[发明专利]一种城轨车辆空调系统故障诊断方法和装置

权利要求书

1.一种城轨车辆空调系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取采集模块对空调系统进行监测时所采集的故障信号，所述采集模块具体为与空调系统各部件相连的传感器，所述传感器的类型根据相连部件确定，所述故障信号具体为电压信号或电流信号；

采用预设分解尺度对所述故障信号进行小波包分解，得到所述故障信号中各频率信号；

提取每一预设分解尺度下各频率信号中的信号特征作对应预设分解尺度下各频率信号的重构信号；

利用所述重构信号，得到故障信号特征向量；获取可能性聚类算法的初始参数，所述初始参数包括：聚类中心数C、权重指数、初始聚类中心矩阵和初始隶属度矩阵；其中，初始聚类中心矩阵由C个聚类中心组成；

计算由所述故障信号特征向量确定的每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离；

将所述每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离以及所述初始隶属度矩阵中与所述距离对应的隶属度代入隶属度迭代公式，计算出迭代后的隶属度矩阵；

判断所述迭代后的隶属度矩阵与所述初始隶属度矩阵的差值是否小于预设最大允许误差；

如果是，则将所述迭代后的隶属度矩阵作为目标隶属度矩阵；

如果否，则将所述迭代后的隶属度矩阵作为初始隶属度矩阵，并判断当前迭代次数是否达到预设最大迭代次数；

如果未达到，则返回所述将所述每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离以及所述初始隶属度矩阵中与所述距离对应的隶属度代入隶属度迭代公式，计算出迭代后的隶属度矩阵步骤继续执行；

如果达到，则将当前迭代次数对应的隶属度矩阵作为目标隶属度矩阵；

将所述故障信号特征向量中的每一个样本以及所述目标隶属度矩阵中与所述样本对应的隶属度代入聚类中心迭代公式，计算出目标聚类中心矩阵；

计算未知故障类型的数据样本与所述目标聚类中心矩阵中各聚类中心的贴近度；

根据计算结果，确定与所述故障信号对应的故障类型；

获取与所述故障类型对应的处理程序，并执行所述处理程序，以排除所述空调系统的故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述重构信号，得到故障信号特征向量，包括：

计算最后一个预设分解尺度下各频率信号的重构信号的能量以及所有频率信号的重构信号的总能量；

对所述重构信号的能量进行归一化处理，确定各重构信号的能量在所述总能量中所占的比例；

根据所述各重构信号的能量在所述总能量中所占的比例，构建故障信号特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离以及所述初始隶属度矩阵中与所述距离对应的隶属度代入隶属度迭代公式，计算出迭代后的隶属度矩阵，包括：

将所述每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离以及所述初始隶属度矩阵中与所述距离对应的隶属度代入调节参数确定公式，确定与所述距离对应的调节参数η_i，所述调节参数确定公式为：

其中，i＝1,2，…，所述预设分解尺度数；j＝1,2，…，n，n表示每一预设分解尺度下每个节点经计算得到的离散指数；u_ij表示初始隶属度矩阵中各预设分解尺度下各节点对应的隶属度，d_ij表示所述每一样本到所述初始聚类中心的距离；m表示所述权重指数；K＝1；

将所述每一个样本到所述初始聚类中心矩阵中各个聚类中心的距离以及与所述距离对应的调节参数代入隶属度迭代公式，计算出迭代后的隶属度矩阵U^、，所述隶属度迭代公式为：

其中，u^、_ij表示迭代后的隶属度矩阵中与各预设分解尺度下各节点对应的隶属度。