[发明专利]道岔转辙机故障预测方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取道岔转辙机的电流数据对应的特征矩阵；

利用预先构建的召回模型对所述特征矩阵进行召回处理，确定所述特征矩阵是否为待预测故障数据；

在确定所述特征矩阵是待预测故障数据的情况下，将所述待预测故障数据输入预先训练好的故障预测模型，利用所述故障预测模型进行故障预测，得到故障预测结果。

2.根据权利要求1所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，所述召回模型包括至少一个召回子模型；利用预先构建的召回模型对所述特征矩阵进行召回处理，确定所述特征矩阵是否为待预测故障数据的步骤包括：

分别利用每个所述召回子模型对所述特征矩阵进行故障值预测，得到至少一个故障值；

将每个所述故障值与预设阈值进行比较，将大于所述预设阈值的故障值作为目标故障值，并确定所述目标故障值的数量；

在所述目标故障值的数量大于或者等于预设数量的情况下，则确定所述特征矩阵是待预测故障数据。

3.根据权利要求2所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，所述方法还包括根据预设条件设定所述预设阈值的步骤，该步骤包括：

针对每个所述召回子模型，利用预先构建的验证集进行故障值预测，得到至少一个故障值；

基于全部所述故障值及原始阈值，计算F1值及道岔转辙机的召回率；

根据所述F1值及所述召回率更新所述原始阈值，得到预设阈值。

4.根据权利要求3所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，根据所述F1值及所述召回率更新所述原始阈值，得到预设阈值的步骤包括：

按照预设固定步长增加所述原始阈值，得到新的原始阈值；

基于所述新的原始阈值，计算新的FI值及新的召回率；

再次执行按照预设固定步长增加所述原始阈值，得到新的原始阈值，基于所述新的原始阈值，计算新的FI值及新的召回率的步骤，直至新的原始阈值等于1，得到多个新的原始阈值，以及每个所述新的原始阈值对应的新的F1值及新的召回率；

获取目标F1值及目标召回率对应的新的原始阈值，将该新的原始阈值作为预设阈值，其中，所述目标F1值及目标召回率为全部所述新的原始阈值中对应新的F1值及新的召回率的最大值。

5.根据权利要求1所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，所述故障预测模型包括分类模型；

将所述待预测故障数据输入预先训练好的故障预测模型，利用所述故障预测模型进行故障预测，得到故障预测结果的步骤包括：

将所述待预测故障数据输入所述分类模型，利用所述分类模型进行故障预测，获得故障预测结果，所述故障预测结果表征所述道岔转辙机是否会在未来预设时间内发生故障。

6.根据权利要求5所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，所述故障预测模型还包括故障时间预测模型；

在所述故障预测结果表征所述道岔转辙机会在未来预设时间内发生故障的情况下，将该道岔转辙机对应的待预测故障数据输入所述故障时间预测模型，利用所述故障时间预测模型进行故障时间预测，得到故障时间预测结果；

所述故障时间预测结果表征所述道岔转辙机发生故障的时间。

7.根据权利要求1所述的道岔转辙机故障预测方法，其特征在于，获取道岔转辙机的电流数据对应的特征矩阵的步骤包括：

获取所述道岔转辙机的电流数据，其中，所述道岔转辙机为交流道岔转辙机，所述电流数据包括三相电流对应的电流数据；

针对每一相电流对应的电流数据，按照所述道岔转辙机的动作工况，对该电流数据进行划分，得到至少两份子电流数据，其中，所述动作工况包括解锁、转换、锁闭及缓放；

针对每份子电流数据，提取该子电流数据包括的最大值、平均值、标准值及最小值，得到第一特征元素；

获取每份子电流数据对应的所述道岔转辙机的转换时间，得到第二特征元素；

基于所述第一特征元素及所述第二特征元素构建特征矩阵。