【技术实现步骤摘要】
轨道车辆的电源屏故障诊断方法及装置
本专利技术涉及轨道交通
，尤其涉及一种轨道车辆的电源屏故障诊断方法及装置。
技术介绍
铁路电源屏是向铁路信号电源屏供电的重要电源屏，电源屏的安全稳定运行与否能够直接影响到影响行车安全，而电源屏在工作中受自身部件老化、环境等因素的影响，会造成故障频发，进而严重影响行车安全。因此，对电源屏的运行状态监测以及故障精准定位尤为重要。目前电源屏的监测大多是由信号集中监测系统来完成的，其监测的各项参数远不能满足电源屏故障发生时的精准诊断及定位。对于城市轨道交通电源屏的运维，运维人员所依赖的运维数据主要集中在，电源屏各个配电模块的输入输出监测的数据。运维人员从监测的电源屏各个配电模块的输入输出监测的数据中获取电源屏故障信息往往需要花费大量时间，且对电源屏的故障定位准确度不高。
技术实现思路
本专利技术提供的轨道车辆的电源屏故障诊断方法，用于克服现有技术中存在无法快速实现对轨道车辆的电源屏故障排查以及对电源屏故障诊断准确度不足的缺陷，能够快速地完成对电源屏故障排查以及对电...
【技术保护点】
1.一种轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，包括：/n根据目标电源屏的历史电路参数的类型，对所述历史电路参数进行划分；/n对划分后的历史电路参数进行预处理，以获取第一样本数据；/n根据所述第一样本数据，对所述目标电源屏进行故障诊断；/n其中，所述第一样本数据包括：第一类型历史电路参数的特征矩阵和第二类型历史电路参数的标签类数据；/n所述第一类型历史电路参数的特征矩阵是对所述历史电路参数划分后获取的第一类型历史电路参数进行特征预处理后所获取的；/n所述第二类型历史电路参数的标签类数据是对所述历史电路参数划分后获取的第二类型历史电路参数进行聚类或编码预处理后所获取的。/n
【技术特征摘要】
1.一种轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，包括：
根据目标电源屏的历史电路参数的类型，对所述历史电路参数进行划分；
对划分后的历史电路参数进行预处理，以获取第一样本数据；
根据所述第一样本数据，对所述目标电源屏进行故障诊断；
其中，所述第一样本数据包括：第一类型历史电路参数的特征矩阵和第二类型历史电路参数的标签类数据；
所述第一类型历史电路参数的特征矩阵是对所述历史电路参数划分后获取的第一类型历史电路参数进行特征预处理后所获取的；
所述第二类型历史电路参数的标签类数据是对所述历史电路参数划分后获取的第二类型历史电路参数进行聚类或编码预处理后所获取的。
2.根据权利要求1所述的轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述第一样本数据，对所述目标电源屏进行故障诊断，包括：
将所述第一类型历史电路参数的特征矩阵内的每一个元素与目标预设阈值进行匹配，以对所述目标电源屏进行故障诊断；
其中，所述目标预设阈值是根据所述第一类型历史电路参数的特征矩阵的类型所设定的。
3.根据权利要求1所述的轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述第一样本数据，对所述目标电源屏进行故障诊断，还包括：
根据所述第一样本数据，获取训练样本集；
将所述训练样本集输入至预设机器学习模型，以确定所述预设机器学习模型的参数；
根据所述预设机器学习模型和所述预设机器学习模型的参数，确定故障诊断模型；
将所述目标电源屏的电路参数输入至所述故障诊断模型中，以对所述目标电源屏进行故障诊断；
其中，所述训练样本集中包括多个已标注故障类型的训练样本数据。
4.根据权利要求3所述的轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述第一样本数据，获取训练样本集，包括：
对所述第一样本数据进行特征处理，以获取第二样本数据；
对所述第二样本数据进行故障类型标注，以获取训练标签数据；
根据所述第一样本数据、所述第二样本数据和所述训练标签数据，获取所述训练样本集。
5.根据权利要求4所述的轨道车辆的电源屏故障诊断方法，其特征在于，所述对所述第一样本数据进行特征处理，以获取第二样本数据，包括：
采用如下至少一种方式对所述第一样本数据进行特征初处理：
标准化、归一化、区间缩放、连续特征离散化、线性判别算法LDA和方差最大化理论PCA；
对特征初处理后的第一样...
【专利技术属性】
技术研发人员：智国盛，周驰楠，高凯，毕佳晶，
申请(专利权)人：广西交控智维科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45
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