[发明专利]多维离群列车动车组轴箱轴承温度异常状态监测方法

摘要

本发明涉及信息数据处理技术领域，具体涉及一种多维离群列车动车组轴箱轴承温度异常状态监测方法，基于孤立森林算法，包括训练模型和温度异常状态监测，训练模型具体为训练建立包括三个独立孤立森林的多维孤立森林模型；温度异常状态监测包括：采集列车动车组轴箱轴承温度数据，然后对数据进行预处理；将处理好的数据输入训练好的多维孤立森林模型中，在三个独立孤立森林中有两个或两个以上孤立森林检测出某一测点的异常得分超过阈值时，则判定该测点的温度异常或反常。本发明是一种无监督异常检测方法，因此不会有温度阈值出现，一年四季通用，同时可以很好解决漏报与误报的平衡问题，对促进保护列车动车组安全、高效运行具有重要意义。

主权项

1.一种多维离群列车动车组轴箱轴承温度异常状态监测方法，基于孤立森林算法，包括训练模型和温度异常状态监测，其特征在于：所述训练模型具体为：将采集到的一年内的列车动车组轴箱轴承温度数据进行整理，将同一时刻的一个测点的同转向架的轴箱轴承温度数据、同车厢的轴箱轴承温度数据、整列车同侧的轴箱轴承温度数据分别进行整理，形成三个独立的数据集，然后将整理好的三个数据集输入模型进行训练，得到训练好的包括三个独立孤立森林的多维孤立森林模型；所述温度异常状态监测包括以下步骤：步骤S1，采集列车动车组轴箱轴承温度数据及对应的采样时间，然后对采集的温度数据进行去重、去异常值和插值处理；步骤S2，将经过步骤S1处理好的数据输入训练好的多维孤立森林模型中，在三个独立的孤立森林模型中有两个或两个以上孤立森林检测出某一测点的异常得分超过阈值时，则判定该测点的温度异常或反常。