[发明专利]基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法在审
| 申请号： | 201611127578.9 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106600047A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 周斌;姜陈;廖小东;金永祥;谢名源 | 申请（专利权）人： | 上海铁路局 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/08;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 上海申蒙商标专利代理有限公司31214 | 代理人： | 徐小蓉 |
| 地址： | 200071 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 车组 客室 空调 故障 识别 预警 方法 | ||
1.一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：所述方法至少包括以下步骤：建立BP神经网络客室温度预测模型以预测动车组客室的室温；分析所述动车组客室的预测室温与其实际室温之间的差异，根据所述差异识别和预警所述动车组客室空调的故障。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：所述BP神经网络客室温度预测模型以所述动车组客室的历史外界环境温度为网格训练输入量，以所述动车组客室的历史室温为网格训练期望输出量。
3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：所述历史外界环境温度指的是，所述动车组客室所处的动车组的所有外界环境温度，所述动车组客室的室温指的是，所述动车组上每个客室与外界环境温度对应的室内温度。
4.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：所述BP神经网络客室温度预测模型以实时外界环境温度为预测输入量结合其网格训练得到的每个所述动车组客室的室温与外界环境温度的权值来预测所述动车组对应客室的室温。
5.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：所述分析所述动车组客室的预测室温与其实际室温之间的差异指的是，计算每列动车组的每节车厢实际室温与预测室温之间的差值，根据上述差值计算所述动车组上所有所述动车组客室的室温综合差值，根据所述室温综合差值识别和预警所述动车组客室空调的故障。
6.根据权利要求5所述的一种基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警方法，其特征在于：结合所述室温综合差值、所述室温综合差值的持续时间以及所述动车组客室的实际室温识别和预警所述动车组客室的空调的故障；识别和预警的条件还包括，所述室温综合差值所对应的所述动车组客室的实际室温绝对值大于等于设定数值，所述室温综合差值所对应的所述动车组具有一定速度值。
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