[发明专利]一种高铁列控车载设备故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种高铁列控车载设备的智能化故障诊断方法，其特征在于，所述方法包含如下几个主要步骤：第一步、高铁列控车载设备故障数据分析和特征提取；第二步、通过对故障决策表约简，提取出最小的决策信息表；第三步、建立贝叶斯故障诊断网络，进行故障诊断并提供应急决策支持。

主权项

1.一种高铁列控车载设备的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包含如下几个主要步骤：第一步、建立高铁列控车载设备故障数据分析和特征提取；第二步、通过对故障决策表约简，提取出最小的决策信息表；第三步、建立贝叶斯故障诊断网络，进行故障诊断并提供应急决策支持；所述第二步直接通过分词得到的故障决策表存在决策信息冗余、决策属性冲突的缺点，将列控车载系统故障信息表示为一个知识系统U，其中C代表条件属性，D代表决策属性，R表示为U上的等价关系，POS_C(D)代表正域，则属性依赖度和属性重要度公式分别如式一和式二所示：V(C,D)＝card(POS_C(D)/card(U)  式一SIG(a,R,D)＝V(R∪{a},D)‑V(R,D)  式二在R中增加一个属性a∈C‑R后互信息的增量为：ΔI＝I(U∪{a},D)‑I(R,D)＝(H(D)‑H(D|R∪{a}))‑(H(D)‑H(D|R))＝H(D|R)‑H(D|R∪{a})其中，I(R,D)为R与D的互信息，H(D|R)为已知R时,D的条件熵；因此，任意属性a∈C‑R的重要度可以定义为：SIG(a,R,D)＝H(D|R)‑H(D|R∪{a})  式三由于0≤V(R,D)≤1并且0≤H(D|R)≤1bn，可以对H(D|R)与V(R,D)进行转换，则H(D|R)＝1‑V(R,D)+1bn，对列控车载故障属性重要度算法进行加权平均值的构造，则加权平均值的属性重要度表示为：SIG(a,R,D)＝k(V(R∪{a},D)‑V(R,D))+(1‑k)(H(D|R)‑H(D|R∪{a}))  式四SIG(a,R,D)＝V(R∪{a},D)+kV(R,D)  式五通过实验计算，k＝0.96时，最接近实际情况；通过上述计算，把属性依赖度作为主要决策标准，采用加权平均值的方法计算列控车载系统故障决策表的各属性重要度，对其进行属性约简。