[发明专利]一种用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法

权利要求书

1.一种用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法，其特征在于包括以下步骤：

1)整理通过电寿命试验得到的实时测量参数序列，对各个实时测量参数序列利用改进的拉以达准则进行异常值处理，制作多维度参数折线图；

2)求取多维度参数折线图之间用于表示各个参数之间的关系强弱的结构相似度指数；

3)通过多维度参数之间结构相似度指数判断两两参数之间的相关性，将相关性极强的参数对即相关性在0.8-1.0的参数对筛选出来，保留筛选出来的各个参数对中的一个参数序列，将其余参数剔除；

4)各个参数对中的一个参数序列的保留方式采用拟合曲线方法求解曲线趋势，得到最终保留的特征参数。

2.根据权利要求1所述的用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法，其特征在于，步骤1)中，利用改进的拉以达准则进行异常值处理，包括以下步骤：

101)利用改进的拉依达准则对实时测量参数的原始数据进行异常值识别，通过下式求参数序列的标准差σ：

其中，x(i)为实时测量参数序列的第i个参数，i为参数动作次数，n为参数总动作次数，为实时测量参数序列均值；

102)拉依达准则判别依据如下：

其中，x(t)为实时测量参数序列，为参数序列估计值，Rn(t)为残差，残差在数理统计中是指实际观测值与估计值之间的差，即误差的观测值；

103)若残差大于3.7σ，则x(t)为一具有粗大误差的参数值，被舍弃或补偿；

104)采取补偿方式将具有粗大误差的参数值利用其均值替代；

105)若残差小于或等于3.7σ，则x(t)为正常数据，予以保留。

3.根据权利要求1所述的用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法，其特征在于步骤2)中，求取多维度参数折线图之间用于表示各个参数之间的关系强弱的结构相似度指数包括以下步骤：

201)在进行结构相似度指数即SSIM指数求解时，对多维度参数折线图进行结构对比，考虑到图例和坐标轴的影响，输入的两张参数序列折线图只保留折线进行结构相似度指数的求解；

202)SSIM指数建模公式如下：

SSIM指数建模公式中：

其中，x、y分别为不同参数数据折线图，l(x,y)为亮度比较函数，c(x,y)为对比度比较函数，s(x,y)为结构对比函数，μ_x、μ_y为两参数折线图的亮度均值，σ_x、σ_y为两参数折线图的标准差，σ_xy是两参数折线图的相关度，c₁、c₂、c₃为常数，作用是为了避免分母为零而维持稳定，v、γ分别为亮度比较函数、对比度比较函数以及结构对比函数所占权重。

4.根据权利要求1所述的用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法，其特征在于步骤3)具体为：

301)对求得的多维度参数的SSIM指数作出其相关系数表，筛选出SSIM指数绝对值在0.8-1.0之间的参数对；

302)对所求得的多维度参数之间的SSIM指数得到具有强相关性的参数对，将SSIM指数取绝对值在0.8-1.0之间的数据假定为极强相关关系，只保留一组具有代表性的参数，其余与它相关的全部删除。

5.根据权利要求4所述的用于铁路信号继电器多维度特征参数相关性分析方法，其特征在于步骤302)中只保留一组具有代表性的参数，具体为：

对于相关性极强的参数对保留方式采用趋势分析方法，首先将需要处理的参数序列分别进行归一化处理，使所有参数的纵坐标在同一水平内，使得到的各参数曲线的斜率具有比较性，归一化处理后对参数曲线进行线性拟合，得到其拟合曲线的斜率；

对所有参数的拟合曲线斜率绝对值排序，得到参数的重要度排序，保留具有强相关关系的参数对中重要度高即拟合曲线斜率绝对值最大的参数。