[发明专利]一种基于SVM的轨道交通故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，包括：

采集轨道交通的历史监测数据及实时监测数据；

存储各类监测数据，并对其进行预处理以将其规范化；

分析具体的故障以及故障产生的原因，对监测数据进行特征选择，映射出与故障问题相关的部分监测数据；进行特征选择时，根据问题的理解和数据的特点，利用经验或特征选择算法选择出与问题相关的部分数据，将其从原始数据中抽取出来；

对特征数据进行向量化，将其转换为可被SVM处理的空间向量模型数据；

根据空间向量模型对历史监测数据进行模型训练，产生对应的问题分类模型；

由历史监测数据得到的分类模型对实时监测数据进行计算分析和分类，判断是否有故障并得出故障产生的原因。

2.根据权利要求1所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，所述存储各类监测数据，具体包括：

在存储监测数据时，将格式化的监测数据以文本的格式存储在本地文件系统之中，并对数据预处理步骤提供数据支撑。

3.根据权利要求1所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。

4.根据权利要求3所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，所述数据变换为通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据分析的形式。

5.根据权利要求1所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，所述对特征数据进行向量化，将其转换为可被SVM处理的空间向量模型数据，具体包括：

通过对输入数据格式的分析，编程实现数据格式的转换，将输入的数据转换为向量模式和适用于SVM处理的空间向量模型格式。

6.根据权利要求1所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，该诊断方法用于设备运维平台，实现运维级故障诊断，具体方式为：采用专用服务器进行监测数据的存储，数据采集设备通过以太网将采集的数据存储到数据分析服务器；数据分析服务器对得到的监测数据进行数据分析，将得到的故障诊断模型存储于设备运维平台的知识库中；对于数据采集组件采集的实时监测数据，数据分析服务器通过调用知识库中故障诊断模型完成对设备的故障诊断，并根据故障诊断的结果对知识库中故障诊断模型进行评估和修改。

7.根据权利要求1所述的基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其特征在于，该诊断方法用于本地的监测工作站，实现设备级故障诊断，具体方式为：数据的采集、存储和分析均在工作站内完成，数据分析组件对设备历史监测数据进行数据分析，将得到的故障诊断模型存储于本地的知识库中，对于设备实时监测数据，通过调用知识库中故障诊断模型完成对设备的故障诊断，并根据故障诊断的结果对知识库中故障诊断模型进行评估和修改。