[发明专利]一种基于机器学习的高铁转向架传感器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201811487973.7 | 申请日： | 2018-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN109685331A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 乔立中 | 申请（专利权）人： | 中国软件与技术服务股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06N3/04;G01M17/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的高铁转向架传感器故障诊断方法。本发明的步骤包括：1)建立输入参数与观测参数之间的映射关系，其中每一观测参数对应一组输入参数；2)利用观测参数历史数据及其对应的输入参数历史数据对神经网络进行离线训练，得到一网络观测器；3)利用训练好的所述网络观测器对高铁转向架进行故障实时诊断。本发明很好地解决了传感器传统故障监测的弱点，尤其是传统的浅层神经网络存在梯度衰减、过度拟合、局部最小等缺点，有效地避免了人工提取特征的繁琐过程，提高了故障诊断效果。 | ||
| 搜索关键词： | 观测参数 输入参数 转向架 高铁 传感器故障诊断 基于机器 历史数据 神经网络 观测器 繁琐过程 故障监测 故障诊断 离线训练 实时诊断 提取特征 映射关系 传统的 有效地 传感器 拟合 浅层 衰减 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的高铁转向架传感器故障诊断方法，其步骤包括：1)建立输入参数与观测参数之间的映射关系，其中每一观测参数对应一组输入参数；2)利用观测参数历史数据及其对应的输入参数历史数据对神经网络进行离线训练，得到一网络观测器；3)利用训练好的所述网络观测器对高铁转向架进行故障实时诊断。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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