[发明专利]一种电力机车故障源定位方法及装置

权利要求书

1.一种电力机车故障源定位方法，其特征在于，包括：

通过TCMS总线获取机车子设备单元的运行数据；

通过训练好的故障源识别模型对所述运行数据进行故障识别，得到故障源自动识别结果，所述故障源识别模型用于对所述运行数据进行分类，得到所述运行数据所属类别对应的故障源数据，所述故障源自动识别结果为故障源数据。

2.根据权利要求1所述的电力机车故障源定位方法，其特征在于，所述故障源识别模型为误差反向传播神经网络模型，将历史运行数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输入层神经元的输入数据、将与所述历史运行数据相对应的故障源数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据，训练所述误差反向传播神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的电力机车故障源定位方法，其特征在于，所述将历史运行数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输入层神经元的输入数据、将与所述历史运行数据相对应的实际故障源数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据，训练所述误差反向传播神经网络模型，包括：

根据所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据与所述实际故障数据的差值调整误差函数，使所述误差函数达到最小。

4.根据权利要求3所述的电力机车故障源定位方法，其特征在于，所述将历史运行数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输入层神经元的输入数据、将与所述历史运行数据相对应的实际故障源数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据，训练所述误差反向传播神经网络模型，还包括：

根据所述误差函数调节所述误差反向传播神经网络模型的结构参数，所述结构参数包括输入层节点与隐含层节点间的关联权值、隐含层各节点的相应阀值、隐含层节点与输出层节点间的关联权值以及输出层各节点的相应阀值。

5.根据权利要求1所述的电力机车故障源定位方法，其特征在于，方法还包括：对所述机车子设备单元的运行数据进行存储。

6.一种电力机车故障源定位装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于通过TCMS总线获取机车子设备单元的运行数据；

识别单元，用于通过训练好的故障源识别模型对所述运行数据进行故障识别，得到故障源自动识别结果，所述故障源识别模型用于对所述运行数据进行分类，得到所述运行数据所属类别对应的故障源数据，所述故障源自动识别结果为故障源数据。

7.根据权利要求6所述的电力机车故障源定位装置，其特征在于，所述故障源识别模型为误差反向传播神经网络模型；

所述识别单元包括模型训练模块，用以将历史运行数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输入层神经元的输入数据、将与所述历史运行数据相对应的故障源数据作为所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据，训练所述误差反向传播神经网络模型。

8.根据权利要求7所述的电力机车故障源定位装置，其特征在于，所述训练模块还用于根据所述误差反向传播神经网络模型的输出层神经元的输出数据与所述实际故障数据的差值调整误差函数，使所述误差函数达到最小。

9.根据权利要求8所述的电力机车故障源定位装置，其特征在于，所述训练模块还用于：根据所述误差函数调节所述误差反向传播神经网络模型的结构参数，所述结构参数包括输入层节点与隐含层节点间的关联权值、隐含层各节点的相应阀值、隐含层节点与输出层节点间的关联权值以及输出层各节点的相应阀值。

10.根据权利要求6所述的电力机车故障源定位装置，其特征在于，装置还包括存储模块，用于对所述机车子设备单元的运行数据进行存储。