[发明专利]高铁行车设备故障诊断方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种高铁行车设备故障诊断方法及装置，方法包括：基于信号分析方法，从采集的高铁行车设备的一种或多种原始数据信号中提取故障特征；基于分类器根据每种所述原始数据信号的故障特征对所述高铁行车设备进行初步故障诊断，获取每种所述原始数据信号对应的初步诊断结果；基于多传感器融合算法将所有所述原始数据信号对应的初步诊断结果进行融合，获取所述高铁行车设备的最终诊断结果。本发明实施例实现对高铁行车设备进行自动故障诊断，而且诊断结果更加精确。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种高铁行车设备故障诊断方法及装置。

背景技术

高速铁路行车安全监控信息物理系统是多因素交互作用的、动态的、实时的系统，系统的时间与空间的实时变换，使人，如动车组机车司机、列车调度员和车站值班员，以及高速列车、线路三个基本的简单静态的构成要素变成复杂的动态复合型系统，系统中的任何一个因素已不是原有意义的因素，随着时间与空间的扩展，动态行车效应的失调，使其系统的危险性放大，可操作性变弱，匹配性松弛。

系统中任何因素相互作用的失衡都会导致高速铁路行车事故，因此对高速铁路行车事故发生的机理、行车相关作业人员安全可靠性分析、行车设备安全性分析、安全保障体系构建及系统安全性评价等问题进行系统化研究具有极其重要的理论价值与现实意义。

目前轨道交通的高集成度设备设施给运营企业带来极大便利的同时，给运维人员提出更高的要求，尤其是自动化黑盒系统和重要的机电设备。而周期性检修易造成设备过修或欠修，而且费时费力；生产数据库存化严重，难以有效指导检修。尤其是对行车影响较大的系统，及早发现和预防事故是智能运维发展的核心目标。

发明内容

为克服上述现有的人工高铁行车设备故障诊断方法费时费力，而且诊断困难的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种高铁行车设备故障诊断方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种高铁行车设备故障诊断方法，包括：

基于信号分析方法，从采集的高铁行车设备的一种或多种原始数据信号中提取故障特征；

基于分类器根据每种所述原始数据信号的故障特征对所述高铁行车设备进行初步故障诊断，获取每种所述原始数据信号对应的初步诊断结果；

基于多传感器融合算法将所有所述原始数据信号对应的初步诊断结果进行融合，获取所述高铁行车设备的最终诊断结果。

具体地，基于信号分析方法，从采集的高铁行车设备的多种原始数据信号中提取故障特征的步骤包括：

对每种所述原始数据信号进行时域分析，获取每种所述原始数据信号的时域特征；

对每种所述原始数据信号进行频域分析，获取每种所述原始数据信号的频域特征；

对每种所述原始数据信号进行时频分析，获取每种所述原始数据信号的时频特征。

具体地，基于分类器根据每种所述原始数据信号的故障特征对所述高铁行车设备进行初步故障诊断，获取每种所述原始数据信号对应的初步诊断结果的步骤包括：

若所述高铁行车设备的原始数据信号为一种，则将所述原始数据信号的故障特征分别输入学习向量化神经网络和决策树模型，对所述高铁行车设备进行初步故障诊断，获取所述原始数据信号对应的初步诊断结果。

具体地，基于分类器根据每种所述原始数据信号的故障特征对所述高铁行车设备进行初步故障诊断，获取每种所述原始数据信号对应的初步诊断结果的步骤包括：

若所述高铁行车设备的原始数据信号包括声音信号，则将所述声音信号预处理成时频图后输入自适应堆叠式卷积神经网络模型，获取所述声音信号对应的初步诊断结果；或者，