【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道风机，特别是一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法及设备。
技术介绍
1、为降低隧道内有害气体、烟尘、湿气、高温等对运营的影响，达到符合安全标准的空气环境，保证人身安全、设备正常使用和列车运行安全，隧道内须保持有良好的通风效果。长大隧道在采用自然通风、列车活塞风通风的措施后仍不能达到要求的空气环境，还需设置大量机械通风设备(通风机)，采用机械通风方式增强隧道内的通风能力。
2、目前，对这些隧道风机的状态检测主要依靠人工现场查看的方式，不仅效率低下、需耗费大量人力物力，诊断的误判性也较高，而且人工现场检测检修需要在维修天窗时间内进行，不能做到实时预警和报警。对隧道内通风机的状态性能进行远程监控，通过综合研判，准确掌握通风机的工作状态，有助于监管部门在保障隧道空气质量的同时优化运维资源配置，节省大量的人力物力，从而降低运维成本。
3、但现有技术中并无行之有效的生存分析的隧道风机状态智能判别方法。因此如今需要一种基于状态传感器数据的风机状态智能判别方法，使得运维单位能准确掌握各风机工作状态，进而提...
【技术保护点】
1.一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述数据标记处理中所述标签变量标记用于生成标记样本数据，所述时间变量标记用于得到所述标记样本数据对应的时长；
3.根据权利要求2所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述S3中所述加速失效时间模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述时间变量T的概率分布函数为：
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述数据标记处理中所述标签变量标记用于生成标记样本数据，所述时间变量标记用于得到所述标记样本数据对应的时长；
3.根据权利要求2所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述s3中所述加速失效时间模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述时间变量t的概率分布函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于生存分析的隧道风机状态智能判别方法，其特征在于，所述风险概率阈值的计算公式为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：林飞，朱轶，陶世杰，廖玉义，李磊，
申请(专利权)人：中铁二院工程集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。