据差异并削弱故障检测的能力。另一方面，当该过程在实践中是非高斯过程时，故障检测更具挑战性。因此，对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，如何提高故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能，成为本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，提高了故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能。本专利技术解决其技术问题采用的技术方案是：复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100：根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，将磁浮列车的悬浮系统的工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；步骤S200：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量，再通过典型相关分析方法和Box-Cox变换建立磁浮列车的悬浮系统的所有工况的故障检测模型；步骤S300：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，切换到当前工况故障检测模型，通过典型相关分析方法和Box-Cox变换后通过当前工况故障检测模型判断磁浮列车的悬浮系统状态。优选地，所述步骤S200具体为：步骤S210：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量；步骤S220：将输入向量和输出向量去中心化得到去中心化输入向量和去中心化输出向量；步骤S230：得到去中心化输入向量和去中心化输出向量的输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差；步骤S240：根据输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差得到残差矢量；步骤S250：使用残差矢量构建二次形式统计量，即建立步骤S210所确定的所属工况的典型相关分析方法的故障检测模型；步骤S260：通过Box-Cox变换将二次形式统计量的分布转换为高斯分布得到高斯分布下的距离阈值。优选地，所述步骤S300具体为：步骤S310：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，并得到当前时刻的输入量和输出量；步骤S320：切换到当前工况的故障检测模型后，得到去输入量和输出量的输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差；步骤S330：根据输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差得到当前时刻的残差；步骤S340：使用当前时刻的残差计算出当前时刻的二次形式统计量；步骤S350：通过Box-Cox变换将当前时刻的二次形式统计量转换为高斯分布下的当前时刻的距离；步骤S360：根据当前工况故障检测模型的距离阈值判断磁浮列车的悬浮系统状态。优选地，所述步骤S240中残差矢量的计算公式为：其中，Γ＝(γ1，...，γl)，R＝(r1，...，rm)，为残差矢量主要成分的秩，为典型相关系数，γi，i＝1，...，l和rj，j＝1，...，m为相应的奇异向量，l为输入样本的维数，m为输出样本的维数，r为残差矢量，X为去中心化输入向量，Y为去中心化输出向量∑x为去中心化输入向量和去中心化输出向量的输入协方差、∑y为去中心化输入向量和去中心化输出向量的输出协方差。优选地，所述步骤S250中典型相关分析方法的故障检测模型为：Q＝rTr(12)其中，Q为二次形式统计矢量。优选地，所述步骤S260中通过Box-Cox变换将二次形式统计量的分布转换为高斯分布为：当步骤S250所得到的二次形式统计量qw为正值时采用公式(13)将其转换为高斯分布，当步骤S250所得到的二次形式统计量qw为负值时采用公式(21)将其转换为高斯分布：其中，qw为二次形式统计矢量Q第w个数，λ为使zw(λ)～N(μ，σ2)彼此独立的常数，qw+a＞0，有n个样本{q1，q2，...，qn}。优选地，所述步骤S260中高斯分布下的距离阈值为：D1＝μ1+3σ1，D2＝μ1-3σ1其中，μ1和σ1分别为公式(13)或公式(21)所得的zw(λ)的平均值和标准差。对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，提高了故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能。附图说明图1为本专利技术第一种实施例提供的一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法的流程图；图2为本专利技术第二种实施例提供的复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法的流程图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。参见图1，图1为本专利技术第一种实施例提供的一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法的流程图。一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100：根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，将磁浮列车的悬浮系统的工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；步骤S200：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量，再通过典型相关分析方法和Box-Cox变换(一种广义幂变换方法)建立磁浮列车的悬浮系统的所有工况的故障检测模型；步骤S300：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，切换到当前工况故障检测模型，通过典型相关分析方法和Box-Cox变换后通过当前工况故障检测模型的阈值判断磁浮列车的悬浮系统状态。对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，如何提高故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能。对于悬浮系统中具有复杂工况的非高斯过程，提高了故障检测率和降低误报率，以提高对磁浮列车的安全性能。参见图2，图2为本专利技术第二种实施例提供的复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法的流程图；一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100：根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，将磁浮列车的悬浮系统的工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，可将磁浮列车的悬浮系统复杂的工况可以分为若干个的工况，不同工况可以通过切换规则来切换，因此可以根据不同工况的特点建立工况之间的切换规则。如表1为磁浮列车的悬浮系统三种工况的切换规则。列车的状态数据不仅包括电流、电压等模拟信号，还包括阀门、牵引、制动等数字信号。可根据状态字将悬浮系统分为三种工况。表1为三种工况的切换规则。表1磁浮列车的悬浮系统三种工况的切换规则步骤S210：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量X0∈Rl×N和输出向量Y0∈Rm×N；X0＝[x0(1)，x0(2)，...，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，将磁浮列车的悬浮系统的工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；步骤S200：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量，再通过典型相关分析方法和Box‑Cox变换建立磁浮列车的悬浮系统的所有工况的故障检测模型；步骤S300：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，切换到当前工况故障检测模型，通过典型相关分析方法和Box‑Cox变换后通过当前工况故障检测模型判断磁浮列车的悬浮系统状态。

【技术特征摘要】
1.一种复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：根据磁浮列车的悬浮系统的工况特点，将磁浮列车的悬浮系统的工作状态分为若干个工况并建立工况的切换规则；步骤S200：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量，再通过典型相关分析方法和Box-Cox变换建立磁浮列车的悬浮系统的所有工况的故障检测模型；步骤S300：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，切换到当前工况故障检测模型，通过典型相关分析方法和Box-Cox变换后通过当前工况故障检测模型判断磁浮列车的悬浮系统状态。2.根据权利要求1所述的复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S200具体为：步骤S210：获得所有工况下的若干个样本，根据工况的判断规则判断各样本所属工况，将同一工况下的样本构成输入向量和输出向量；步骤S220：将输入向量和输出向量去中心化得到去中心化输入向量和去中心化输出向量；步骤S230：得到去中心化输入向量和去中心化输出向量的输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差；步骤S240：根据输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差得到残差矢量；步骤S250：使用残差矢量构建二次形式统计量，即建立步骤S210所确定的所属工况的典型相关分析方法的故障检测模型；步骤S260：通过Box-Cox变换将二次形式统计量的分布转换为高斯分布得到高斯分布下的距离阈值。3.根据权利要求2所述的复杂工况下非高斯过程的悬浮系统的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S300具体为：步骤S310：获取磁浮列车的悬浮系统的监测数据并判断当前工况，并得到当前时刻的输入量和输出量；步骤S320：切换到当前工况的故障检测模型后，得到去输入量和输出量的输入协方差、输出协方差和输入输出互协方差；步骤S330：根据输入协方差、输出协方差和输入输出互协...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙志强，王平，张敏，陈健，窦峰山，程虎，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，中车青岛四方机车车辆股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43