[发明专利]一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法

说明书

本发明的一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法，包括以下步骤：电机采集数据的预处理；轨道车辆门系统的特征值提取；亚健康建模；亚健康诊断。本发明采用的是基于数据的数学建模方法，基于传感器采集的数据进行特征提取与优化改进，使得提取的数据特征能够比较完整的体现系统的状态。根据提取处理后的系统特征，以随机森林算法进行数学建模，基于正常数据和系统亚健康的数据差异性，以分类后的结果判定当前系统的状态，以分类得到系统的亚健康模型，更加清晰直观的反应了车辆门系统的状态。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通技术领域，具体是一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法。

背景技术

随着国民经济的不断发展，我国的城市化进程逐步加快。经济的发展，科技的进步，居民生活水平的提高，城市人口的急剧增加，城市规模的扩大，居民出行和物资交流的高度频繁，致使城市交通系统面临着严峻的局势。城市轨道交通作为综合交通运输体系中的关键运输方式，以其运能大、效率高、成本低、能耗小等独特的技术经济优势，在缓解城市交通拥堵和社会经济发展中肩负着重要使命。在交通需求的大环境下，城市轨道交通车辆在整个城市轨道交通系统设备中占据着重要的地位。与此同时，轨道交通安全与可靠性保障也面临着严峻的挑战。其中轨道车辆门是城市轨道交通运营中使用最频繁的部件之一。由于开关频繁，造成车门系统故障频发，给乘客出行带来不便，与此同时对城市轨道交通安全运营造成严重影响。根据统计可知，在整个地铁运营过程中，列车故障数占总数的35％以上，其中，车门系统作为列车的关键子系统，故障数量在列车各系统中排名第一，占列车故障总数的50％左右。

地铁车辆门系统部件较多，是多专业综合性的产品，涉及机械、电子、计算机、控制、材料等多领域。所以检测它的系统状态使用传统的基于模型或者基于规则的方法也变得越来越困难。基于数据的方法能够通过分析系统采集的数据来监测系统的当前状态，而通过分析实时数据和正常数据的差异，可以来预测系统的健康状态，来避免可能出现的系统故障；因而基于数据的方法在理论研究和工程应用中发挥着广泛作用。

目前尚没有基于轨道车辆门系统的性能退化与系统健康状态方面的技术。现有的其他系统的性能退化的诊断方法，如针对燃料电池的性能退化的研究主要是通过测量交流阻抗，将测量到的交流阻抗值与退化参考值作比较来评估性能退化，但是地铁车辆门系统的部件较多且不同部件的退化造成不同的异常状态，无法通过该方法进行地铁车辆门系统的故障检测。在故障发生之前，车门通常会亚健康运行一段时期。因此，及时发现系统常见的早期亚健康征兆，进行实时的健康状态监测并提供亚健康状态判别，对提高车门系统的安全性、可靠性、降低故障率具有重要意义。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明的一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法，包括以下步骤：

步骤一，电机采集数据的预处理：将轨道车辆门系统采集的数据进行校正，重新记录每一次开关门过程中数据采集的起始点与终止点；同时将车辆门系统的起点校正到同一位置，得到校正后的轨道车辆门系统的采集数据；

步骤二，轨道车辆门系统的特征值提取：对每一次开关门过程进行分段处理，应用描述统计量进行数据分析，得到能够完整体现轨道车辆门系统状态的特征值，所有特征值组成系统特征集；

步骤三，亚健康建模：运用随机森林算法，对轨道车辆门系统的亚健康状态进行离线建模，通过对轨道车辆门系统的多种亚健康状态和正常状态进行分类分析，得到不同的亚健康状态的训练模型；

步骤四，亚健康诊断：将步骤二提取的特征值与步骤三得到的训练模型进行对比，诊断当前轨道车辆门系统所处的健康状态。

步骤二中，对每一次开关门过程的分段处理为将每一次开关门过程分为5段，确定每个段上的电机参数值，得到系统特征集；其中，所述5段包括升速段、高速段、减速段、缓行段和到位后段，电机参数值包括位置、速度和电流值，。