车轮退化状态评估方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车轮退化状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及轨道交通技术领域，所述方法包括：获取车轮的振动信号；将振动信号输入深度张量自编码网络，获得深度张量自编码网络输出的深度时序特征；基于深度时序特征，对车轮的退化状态进行评估；其中，深度张量自编码网络是基于深度自编码网络和张量分解模型构建的。本发明专利技术通过基于深度张量自编码网络进行深度时序特征的提取，由于深度张量自编码网络中的张量分解模型可以从振动信号中提取本质信息，从而可以规避不规则噪声的干扰，使得提取的深度时序特征能够反映车轮的退化趋势，进而可以基于深度时序特征对车轮的退化状态进行自适应的准确评估。状态进行自适应的准确评估。状态进行自适应的准确评估。

【技术实现步骤摘要】
车轮退化状态评估方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及轨道交通
，尤其涉及一种车轮退化状态评估方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]地铁车辆在运行过程中，车轮踏面和轮缘与轨道持续磨损，导致车轮性能退化。对车轮退化过程中的不同状态进行评估是车辆故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)的关键环节。
[0003]近年来，机器学习技术被用于基于振动信号的地铁车轮退化状态的智能评估，有助于降低人工依赖，并优化镟修策略。但由于地铁车辆在实际运行过程中，由于地铁轮对通常受载荷、路况和温度等因素的影响，所采集到的车轮振动信号会受到不规则强噪声的干扰，导致车轮退化趋势不显著，现有方法难以直接从车轮振动信号中准确识别地铁车轮的状态变化。
[0004]因此，如何对车轮退化状态进行准确评估，成为业界亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种车轮退化状态评估方法、装置、电子设备及存储介质。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车轮退化状态评估方法，其特征在于，包括：获取车轮的振动信号；将所述振动信号输入深度张量自编码网络，获得所述深度张量自编码网络输出的深度时序特征，所述深度时序特征能够反映所述车轮的退化趋势；基于所述深度时序特征，对所述车轮的退化状态进行评估；其中，所述深度张量自编码网络是基于深度自编码网络和张量分解模型构建的。2.根据权利要求1所述的车轮退化状态评估方法，其特征在于，所述张量分解模型中包括多路延迟嵌入变换单元和Tucker分解单元；所述多路延迟嵌入变换单元用于对所述深度自编码网络中的隐藏层的特征序列进行多路延迟处理，获得延迟空间高阶张量；所述Tucker分解单元用于对所述延迟空间高阶张量进行Tucker分解，获得目标张量。3.根据权利要求1或2所述的车轮退化状态评估方法，其特征在于，在所述将所述振动信号输入深度张量自编码网络，获得所述深度张量自编码网络输出的深度时序特征之前，所述方法还包括：基于所述深度自编码网络和所述张量分解模型，构建初始深度张量自编码网络；基于损失函数和交替优化策略对所述初始深度张量自编码网络进行训练，获得训练完成的所述深度张量自编码网络；其中，所述损失函数包括自编码重构损失函数、张量重构损失函数和退化趋势损失函数。4.根据权利要求3所述的车轮退化状态评估方法，其特征在于，所述基于损失函数和交替优化策略对所述初始深度张量自编码网络进行训练，获得训练完成的所述深度张量自编码网络，包括：基于所述损失函数和所述交替优化策略，执行张量优化迭代过程；在确定连续两次执行所述张量优化迭代过程获得的因子矩阵的差值小于预设阈值的情况下，利用所述连续两次中的最后一次执行所述张量优化迭代过程获得的权重矩阵，对所述初始深度张量自编码网络中的目标参数进行更新，获得训练完成的所述深度张量自编码网络。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳勋，楚柏青，赵媛媛，寇淋淋，王璐，马亮，刘琦，石慧，郝敬荣，周骞，姜杉，王伟，张俊林，盛旭标，王思民，毛文涛，豆飞，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：