[发明专利]一种ATP车载设备故障率预测方法

权利要求书

1.一种ATP车载设备故障率预测方法，其特征在于，包括：

获取ATP车载设备运行故障历史数据；

将获取到的ATP车载设备运行故障历史数据相空间重构至高维空间数据；

基于重构后的高维空间数据并结合Lyapunov指数法判断ATP车载设备运行故障历史数据是否具有混沌特性；

若是，则建立混沌预测模型，采用支持向量机SVM拟合预测数据与ATP车载设备运行故障历史数据之间的函数关系，从而预测ATP设备故障率的动态变化趋势。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将获取到的ATP车载设备运行故障历史数据相空间重构至高维空间数据包括：

获取到的ATP车载设备运行故障历史数据是长度为n的一维时间序列X，表示为：

X＝{x_i|i＝1,2,…,n}；

假设当前ATP车载设备类型为ATP-X，则定义：

xi=Σj=1iajΣj=1isj;]]>

式中，a_j表示第j天全路ATP-X设备发生的故障件数；s_j表示第j天全路ATP-X设备的走行公里数；

选取ATP-X设备某一段时间内的一维时间序列X，对时间序列X采用延迟嵌入的方式进行重构，得到重构后的高维空间数据Y：

Y=y1y2...y(m-1)τ=x1x2...xi...xn-(m-1)τx1+τx2+τ...xi+τ...xn-(m-2)τ..................x1+(m-1)τx2+(m-1)τ...xi+(m-1)τ...xn;]]>

式中，τ为延迟时间，m为嵌入维数，每一列表示一个相点，记M＝n-(m-1)τ。