故障预测模型的建立方法、列车系统故障预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了故障预测模型的建立方法、列车故障预测方法和装置，该方法包括：获取当前列车系统的本地样本运行数据和相关样本运行数据；对本地样本运行数据进行指标提取，得到关键指标数据；根据相关样本运行数据中的初级相关指标与当前列车系统的空间相关性，确定相关指标数据；其中，初级相关指标用于表征能够导致列车系统出现故障的指标；利用关键指标数据和相关指标数据，训练得到故障预测模型。本方案能够提高对列车故障进行预测时的准确性。方案能够提高对列车故障进行预测时的准确性。方案能够提高对列车故障进行预测时的准确性。

【技术实现步骤摘要】
故障预测模型的建立方法、列车系统故障预测方法和装置


[0001]本专利技术涉及轨道交通
，特别涉及故障预测模型的建立方法、列车故障预测方法和装置。

技术介绍

[0002]随着科学技术和经济的发展，轨道交通已经成为了人们日常生活和国家经济发展中必不可少的交通工具，当然，随之而来的是轨道交通的安全运营也越来越受到人们的关注。在轨道交通的运营中，列车关键系统或部件的性能直接关系到车辆运行的安全性和可靠性。因此，及时对故障进行预测是保证列车安全的关键。
[0003]目前，在对列车的某一故障进行预测时，通常利用该故障所属的部件或系统的数据来进行预测。然而，列车的系统或部件具有复杂性，而且会受到不确定的环境干扰。比如，不同部件或不同系统之间会相互影响。也就是说，列车的故障不仅是某一个系统或部件所确定的，而且会受到其他系统或部件的干扰和影响，这导致对列车故障进行预测时的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了故障预测模型的建立方法、列车故障预测方法和装置，能够提高对列车故障进行预测时的准确性。
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.故障预测模型的建立方法，其特征在于，包括：获取当前列车系统的本地样本运行数据和相关样本运行数据；对所述本地样本运行数据进行指标提取，得到关键指标数据；根据所述相关样本运行数据中的初级相关指标与所述当前列车系统的空间相关性，确定相关指标数据；其中，所述初级相关指标用于表征能够导致列车系统出现故障的指标；利用所述关键指标数据和所述相关指标数据，训练得到所述故障预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关样本运行数据包括如下中的至少一项：在与所述当前列车系统相距预设距离范围之内的系统的运行数据、以及与当前列车系统所属的列车为同一线路的列车系统的数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述本地样本运行数据进行指标提取得到关键指标数据的步骤，包括：获取第一故障指标集合；其中，所述第一故障指标集合中包括至少一个对应列车故障的故障指标；从所述本地样本运行数据中提取所述第一故障指标集合中所包括的至少一个故障指标，得到所述关键指标数据；和/或，所述初级相关指标的确定方法，包括：获取第二故障指标集合；其中，所述第二故障指标集合中包括至少一个对应列车故障的故障指标；从所述相关样本运行数据中提取所述第二故障指标集合中所包括的至少一个故障指标，得到所述初级相关指标数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关样本运行数据中的初级相关指标与所述当前列车系统的空间相关性确定相关指标数据的步骤，包括：根据所述初级相关指标与所述当前列车系统的空间相关性，得到空间相关矩阵；根据所述空间相关矩阵中的各个空间相关值，确定所述相关指标数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初级相关指标与所述当前列车系统的空间相关性得到空间相关矩阵的步骤，包括：确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的空间距离；确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的差异；根据所述空间距离和所述差异，对所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的相关程度进行缩放，得到所述空间相关矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的空间距离的步骤，包括：获取所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的依赖性；计算所述初级相关指标与所述当前列车系统的物理距离；根据所述依赖性和所述物理距离，确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的空间距离。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述初级相关指标与所述当前列车系统的物理距离的步骤，包括：
获取预先构建的列车网络层级结构；其中，所述列车网络层级结构中包括至少两个位于不同层级的列车网络参量，且每一个列车网络参量都对应一个节点，相邻两个层级的任意两个节点相连接；每一个列车参量所属的层级根据其本身所包含的参量层级数确定；根据所述列车网络层级结构，确定所述初级相关指标所在节点到所述当前列车系统所在节点需要的最短步长；其中，相邻两个节点之间的步长为1。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述列车网络层级结构包括至少五个层级的列车网络参量；且，第一层级包括列车网络节点；第二层级包括至少一个列车线路节点；第三层级包括至少一个列车编号节点；第四层级包括至少一个列车系统节点；第五层级包括至少一个列车指标节点。9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述依赖性和所述物理距离，确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的空间距离的步骤，包括：利用如下计算式计算初级相关指标与当前列车系统之间的空间距离：D＝(1
‑
T)*F其中，D用于表征所述空间距离对应的矩阵，T用于表征由当前列车系统对各个初级相关指标的依赖值所构成的依赖矩阵，F用于表征由各个初级相关指标与当前列车系统之间的物理距离值所构成的物理距离矩阵。10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的差异，包括：利用皮尔逊相关法、斯皮尔曼相关法和欧几里得距离法中的至少一个确定所述初级相关指标与当前列车系统之间的差异。11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述空间距离和所述差异，对所述所述初级相关指标与所述当前列车系统之间的相关程度进行缩放得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艺菲，郑杰，尼古拉斯，
申请(专利权)人：西门子交通技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：