[发明专利]基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法

权利要求书

1.一种基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、在地铁运行车间内设置若干个样本参数测量点，同时沿轨道等间距铺设若干个传感器，所述测量点对地表电位进行测量采集得P，所述传感器测量采集得到管道腐蚀电流密度值Q，并结合有限元软件建立仿真等效模型，由此构成地表电位矩阵即自变量矩阵X，以及管道腐蚀电流密度矩阵即因变量矩阵Y；

S2、根据拉依达准则对自变量矩阵X和因变量矩阵Y进行预处理，并取列车运行工况为加速和匀速阶段所得的自变量矩阵和因变量矩阵作为训练变量组X_test和Y_test；

S3、对训练变量组X_test和Y_test进行矩阵化处理得到残差矩阵；

S4、根据S3得到的残差矩阵建立偏最小二乘回归方程式；

S5、优化偏最小二乘回归方程式；

S6、将测试样本代入到偏最小二乘回归方程式，得到预测后的管道腐蚀电流密度结构；

所述步骤S5具体包括：

在偏最小二乘法建模过程中，通过交叉验证有效性来获得最终选取的主成分，其方法是：

将若干个样本参数测量点分为两部分，第一部分为去除任意样本点b的所有样本集合，使用g个成分将这些样本点拟合得到一个回归方程；第二部分为把被排除的样本点b代入得到的拟合方程中，得到在样本点b上的拟合值遍历所有样本点，则定义y_j的预测误差平方和为PRESS(g)，再将所有的样本点拟合含g个成分的回归方程，记第b个样本点的预测值为定义y_j误差平方和为SS(g)，通过设置偏最小二乘参数来判断增加成分t_g对精度是否是有益的，若是，则停止抽取成分，确定t_g个成分对，若不是，则继续抽取成分；

通过交叉有效性检验确定的t_g个成分对可得自变量提出成分系数，将相关性较低的位置变量剔除，进一步减少传感器的数量，减少传感器数量的原则为：根据列车运行工况，在加速和减速阶段泄露电流最大处传感器密集选取，匀速阶段泄露电流较小处稀疏选取传感器。

2.根据权利要求1所述的基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，其特征在于，所述步骤S2中根据拉依达准则对自变量矩阵X和因变量矩阵Y进行预处理具体包括：

根据拉依达准则，使用正态分布函数确定区间，将剩余误差超过3σ的位置变量标记为异常值，并去除电位为0的位置变量和极端值位置变量，形成缩减后的自变量矩阵X。

3.根据权利要求1所述的基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，其特征在于，所述步骤S3的矩阵化处理具体包括：

S31、分别提取训练变量组X_test和Y_test的第一对主成分t₁和u₁，并使之相关性达到最大，其中t₁是自变量矩阵X_test的线性组合，u₁是因变量矩阵Y_test的线性组合，所述t₁和u₁分别提取各自所在的训练变量组的变异信息且相关度达到最大；

S32、建立Y_test对t₁的回归以及X_test对t₁的回归，其回归模型为：

其中，和是通过训练变量组的标准化观测数据矩阵E₀和F₀计算的第一对主成分的得分向量，E₁，F₁是回归模型中对应的残差矩阵，α₁和β₁为回归系数向量；

S33、用残差矩阵E₁，F₁代替E₀和F₀，记为和则残差矩阵若残差矩阵F₁中元素的绝对值近似为0，则停止抽取成分，进入所述步骤S4，否则用残差矩阵E₁，F₁代替E₀和F₀，返回步骤S31。