一种磁悬浮列车及其列车的悬浮系统故障检测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种列车的悬浮系统故障检测方法，包括：针对每一种工况，获取该工况下的M个健康样本作为训练样本得到特征矩阵，通过PCA技术进行降维；通过计算主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出距离数据集合；基于服从正态分布的距离数据集合的均值及标准差，建立该工况下的故障报警阈值；在磁悬浮列车的运行过程中，针对任一次待测样本，当待测样本的主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离大于预先建立的目标工况下的故障报警阈值时，确定悬浮系统故障。应用本申请的方案，无需构建其他变量，计算简单方便，且检测精度高的优点。本申请还提供了一种列车的悬浮系统故障检测系统以及一种磁悬浮列车，具有相应技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种磁悬浮列车及其列车的悬浮系统故障检测方法和系统
本专利技术涉及故障检测
，特别是涉及一种磁悬浮列车及其列车的悬浮系统故障检测方法和系统。
技术介绍
随着中低速磁悬浮列车的运营与普及，悬浮系统作为列车最重要的运行系统之一，它的安全性、稳定性和可靠性受到人们的广泛关注。在磁浮列车行驶过程中，一旦悬浮系统发生故障，列车将无法悬浮，造成财产损失和人员伤亡。如果能在列车运营时，监测磁浮列车的悬浮间隙，分析其运行情况，在悬浮系统发生故障前或刚出现故障时实现对故障的检测和报警，那么可以很大程度上避免出现不可挽回的事故。因此，如何准确实现对悬浮系统的在线故障检测，是目前减少伤亡事故的当务之急。综上所述，如何有效地实现对悬浮系统的在线故障检测，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种磁悬浮列车及其列车的悬浮系统故障检测方法和系统，以有效地实现对悬浮系统的在线故障检测。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种列车的悬浮系统故障检测方法，包括：针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本；其中，所述M为正整数，每个训练样本均由预设数量的悬浮间隙数据构成；基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，并通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵；通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合；将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障报警阈值；在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离大于预先建立的目标工况下的故障报警阈值时，确定所述磁悬浮列车的悬浮系统故障；其中，所述目标工况为获取所述待测样本时所述磁悬浮列车所处于的运行工况。优选的，还包括：在将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障预警阈值；其中，所述故障预警阈值低于该运行工况下的故障报警阈值；在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离小于等于预先建立的目标工况下的故障报警阈值，且大于预先建立的目标工况下的故障预警阈值时，输出悬浮系统故障预警提醒信息。优选的，该运行工况下的故障报警阈值表示为：+3，该运行工况下的故障预警阈值表示为+2。优选的，所述针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本，包括：针对磁悬浮列车的每一种运行工况，利用宽度为p的移动时间窗口进行M次移动，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本。优选的，所述基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，包括：通过快速沃尔什转换FWHT，从矩阵中获得特征矩阵，其中，所述特征矩阵中的表示样本维度。优选的，所述通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵，包括：将所述特征矩阵进行转置得到矩阵，并将矩阵进行标准化，得到第一特征矩阵；其中，，为矩阵的数据单元，为第个特征参数；为的期望，为的方差，1≤≤M，1≤≤N；为第一特征矩阵的数据单元；确定出第一特征矩阵的协方差矩阵V，并确定出所述协方差矩阵V的个特征值以及每个特征值对应的特征向量；其中，，个特征值按照从大到小的顺序依次表示为，对应的特征向量依次表示为；将累计贡献率大于第一预设比例值时，所对应的前个特征向量作为主成分，得到个主成分的特征向量矩阵，并得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵，表示为：；其中，所述累计贡献率，。优选的，所述通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合，包括：通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合，表示为距离矩阵；其中，，表示经过降维之后得到的该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵的维度，1≤≤M，表示该工况下的主成分矩阵均值。优选的，所述将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合，包括：通过Box-Cox变换将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合。一种列车的悬浮系统故障检测系统，包括：训练样本获取模块，用于针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本；其中，所述M为正整数，每个训练样本均由预设数量的悬浮间隙数据构成；主成分矩阵构建模块，用于基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，并通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵；欧式距离计算模块，用于通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合；故障报警阈值建立模块，用于将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障报警阈值；故障监测模块，用于在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离大于预先建立的目标工况下的故障报警阈值时，确定所述磁悬浮列车的悬浮系统故障；其中，所述目标工况为获取所述待测样本时所述磁悬浮列车所处于的运行工况。一种磁悬浮列车，包括上述所述的列车的悬浮系统故障检测系统。本申请的方案中，通过训练样本建立了故障报警阈值，从而可以在磁悬浮列车的运行过程中，基于待测样本以及故障报警阈值，在线检测悬浮系统是否故障。并且，本申请的方案中，针对磁悬浮列车的每一种运行工况，建立了该运行工况下的故障报警阈值，有利于提高方案的检测准确度。针对任意一种运行工况，故障报警阈值的建立过程如下：首先是获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本，M为正整数，每个训练样本均由预设数量的悬浮间隙数据构成。再基于M个训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，并通过主成分分析PCA技术对特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个训练样本的主成分矩阵。由于通过PCA技术对特征矩阵进行了降维，有利于降低方案的计算复杂度，也就有利于提高在线检测的耗时，即有利于及早地确定出故障情况。之后，本申请的方案通过计算主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合，变换为服从正态分布的距离数据集合之后，再基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障报警阈值。该过程中，由于只需要计算主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，无需进行其他变量的构建，因此计算量也较本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，包括：/n针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本；其中，所述M为正整数，每个训练样本均由预设数量的悬浮间隙数据构成；/n基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，并通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵；/n通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合；/n将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障报警阈值；/n在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离大于预先建立的目标工况下的故障报警阈值时，确定所述磁悬浮列车的悬浮系统故障；其中，所述目标工况为获取所述待测样本时所述磁悬浮列车所处于的运行工况。/n

