[发明专利]一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法

权利要求书

1.一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取第i时刻下机车目标轴轴位的轴温、辅助轴轴位的轴温、目标轴和辅助轴的轴端环境温度、机车运行参数数据；

S2、对S1获取的数据进行预处理得到第i时刻下的数据输入参数；

S3、先将预处理后的输入参数输入预测时间步长为n的轴温LSTM预测模型，该轴温LSTM预测模型是由历史轴温数据参数和对应时刻机车运行参数经LSTM模型搭建并训练得到；再将轴温LSTM预测模型输出结果进行反标准化处理后得到第i+n时刻下目标轴温的预测值；

S4、获取第i+n时刻下机车目标轴温的实测值；

S5、将第i+n时刻下目标轴轴位的轴温预测值和实测值间的差值与设定的警告阈值进行比较，输出警告结果；

对获取的第i时刻下轴温数据和机车运行参数数据进行预处理包括：先对目标轴和辅助轴的轴温数据进行有效性判断；再提取第i时刻下数据输入参数并对输入参数进行标准化处理；

所述有效性判断为：在连续采集的温度数据中，两时间点间隔1s，若待测时间点温度高于或低于上一个时间点5摄氏度视为无效数据，若待测时间点温度高于或低于上一个时间点5摄氏度以内视为有效数据；

所述辅助轴有若干组，所述辅助轴轴位与目标轴轴位的空间位置一致。

2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，所述机车运行参数包括：机车运行里程和速度。

3.根据权利要求1所述的一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，所述第i时刻下数据输入参数包括：辅助轴轴位的轴温、目标轴和辅助轴的轴端环境温度、机车运行参数、辅助轴与目标轴之间的最大同位温差、辅助轴与目标轴之间的最小同位温差。

4.根据权利要求1所述的一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，对第i时刻下数据输入参数进行标准化处理，标准化方法使用z-score，其公式为：

。

5.根据权利要求1所述的一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，某机车的转向架滚动轴目标轴轴位至少有6个点位选择：齿端轴箱位、齿端电机位、齿端报轴位、刷端报轴位、刷端电机位、刷端轴箱位；若目标轴的待测轴位选择齿端电机位，则辅助轴选择目标轴所在车厢的其他轴，轴位为齿端电机位。

6.根据权利要求1所述的一种基于LSTM模型的轴承温度预测和报警诊断方法，其特征在于，在第i+n时刻下，目标轴轴位的轴温预测值和实测值误差满足设定的预警阈值时，系统输出预警命令；在第i+n时刻下，目标轴轴位的轴温预测值和实测值误差满足设定的报警阈值时，系统输出报警命令。

7.一种获得轴温LSTM预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

A1、提取机车转向架历史数据中第u时刻下的目标轴轴位的轴温、辅助轴轴位的轴温、目标轴和辅助轴的轴端环境温度、机车运行参数数据；

A2、对A1提取的数据进行预处理得到历史第u时刻下的数据输入参数；

A3、提取历史数据第u+n时刻下目标轴轴位的轴温数据进行预处理后作为预测参数；

A4、将预处理后的第u时刻下的历史数据输入参数作为LSTM模型的输入数据、将预处理后的第u+n时刻下的预测参数作为LSTM模型的预测值，基于输入数据和预测值搭建并训练轴温预测的LSTM模型，得到预测时间步长为n的轴温LSTM预测模型。

8.根据权利要求7所述的一种获得轴温LSTM预测模型的方法，其特征在于，对获取的第u时刻下温度数据和机车运行参数数据进行预处理包括：先对目标轴轴位和辅助轴轴位的轴温数据进行有效性判断；再提取第u时刻下数据输入参数并对输入参数进行标准化处理。