[发明专利]设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析方法及装置

权利要求书

1.一种设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析方法，其特征在于，包括：

获取轨道交通设备的全寿命周期履历信息和故障数据；

将所述轨道交通设备的全寿命周期履历信息和故障数据输入至训练完成的设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型进行关联分析，得到所述轨道交通设备的故障关联分析结果；

其中，所述设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型是利用所述轨道交通设备的已知全寿命周期履历信息和历史故障数据训练得到的。

2.根据权利要求1所述的设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析方法，其特征在于，训练得到所述设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型的步骤，包括：

获取轨道交通设备的已知全寿命周期履历信息和历史故障数据；

结合所述轨道交通设备的已知故障模式，对所述轨道交通设备的全寿命周期履历信息和历史故障数据进行多维度初步关联，得到多维度关联关系表；

确定所述关联关系表中涉及的相关设备的外部环境变量和内部变量，将所述外部环境变量和内部变量作为多维度关联分析的参数；

将所述参数的变化与故障模式进行多维度有效关联分析，将所述参数中与故障模式没有任何关联联系或者关联度比较低的数据进行过滤筛除，得到关联分析结果；

提取所述关联分析结果中有效数据的维度，在所述有效数据的维度不满足关联分析要求的情况下，增加新的相关关联参数，反复持续训练直至关联分析结果中有效数据的维度满足关联分析要求的情况时结束训练，得到设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型；

对所述设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型进行验证，验证通过后，得到验证通过后的设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型。

3.根据权利要求2所述的设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析方法，其特征在于，所述将所述参数的变化与故障模式进行多维度有效关联分析，将所述参数中与故障模式没有任何关联联系或者关联度比较低的数据进行过滤筛除，得到关联分析结果，包括：

根据所述参数设置特征变量，根据故障模式设置分类变量；

计算每个特征变量与分类变量之间的相关度；

将相关度大于预设阈值的特征变量所对应的参数保留，生成关联分析结果。

4.根据权利要求1所述的设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析方法，其特征在于，所述故障关联分析结果包括以下至少一项内容：轨道交通设备，设备故障信息，设备故障模式，设备全寿命周期履历信息，履历跟踪标识，关联关系表示。

5.一种设备全寿命周期履历追踪及故障关联分析装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取轨道交通设备的全寿命周期履历信息和故障数据；

关联分析模块，用于将所述轨道交通设备的全寿命周期履历信息和故障数据输入至训练完成的设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型进行关联分析，得到所述轨道交通设备的故障关联分析结果；

其中，所述设备全寿命周期履历信息和故障数据的关联分析模型是利用所述轨道交通设备的已知全寿命周期履历信息和历史故障数据训练得到的。