[发明专利]一种基于贝叶斯网络的高铁牵引系统故障预测方法有效
| 申请号： | 201811330679.5 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109614647B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 张传宇;朱凯强;陆宁云;姜斌 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q10/04;G06F111/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的高铁牵引系统故障预测方法，步骤为：1、搭建闭环键合图模型：在原有键合图模型中添加直接转矩控制模块；2、搭建贝叶斯网络：先确定贝叶斯网络结构的节点，根据闭环键合图模型提供的节点之间的因果关系确定贝叶斯网络的结构，最后打开贝叶斯网络中的闭合环路；3、数据预处理：先对原始信号进行滤波去噪，再进行特征提取，然后进行单调性筛选并进行深层特征提取，最后对特征进行k‑means聚类；4、故障预测：用EM算法进行有监督学习，再用上述数据预处理方法得到在线测量值的状态，利用贝叶斯网络进行分类，得到设备剩余寿命范围。本发明可以实现设备故障预测，更具有实用性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 牵引 系统故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯网络的高铁牵引系统故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)搭建闭环键合图模型：在原有键合图模型中添加直接转矩控制模块；(2)搭建贝叶斯网络：由实际高铁牵引系统中测得的物理量确定贝叶斯网络结构的节点，根据闭环键合图模型提供的节点之间的因果关系确定贝叶斯网络的结构，最后打开贝叶斯网络中的闭合环路，避免节点之间的因果关系冲突；(3)数据预处理：先对原始信号进行滤波去噪，再进行特征提取，然后进行单调性筛选并进行深层特征提取，最后对特征进行k‑means聚类；(4)故障预测：将测量值的状态作为贝叶斯网络的输入，将特征对应的三类剩余寿命范围作为贝叶斯网络的输出，用EM算法进行有监督学习，再用上述数据预处理方法得到在线测量值的状态，利用贝叶斯网络进行分类，得到设备剩余寿命范围。
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南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，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/201811330679.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
