[发明专利]一种基于随机故障注入的诊断算法评估方法及系统

说明书

本发明涉及牵引系统故障诊断领域，公开了一种基于随机故障注入的诊断算法评估方法及系统，以对系统待评估诊断算法进行更全面更客观的评估；本发明的方法包括建立故障注入模型库，将故障注入模型库中的每一个故障注入模型的故障信息进行分层，故障信息包括故障位置、故障类型、以及故障参数；根据设定要求随机对每一个故障注入模型的故障信息进行分层抽取，为待评估诊断算法选取相应的故障注入模型；采用选取的故障注入模型对待评估诊断算法进行测试，并根据测试结果计算评估指标，并将评估指标的计算值与设定的评估等级进行匹配，以得到待评估诊断算法的评估等级。

技术领域

本发明涉及牵引系统故障诊断领域，尤其涉及一种基于随机故障注入的诊断算法评估方法及系统。

背景技术

随着现代轨道交通技术的不断发展，高速列车的安全性已经成为高速铁路运行与发展的首要问题，牵引传动控制系统作为高速列车运行安全的关键系统之一，也是高速列车高发故障的主要来源之一，为了实时检测牵引传动控制系统的安全可靠运行，往往采用各种诊断算法对牵引传动控制系统进行实时检测，以能及时检测并诊断牵引传动控制系统的故障，但所采用的故障诊断算法在投入运行使用之前，都必须通过实验验证其算法的准确性。目前，对诊断算法进行测试的方式大多是人为设定下故障场景(类型、参数等)的确定型试验，无法对所有可能的故障场景(类型、参数等)进行全覆盖的大量随机测试，测试结果存在很大程度上的片面性及偶然性；此外，对于测试结果的评估，现有评估方法仅选取几个评估指标，很难客观、全面、综合地评估诊断算法的性能。

因此，如何更准确更全面、客观地对系统故障诊断算法进行测试与评估成为一个急需解决的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于随机故障注入的诊断算法评估方法及系统，以更全面更客观地对牵引传动控制系统用的诊断算法进行测试与评估。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于随机故障注入的诊断算法评估方法，包括以下步骤：

S1：建立故障注入模型库，将所述故障注入模型库中的每一个故障注入模型的故障信息进行分层，所述故障信息包括故障位置、故障类型、以及故障参数；

S2：根据设定要求随机对每一个所述故障注入模型的故障信息进行分层抽取，为待评估诊断算法选取相应的故障注入模型；

S3：采用S2中选取的故障注入模型对待评估诊断算法进行测试，并根据测试结果计算评估指标，并将所述评估指标的计算值与设定的评估等级进行匹配，以得到待评估诊断算法的评估等级。

优选地，所述S3中，所述设定的评估指标包括基本性能指标、关键性能指标、以及综合性能指标；

所述基本性能指标包括：检测延迟率，灵敏度，检测率，误检率，漏检率，故障位置辨识率，故障类型辨识率，故障参数辨识率；

所述关键性能指标包括反应力、有效性、以及辨识力；其中，所述反应力、所述有效性、以及所述辨识力分别由所述所有基本性能指标分组并进行组合加权计算得出；

所述综合性能指标由所述所有关键性能指标加权计算得出。

优选地，还包括步骤：根据所述基本性能指标构建至少三个指标群，分别为：反应力指标群、有效性指标群、以及辨识力指标群；

所述反应力指标群包括：所述检测延迟率和所述灵敏度；

所述有效性指标群包括：所述检测率、所述误检率、以及所述漏检率；

所述辨识力指标群包括：所述故障位置辨识率、所述故障类型辨识率、以及所述故障参数辨识率。

优选地，所述故障注入模型库中的故障注入模型为Q个，计算公式为：