[发明专利]基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法

说明书

本发明公开了基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法，包括以下步骤：S1、基于随机矩阵理论和大数据构建初始矩阵；S2、通过预设的移动窗口将初始矩阵转换为批量随机矩阵；S3、根据随机矩阵理论单环定理将批量随机矩阵转换为非Hermite矩阵；S4、计算非Hermite矩阵的特征值，并根据所述特征值得到该特征值的MSR，并将MSR作为悬浮系统的健康状态值；S5、依据得到的悬浮系统的健康状态值，通过累积和函数实现悬浮系统早期故障检测。本发明通过随机矩阵理论获得悬浮系统的健康状态值，并通过悬浮系统健康状态的历史值，利用累积和函数实现早期故障检测，具有检测简单、可靠性高的优点。

技术领域

本发明涉及磁悬浮列车技术领域，特别是涉及一种基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法。

背景技术

随着磁悬浮列车的普及，悬浮系统的安全性和可靠性越来越受到关注。在磁浮列车运行过程中，一旦悬浮系统发生故障，列车将无法运行。如果能在悬浮系统故障发生前检测出系统早期故障，将很大程度上避免这类事情发生。但悬浮系统健康程度在其工作寿命期间是逐渐降低其性能直至发生故障。其退化过程通常受到两种变化的影响，即个体变异性和时间变异性。因此，如何准确的检测悬浮系统的早期故障是目前急需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提出基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法，利用随机矩阵理论和累积和函数实现早期故障检测并获得早期故障时刻，具有检测简单、可靠性高的优点。

一方面，本发明提供了基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法，包括以下步骤：

S1、基于随机矩阵理论和大数据构建初始矩阵；

S2、通过预设的移动窗口将初始矩阵转换为批量随机矩阵；

S3、根据随机矩阵理论单环定理将批量随机矩阵转换为非Hermite矩阵；

S4、计算非Hermite矩阵的特征值，并根据所述特征值得到该特征值的MSR，并将MSR作为悬浮系统的健康状态值；

S5、依据得到的悬浮系统的健康状态值，通过累积和函数实现悬浮系统早期故障检测。

进一步地，所述初始矩阵通过如下表达方式描述：

式中，A表示初始矩阵，T表示矩阵转置，R表示变量的数量，N_m表示第m个时间序列中的样本数，，表示R行N_m列矩阵集合，X₁、X₂、X_k、X_R分别为初始矩阵A的元素，其表达式为：

式中，X_k表示第k个变量在第m个时间序列中的一维随机矩阵，x_k1、x_k2、分别为一维随机矩阵X_k的元素。

进一步地，所述批量随机矩阵的表达式为:

A_j＝(Y_j1,Y_j2,...,Y_jk,...,Y_jR)^T∈C^R×d (3)

式中，Y_j1、Y_j2、Y_jk、Y_jR分别为批量随机矩阵A_j中长度为d的向量，d表示移动窗口的宽度，C^R×d表示R行d列矩阵集合，j∈[1,N_m-d+1]是批量随机矩阵A_j的序列号，其中：