[发明专利]列车转向架的故障检测方法、装置和计算机可读介质

权利要求书

1.列车转向架的故障检测方法（100），其特征在于，该方法包括：

获取列车转向架在运行过程中的当前运行数据；

从至少两个特征组中确定一个目标特征组，其中，所述目标特征组对应的历史运行数据所表征的运行状态更接近于所述当前运行数据所表征的运行状态；

将所述当前运行数据输入到一个与所述目标特征组相对应的故障检测模型，获得针对所述列车转向架当前运行状态的故障检测结果；

其中，所述至少两个特征组是根据所述列车转向架在至少两种运行状态下运行时的历史运行数据确定的，每个所述特征组所对应的历史运行数据能够表征所述列车转向架的同一运行状态，不同的所述特征组分别表征所述列车转向架的不同运行状态；每一个所述特征组构建有与之对应的故障检测模型，该故障检测模型是利用该特征组对应的历史运行数据构建的，且与该特征组所表征的运行状态相对应；

所述根据所述历史运行数据确定至少两个特征组的步骤，包括：

从所述历史运行数据中提取至少两种信号特征，其中，所述至少两种信号特征包括至少两种不同运行状态所对应的信号特征，所述信号特征用于表征所述列车转向架发生故障时发生变化的特征；

针对每一种信号特征，利用聚类算法对该信号特征进行聚类，获得至少两个特征组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，运行数据包括如下中的至少一项：

所述列车转向架运行过程中的环境数据；

所述列车转向架所在列车接收到的运行指令；

在列车和/或列车转向架上设置的各个传感器的读数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述至少两个特征组中确定一个目标特征组的步骤，包括：

提取所述当前运行数据的信号特征；

针对每一个所述特征组，确定该特征组对应的信号特征与所述当前运行数据的信号特征之间的相似度；

根据所述相似度，从所述至少两个特征组中确定所述目标特征组，其中，所述目标特征组对应的信号特征与所述当前运行数据的信号特征之间的相似度更大。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述信号特征包括如下中的至少一项：频谱、熵、各子频带的能量比。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述至少两个特征组中确定一个目标特征组的步骤包括：

基于各个所述特征组中对应的历史运行数据，对所述当前运行数据进行监督学习，以预测得到所述目标特征组。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述特征组对应的历史运行数据构建所述故障检测模型的步骤包括：

将该特征组对应的历史运行数据输入长短时记忆神经网络进行训练，获得与该特征组相对应的所述故障检测模型，以使所述故障检测模型根据所述当前运行数据输出故障检测结果，其中，所述故障检测结果用于指示所述列车转向架发生各种类型故障的概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述特征组对应的历史运行数据构建所述故障检测模型的步骤包括：

将所述特征组对应的历史运行数据进行线性拟合，得到线性拟合结果和线性拟合残差；

对所述线性拟合残差进行非线性拟合，获得非线性拟合结果；

根据所述线性拟合结果和所述非线性拟合结果，获得与所述特征组相对应的所述故障检测模型。