[发明专利]一种城轨车辆及其客室车门故障诊断方法

权利要求书

1.一种城轨车辆客室车门故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤

S1，基于无故障状态采集的训练样本集，构建邻域保持嵌入算法NPE模型，计算统计限和统计限SPE_lim；

S2，基于车门运行实时状态采集的故障判断数据矩阵，根据邻域保持嵌入算法NPE模型，获取故障判断数据矩阵的实时的统计量T²和统计量SPE；

S3，判断故障判断数据矩阵的统计量T²和统计量SPE是否超出统计限和统计限SPE_lim，若两者均未超出统计限，则判定为车门没有发生故障，否则判定为车门发生故障。

2.根据权利要求1所述的一种城轨车辆客室车门故障诊断方法，其特征在于：步骤S1中包括

S11)，训练样本集为在客室车门无故障的状态下，获取客室车门参数经过n次采样之后的原始数据矩阵，对原始数据矩阵进行归一化处理；

S12)，利用改进小波阈值法去噪，获得重构原始数据矩阵；

S13)，对重构原始数据进行小波分析，得到小波系数和系数矩阵，对每个尺度构建邻域保持嵌入算法NPE模型，计算统计限和统计限SPE_lim。

3.根据权利要求1所述的一种城轨车辆客室车门故障诊断方法，其特征在于：步骤S2中包括

S21)，获取新的故障判断数据矩阵，进行归一化处理，处理后的数据进行小波分解，得到新的系数矩阵；

S22)，根据邻域保持嵌入算法NPE模型获取新的故障判断数据矩阵的实时的统计量T²和统计量SPE。

4.根据权利要求2所述的一种城轨车辆客室车门故障诊断方法，其特征在于：步骤S11中包括

A)在无故障状态下，客室车门参数经过n次采样之后获得原始数据矩阵为X_orig∈R^n×m，其中m是过程变量的数目，n是每一个变量的样本数目；

B)将X_orig的每一列化为均值为0，标准差为1，标准化处理的方式为：

其中，x_i为原始数据的第i次采样，x_mean为原始数据的均值，x_std为原始数据的方差，r_i为标准化处理后的数据；

C)标准化处理后的数据矩阵表示为：

5.根据权利要求4所述的一种城轨车辆客室车门故障诊断方法，其特征在于：步骤S12包括以下步骤：

D)标准化处理后的数据矩阵f_k进行小波分解，分解为：

其中，c_j,k是尺度系数；d_j,k是小波系数；j为分解层数；N是采样数量；

E)重构原始数据矩阵，重构公式为：