[发明专利]一种基于数据的轴温关联分析方法

说明书

本发明公开了一种基于数据的轴温关联分析方法，包括以下步骤：步骤1.在通过对实际采集得到的数据进行特征选择，以得到后期分析的原始数据，原始数据按照时间序列进行采集，每秒采集一次；然后将原始数据进行预处理，得到预处理后数据；步骤2.对步骤1中得到的预处理后的数据找出强关联规则R，即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。本发明将关联挖掘算法Apriori算法应用于轴温数据的关联分析中，用现有采集到的数据挖掘出影响轴温变化的关联规则，通过观察规则中属性的变化，进而判断轴温的老化程度和其他部件的故障，为车轴的异常发现和预警提供决策支持。

技术领域

本发明属于轴温关联分析方法技术领域，具体涉及一种基于数据的轴温关联分析方法。

背景技术

高速铁路作为国民经济的大动脉，它的延伸带动着经济的发展。多年来，高速列车行车安全的可靠性一直是社会各界关注的重点，其中，列车车轴作为列车运行的主要设备，其实时监控和故障预警是关系到行车安全的一项重要工作，而过高的轴温则是故障的一个重要指标。当车轴故障时，其摩擦加剧，温度突升，达到一定程度便形成热轴，严重者会导致燃轴、切轴、车辆颠覆，若未能提前预报，将导致重大事故。因此，保证车轴的安全运行是保障高速列车安全运行的一个重要课题。

但在实际运行中，由于设备受到空气介质、周围环境、车型以及行驶中车体晃动等因素的影响，轴温监测会有误报和漏报。万薇针对多点红外轴温探测器的数据融合处理问题进行了重要探讨；张矢设计了基于无线传感器网络的列车轴温监测系统，能够利用无线传感网络对铁路货运列车轴温进行实时监测；曹源基于DTW算法，提出一种能够实时对列车轴温实现状态监测和故障诊断的方法，有效降低列车轴温探测的误报率。武峥嵘引入一种新型智能线阵式多点红外探头，结合数据融合思想和模式识别技术，探讨了基于四点线阵式轴温探测模型的热轴判别方法。以上这些方法都是对采集过程进行优化，或者直接对轴温的数据进行处理。本发明提供了另一种思路，用现有采集到的数据挖掘出影响轴温变化的关联规则，从而保证即便我们采集不到正确的数据，通过观察其它属性的变化，也能够判断轴温的老化程度和其他部件的故障，为车轴的异常发现和预警提供决策支持。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数据的轴温关联分析方法，其能够挖掘出影响轴温相变化的关联规则，在无法采集到正确数据的情况下，通过观察相关属性的变化，也能够判断轴温的老化程度和其他部件的故障，为车轴的异常发现和预警提供决策支持。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于数据的轴温关联分析方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1.在通过对实际采集得到的数据进行特征选择，以得到后期分析的原始数据，原始数据按照时间序列进行采集，每秒采集一次；然后将原始数据进行预处理，得到预处理后数据；

步骤2.对步骤1中得到的预处理后的数据找出强关联规则R，即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。

本发明的特点还在于：

步骤1中所述的对原始数据的预处理包括以下几步：

步骤1.1、采用线性插值法对缺失数据进行处理：针对极少个别点缺失数据的情况，将原始数据进行插值处理之后，得到矩阵A_m*n，矩阵A_m*n按照时间序列进行采集，A_m*n表示的含义为第m个时刻的第n个属性；