[发明专利]一种诊断列车空调机组故障的方法

权利要求书

1.一种诊断列车空调机组故障的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、根据列车空调制冷系统工作原理及常见制冷空调故障，确定出列车空调机组的主要故障类型，并构建列车空调制冷系统故障诊断模型；

步骤2、根据步骤1构建好的列车空调制冷系统故障诊断模型进行数据采集和人工标注，并获取训练样本集合；

步骤3、选择并确定先验知识；

步骤4、选择核函数；

步骤5、采用基于先验知识的1–v–k的多种故障诊断算法，针对k类分类共构造出k个PKSVM分类器，最终构造出列车空调机组故障诊断模，具体按照以下步骤实施：

在构造k个分类器中的第i个分类器时，将第i类训练样本作为一类，类别号为yi＝1；其余的样本作为一类，类别号为yi＝-1，然后将分好的第i类的数据从样本中去除，进行第i+1次分类；

具体按照以下步骤获得第i个分类器：

步骤a、利用步骤3的先验知识构建临近非线性核分类问题的等式约束；

由步骤3得到的先验知识为：

对于一部分已知的x，利用g(x)≤0指定了一个5维的球体，当在其中时，x属于+1类，其中，g(x)＝||x-x₀||-r:x₀为圆心，r为半径；接着用g(x)₊＝max{g(x),0}替换g(x)≤0；

则先验知识表达为如下形式：

经过推导，式(1)等价于线性等式(2)，具体如下

线性等式(2)就是等式约束；

步骤b、将线性等式(2)加入到PSVM的线性问题公式(3)中，得到线性问题，如式(4)；

其中，K＝K(A,B′)∈R^m×k，B∈R^k×n，xⁱ∈Rⁿ，y∈R^m，A∈R^m×n，α∈R^m，λ,σ∈R，e＝(1,1,...,1)′_1×m，u∈R^k，g_i＝g(xⁱ)₊∈R^r，为一个r维向量函数，v∈R^r为一个r维向量，D为m×m的方阵，

步骤c、求解步骤b中涉及的式(4)的线性规划问题，得到如下形式：

和

其中，

Φ＝-σΓ+σH′S^-1G∈R^k，T＝σΘ+λK′K-σH′S^-1H∈R^k×k，Ω＝Φ-λK′e∈R^k；

步骤d、经步骤c后，得到基于PKSVM的第i个分类器为f_i(x)＝K_i(x,B′)u_i-γ_i；

利用上述四个小步骤，就能够得到其它五个分类器；

得到的六个分类器就构成了列车空调机组故障诊断模型；

步骤6、利用步骤5得到的列车空调机组故障诊断模型来诊断列车空调的运行状态。

2.根据权利要求1所述的诊断列车空调机组故障的方法，其特征在于，所述步骤1中列车空调的主要故障类型如下：

制冷剂泄露、蒸发器污垢、冷凝器污垢、有不凝性气体和压缩机停机；

在出现不同的故障时，列车空调机组的运行参数变化幅度不同，经数据分析，得到列车空调机组正常和各故障状态对应的判断参数对各故障的变化特征对应表；

选择特征向量Xi＝{压缩机吸气压力，压缩机排气压力，压缩机吸气温度，压缩机排气温度，机组实际制冷量}作为列车空调制冷系统故障诊断模型的输入。