【技术特征摘要】
1.一种列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，包括：
针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本；其中，所述M为正整数，每个训练样本均由预设数量的悬浮间隙数据构成；
基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，并通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵；
通过计算所述主成分矩阵与主成分矩阵均值之间的欧式距离，得出由M个距离值构成的距离数据集合；
将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障报警阈值；
在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离大于预先建立的目标工况下的故障报警阈值时，确定所述磁悬浮列车的悬浮系统故障；其中，所述目标工况为获取所述待测样本时所述磁悬浮列车所处于的运行工况。


2.根据权利要求1所述的列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，还包括：
在将所述距离数据集合变换为服从正态分布的距离数据集合之后，基于服从正态分布的距离数据集合的均值以及标准差，建立该运行工况下的故障预警阈值；其中，所述故障预警阈值低于该运行工况下的故障报警阈值；
在所述磁悬浮列车的运行过程中，针对任意一次待测样本，当所述待测样本的主成分矩阵与所述主成分矩阵均值之间的欧式距离小于等于预先建立的目标工况下的故障报警阈值，且大于预先建立的目标工况下的故障预警阈值时，输出悬浮系统故障预警提醒信息。


3.根据权利要求2所述的列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，该运行工况下的故障报警阈值表示为：+3，该运行工况下的故障预警阈值表示为+2。


4.根据权利要求1所述的列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，所述针对磁悬浮列车的每一种运行工况，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本，包括：
针对磁悬浮列车的每一种运行工况，利用宽度为p的移动时间窗口进行M次移动，获取该运行工况下的M个健康样本作为训练样本。


5.根据权利要求4所述的列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，所述基于M个所述训练样本获得该运行工况下的特征矩阵，包括：
通过快速沃尔什转换FWHT，从矩阵中获得特征矩阵，其中，所述特征矩阵中的表示样本维度。


6.根据权利要求5所述的列车的悬浮系统故障检测方法，其特征在于，所述通过主成分分析PCA技术对所述特征矩阵进行降维，得到该运行工况下的M个所述训练样本的主成分矩阵，包括：
将所述特征矩阵进...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙志强，周旭，王平，翟明达，窦峰山，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43