[发明专利]一种用于预警列车驱动设备早期故障特征的方法及系统

权利要求书

1.一种用于预警列车驱动设备早期故障特征的方法，所述方法包括：

采集列车驱动设备的多组一维时序数据，确定每一组一维时序数据的峰值，并建立峰值集合；

针对故障信息模型，提取故障信息模型中故障信息的峰值，建立故障信息的峰值集合，计算峰值集合与故障信息的峰值集合的偏移量，根据偏移量，对故障信息模型的故障信息与多组一维时序数据进行对齐计算；

针对对齐后的故障信息与多组一维时序数据，进行相似度的计算，根据相似度的值对列车驱动设备的早期故障进行预警。

2.根据权利要求1所述的方法，所述一维时序数据为采集的列车的车轴温度数据，且车轴温度数据附有时间戳。

3.根据权利要求1所述的方法，所述峰值集合中的每个元素以时间戳的顺序排列。

4.根据权利要求1所述的方法，所述相似度的计算，具体为，将故障信息与多组一维时序数据，转换为一维曲线数据，对两条对应的一维曲线数据进行相似度的比较，公式如下：

其中，β(j)为两条对应的一维曲线数据的相似度的值，x(i)为任意时刻的一组一维时序数据，s_j(i)为故障信息模型的任一故障信息，N为故障信息模型中故障信息个数，m为故障信息模型总数；

所述故障信息为一维时序数据。

5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

判断β(j)是否大于预设阈值，若大于，则确定列车驱动设备发生故障的概率较小，若小于，则判断采集的多组一维时序数据中峰值的温度数据，若温度数据较高，则发生的概率较大。

6.一种用于预警列车驱动设备早期故障特征的系统，所述系统包括：

采集单元，采集列车驱动设备的多组一维时序数据，确定每一组一维时序数据的峰值，并建立峰值集合；

计算单元，针对故障信息模型，提取故障信息模型中故障信息的峰值，建立故障信息的峰值集合，计算峰值集合与故障信息的峰值集合的偏移量，根据偏移量，对故障信息模型的故障信息与多组一维时序数据进行对齐计算；

预警单元，针对对齐后的故障信息与多组一维时序数据，进行相似度的计算，根据相似度的值对列车驱动设备的早期故障进行预警。

7.根据权利要求6所述的系统，所述一维时序数据为采集的列车的车轴温度数据，且车轴温度数据附有时间戳。

8.根据权利要求6所述的系统，所述峰值集合中的每个元素以时间戳的顺序排列。

9.根据权利要求6所述的系统，所述相似度的计算，具体为，将故障信息与多组一维时序数据，转换为一维曲线数据，对两条对应的一维曲线数据进行相似度的比较，公式如下：

其中，β(j)为两条对应的一维曲线数据的相似度的值，x(i)为任意时刻的一组一维时序数据，s_j(i)为故障信息模型的任一故障信息，N为故障信息模型中故障信息个数，m为故障信息模型总数；

所述故障信息为一维时序数据。

10.根据权利要求6所述的系统，所述预警单元还用于：

判断β(j)是否大于预设阈值，若大于，则确定列车驱动设备发生故障的概率较小，若小于，则判断采集的多组一维时序数据中峰值的温度数据，若温度数据较高，则发生的概率较大。