[发明专利]一种基于多层LSTM的动车组轴箱轴承温度预测方法

说明书

本发明涉及动车组轴箱技术领域，具体涉及一种基于多层LSTM的动车组轴箱轴承温度预测方法，包括：采集轴箱轴承温度、环境温度、列车速度的信息数据，然后将采集到的信息数据分别进行分组；然后将分组好的数据分别依次进行去重，去异常值，归一化处理，然后将归一化后的各组数据作为输入数据输入LSTM模型中，得到轴承温度的LSTM输出预测值，再将轴承温度进行反归一化处理，得到预测轴承温度值。本发明每次计算模型的输入相应地往后滑移一分钟，通过不断滑移、不断更新轴箱轴承未来温度的走势，能有效预测未来一段时间的轴箱轴承温度，给应急处理预留一定的时间，减少对乘客行程的影响。

技术领域

本发明涉及动车组轴箱技术领域，具体涉及一种基于多层LSTM的动车组轴箱轴承温度预测方法。

背景技术

动车、全称动力车辆，是指轨道交通系统中装有动力装置的车辆，包括机车和动力车厢两大类。动车装配有驱动车轮，而与之相对应的无驱动装置的车辆就是拖车。列车要能在轨道上正常运行，就必须有动车为整列火车提供足够牵引力，但可以不挂没有动力的拖车。动车是安装有车轮驱动机器设备的铁路车辆，而不是动车组。不仅高速列车中有动车，所有火车类型的交通工具、包括常速动车组、普速列车、地铁列车、轻轨列车、单轨列车和磁悬浮列车等都有动车。

截止2018年底，中国共有动车组3256标准组，共计26048辆，而每辆车有8个轴箱轴承；轴箱轴承承受载荷大，运行工况恶劣多变，每年都会有大量的轴箱轴承损坏导致列车降速运行而晚点，甚至临时停车。轴箱轴承是保证高速动车组安全、高效运行的核心零部件之一，因此对高速动车组的轴箱轴承状态监测具有非常实际的研究价值。现有的技术是通过车载动车组轴温报警系统进行报警，报警系统通过双通道的温度传感器采集温度数据，来实现冗余采集，当检测温度达到车载逻辑设定的绝对阈值或差值阈值后，车载轴温报警系统报警。

但是，现有技术只是考虑了温度这一个单变量，没有考虑速度，环境温度等因素，而这些因素对轴箱轴承温度有极大影响。另外，现有技术一旦出现热轴预警就要限速运行(250Km/h)，一旦出现热轴报警，列车将限速(40Km/h)。报警后，到前方站后还要停车检查，因此一旦出现这俩类报警，必然导致列车晚点，甚至长时间临时停车，必然对乘客行程安排造成影响。

为此，本发明提供一种考虑列车速度、环境温度等关键因素，能实现预测未来一段时间的轴箱轴承温度趋势，给应急处理预留一定的时间，基于多层LSTM的高速动车组轴箱轴承温度预测方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多层LSTM的动车组轴箱轴承温度预测方法，通过将传感器采集的轴箱轴承温度、速度、环境温度的实时数据进行预处理后，输入到LSTM模型中，每次计算模型的输入相应地往后滑移一分钟，通过不断滑移不断更新轴箱轴承未来温度的走势，如果轴箱轴承温度正常，那么未来预测的温度也是正常走势，如果轴箱轴承温度异常，那么预测出来的未来温度数据也是异常的，如未来预测温度超过轴箱轴承报警阈值，即可实现提前预警。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于多层LSTM的动车组轴箱轴承温度预测方法，包括以下步骤：

S1.采集轴箱轴承温度、环境温度、列车速度的信息数据，然后将采集到的信息数据分别进行分组；

S2.将分组好的数据分别进行去重，且一分钟对应一个数据；

S3.采用4分位数法分别对每组数据进行去异常值；

S4.分别对每组数据进行归一化处理；

S5.将归一化后的各组数据作为输入数据输入LSTM模型中，得到轴承温度的LSTM输出预测值z；

S6.将轴承温度进行反归一化处理，得到预测轴承温度值Z，Z＝z*150。