[发明专利]多功能车辆总线MVB波形的故障诊断方法及装置有效
| 申请号： | 201810985986.0 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN108985279B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 李方旭;陈幸;孙英可 | 申请（专利权）人： | 上海仁童电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 赵兴华;王宝筠 |
| 地址： | 200235 上海市徐汇区中山西*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供多功能车辆总线MVB波形的故障诊断方法及装置，以减少故障误报的发生机率、提高故障诊断效率。在本发明实施例中，在对原始的MVB波形数据提取关键特征向量后，会将关键特征向量输入目标机器学习模型，由目标机器学习模型进行分析，得到故障诊断结果。而目标机器学习模型是基于真实MVB波形数据训练得到，与现有的诊断设备相比，目标机器学习模型的故障诊断结果与实际工业应用中MVB的真实故障情况更接近，诊断精度更高，从而可降低故障误报率，进而减少了技术人员的工作量，提高了列车通信网的排故效率。 | ||
| 搜索关键词： | 多功能 车辆 总线 mvb 波形 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种多功能车辆总线MVB波形的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取待诊断的MVB波形数据；对所述MVB波形数据进行预处理，得到预处理后的波形数据；从所述预处理后的波形数据中提取关键特征向量；所述关键特征向量包括各关键特征项对应的特征值；使用目标机器学习模型分析所述关键特征向量，得到所述MVB波形数据的故障诊断结果；其中，所述目标机器学习模型是基于真实MVB波形数据训练得到的。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海仁童电子科技有限公司，未经上海仁童电子科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810985986.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
