[发明专利]一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法及其检测装置

权利要求书

1.一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取地铁运行数据集，所述地铁运行数据集为地铁每天运行时间集内对应的地铁运行数据，所述地铁每天运行时间集内对应的地铁运行数据时间跨度至少一年；

从地铁运行数据集中选择相关数据集；

选择地铁运行相关参数，所述地铁运行相关参数包括工况参数和温度参数，并构造工况参数与温度参数下降趋势之间的非线性分布关系；

建立异常检测模型，对工况参数、非线性分布关系进行检测，判断电机滤网是否处于堵塞状态，并对检测结果进行二次修正；

将电机滤网的不同异常数据进行比较，设定异常数据比例，根据异常数据比例判断电机滤网是否堵塞。

2.根据权利要求1所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述地铁运行数据的处理过程为：

将地铁数据集的原始二进制地铁数据利用MVB解析协议进行解析，并转换为十进制结构化数据；并从地铁数据集中筛选出地铁运行数据集。

3.根据权利要求2所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，选择所述相关数据集的具体过程为：

对地铁运行数据集按照地铁运行速度进行筛选，分为多个工况数据，选择制动后地铁车速为零的工况数据作为相关数据集；

该相关数据集牵引电机处于冷却风机低速挡开启状态。

4.根据权利要求3所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述非线性分布关系的具体构造过程为：从相关数据集中选择牵引电机的工况参数和牵引电机不同部位的温度参数作为地铁运行相关参数，并进行温度参数下降趋势分析，筛选出影响温度下降的工况参数，建立该工况参数与牵引电机温度参数之间的非线性分布关系；

所述工况参数包括电机转速、电机电流和电机网压，所述非线性分布关系包括均值、标准差、峰度、偏度、均方根、裕度因子、波形因子、脉冲因子、峰值因子。

5.根据权利要求4所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述异常检测模型建立过程为：选取工况参数、非线性分布关系，构建LOF异常检测模型，通过比较每个温度数据点与其邻域点的密度来判断该数据点是否为异常点，若为异常点，则判断此时电机滤网处于堵塞状态；每个温度数据点与其邻域点的密度通过该温度数据点的第k邻域来计算。

6.根据权利要求5所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述检测结果进行二次修正的具体过程为：

根据全部停车过程中温度下降速率的分布，从起始温度开始，将温度划分为以10℃为单位的区间，对于区间内小于25％分位数的异常值，判定为滤网可能存在堵塞问题，25％分位数以上的异常点，修正为正常数据。

7.根据权利要求6所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述滤网堵塞检测的具体过程为：

以车厢为单元，对每个单元的电机滤网进行异常数据检测；

对每个单元内的异常数据进行对比分析，对其中电机滤网的异常数据超过其他电机滤网的异常数据比例阈值的，判断该电机滤网堵塞。

8.根据权利要求7所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于：所述滤网堵塞检测的过程还包括，根据所述地铁运行相关参数，结合所述地铁异常检测模型，分析当前地铁电机滤网的滤网堵塞状态。

9.根据权利要求8所述的一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测方法，其特征在于，所述滤网堵塞状态分析过程为：将滤网堵塞状态按照等级划分，建立Ordered Logit回归模型，利用异常检测模型检测出的滤网数据，结合所述地铁运行相关参数，计算出当前滤网堵塞等级，根据当前滤网堵塞等级进行智能预警。

10.一种地铁牵引电机滤网堵塞的检测装置，其特征在于，包括：

数据收集模块，用于收集车联网所采集的地铁运行数据集，并进行解析转换，发送给数据处理模块；

数据处理模块，用于对地铁运行数据集进行筛选和构造，构造工况数据集和地铁运行特征；

数据分析模块，将地铁运行特征划分为：工况参数和温度参数，分析工况参数与温度参数之间下降趋势的分布特征；

建模模块，用于建立LOF算法异常检测模型，并对温度下降速率的非线性分布关系进行检测，并判断电机滤网是否处于堵塞状态；

结果修正模块，以起始温度进行温度区间划分，设定异常值，利用异常值对检测结果进行二次修正。

检测模块，按照车厢为单元，对牵引电机进行滤网数据异常检测。