[发明专利]高铁列控设备无线闭塞中心RBC系统的故障诊断方法

权利要求书

1.一种高铁列控设备无线闭塞中心RBC系统的故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取当前故障的特征向量；

根据所述当前故障的特征向量和故障案例库中的故障案例的特征向量，计算所述当前 故障与所述故障案例的相似度；

根据所述相似度，从所述故障案例库中选择至少一个目标故障案例，并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据当前故障的特征向量和故障案例库中的故障案例的特征向量，计算当前故障 与所述故障案例的相似度的步骤包括：

计算第一相似度SIM(X,Y)，作为当前故障与故障 案例库中的故障案例的相似度；其中，W_i为第i个RBC领域特征词的权重；X为待比较的故障 案例的特征向量；Y为当前故障的特征向量；D(X_i,Y_i)为X和Y之间的欧氏距离；或者

所述根据当前故障的特征向量和故障案例库中的故障案例的特征向量，计算当前故障 与所述故障案例的相似度的步骤包括：

计算第二相似度cosθ，作 为当前故障与故障案例库中的故障案例的相似度；θ为向量X,Y之间的夹角；

或者，所述根据当前故障的特征向量和故障案例库中的故障案例的特征向量，计算当 前故障与所述故障案例的相似度的步骤包括：

计算第一相似度SIM(X,Y)，其中，W_i为第i个RBC领 域特征词的权重；X为待比较的故障案例的特征向量；Y为当前故障的特征向量；D(X_i,Y_i)为X 和Y之间的欧氏距离；

计算第二相似度cosθ，θ为 向量X,Y之间的夹角；

计算所述第一相似度和所述第二相似度的平均值，作为当前故障与故障案例库中的故 障案例的相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障案例库的故障案例的特征向量根 据以下步骤建立：

选择一故障案例；

获取各个RBC领域特征词在所述故障案例的现象描述语句中出现的次数，生成所述故 障案例的特征向量X，X＝{X1，X2...Xn}，Xi表示第i个RBC领域特征词的特征值；1≤i≤n；n 为RBC领域特征词的总数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述RBC领域特征词包括：

RBC，本地终端，交换机，单系，双系，联锁，TSRS，移动授权，无线超时，无线链接超时， VIA服务器，R-JRU，调度集中,CTC，JRU，常用制动，维护终端，降级，CTCS-2，CTCS-3，等级转 换，主系，备系，ISDN服务器，运行图一系，二系，红光带，MA，MA回撤，MA延伸，制动，有条件紧 急制动，无条件紧急制动，紧急制动，C2转C3，C3转C2，GSM-R，重启，服务器，二乘二取二，冗 余，切换单元，列车，前车，后车，分界点，分界应答器，过分相，交接，分相区，升弓，降弓，中 继，临时限速，安全数据网，机柜，故障板卡，设备，网络，电源屏，供电，指示灯，熄灭，死机， 网络中断，关机，花屏，系统，模块，操作系统，通信，接口，车载，TCC，列控中心，ISDN线路，初 始化，日志文件，在线，待机模式，局域网，RBC_T机，自动重启，软件，通信计算机，轨道，闪 红，安全链接，逻辑，车载设备，应答器。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第i个RBC领域特征词的权重Wi根据如 下公式计算：

W_i＝P(m_i)×log(1+P(m_i)/P(m_i)’)；

其中，P(m_i)＝count(m₁)/{count(m₁)+count(m₂)+count(m₃)+…+count(m_n)}；

P(m_i)表示RBC领域特征词m_i在所有故障案例的现象描述语句中出现的概率；

count(m_i)表示RBC领域特征词m_i在所有故障案例的现象描述语句中出现的总次数。