[发明专利]一种基于关联规则分类器的轨道交通故障识别方法

摘要

本发明公开了一种基于关联规则分类器的轨道交通故障识别方法。本方法为：1）从历史故障数据中提取属性特征及其对应的故障类别，每一故障数据用一个事务来表示，针对每一事务建立其对应的一条或多条关联规则，得到一关联规则集；2）对于每一关联规则，根据其在事务集中含该关联规则的事务数量计算该关联规则的支持度和置信度，得到强规则；3）根据强规则构建一关联规则硬分类模型；计算每一非强规则在关联规则集中的百分比，构建一关联规则软分类模型；4）对于实时监测的故障数据进行属性特征提取，利用硬分类模型、软分类模型进行分类。本发明提高了故障识别的准确率，缩短故障修复时间，设备可故障自诊断，从运维和设备两方面保障行车安全。

主权项

一种基于关联规则分类器的轨道交通故障识别方法，其步骤为：1）从历史故障数据中提取属性特征及其对应的故障类别，每一故障数据用一个事务来表示，得到故障数据集对应的事务集，针对每一事务建立其对应的一条或多条关联规则，得到一关联规则集；2）对于每一关联规则，根据其在所述事务集中含该关联规则的事务数量计算该关联规则的支持度和置信度；3）将关联规则中支持度大于最小支持度阈值，且置信度大于最小置信度阈值的关联规则作为强规则；4）根据所选取的强规则构建一关联规则硬分类模型；计算每一非强规则在所述关联规则集中的百分比，根据非强规则及其百分比构建一关联规则软分类模型；5）对于实时监测的故障数据进行属性特征提取，然后利用关联规则硬分类模型进行分类，若该模型中含该实时故障数据对应的规则，则给出识别的故障类别；否则利用关联规则软分类模型进行分类，根据该实时故障数据对应的规则在每个故障类别中出现的概率，给出该实时故障数据出现概率最大的故障类别。