[發明專利]列車空調故障的多標簽診斷方法

有效

• 申請號: 201510377612.7
• 申請日: 2015-07-01
• 公開（公告）號: CN105046210B
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 趙金偉;柳宇;黑新宏;謝國;馬維綱;嚴睿平;李秀秀
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 李娜

1.列車空調故障的多標簽診斷方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、根據列車空調制冷系統工作原理及常見制冷空調故障，確定出列車空調的主要故障類型，并構建列車空調制冷系統故障診斷模型；

步驟2、經步驟1構建好列車空調制冷系統模型后，進行數據采集和人工標注，并獲取訓練樣本集合；

步驟3、核函數與最優參數的選擇；

步驟4、形成列車空調機組故障多標簽診斷模型，具體按照以下步驟實施：

采用一對多的多標簽故障診斷算法，針對六種不同故障狀態分別構造出六個臨近支持向量機分類器；

獲得第k個分類器的主要步驟如下：

步驟a、將具有第k類標簽的所有訓練樣本作為正類，其余的樣本作為負類，利用所有訓練樣本構建矩陣A_k，具體如下式：

A_k＝{x₁ … x_i … x_N}′ (1)；

步驟b、利用每個樣本對應的新類別構建對角矩陣D_k，其中對角元素為每個樣本對應的當前類別，具體如下式：

令G_k＝D_k[K(A_k,A′_k) -e]其中e＝(1,1,...,)1′_1×N，則得到：

其中，v∈R；

步驟c、利用步驟b得到的結果，得到分類模型，具體如下式：

y_k＝sign((K(x,A′_k)K(A_k,A′_k)+e′)D_kv_k) (4)；

其中，

重復利用上述三個小步驟，就能得到所有六個分類器；

這六個分類器就構成了列車空調機組故障多標簽診斷模型；

步驟5、利用步驟4得到列車空調機組故障多標簽診斷模型進行列車空調機組故障診斷。

2.根據權利要求1所述的列車空調故障的多標簽診斷方法，其特征在于，所述步驟1中列車空調的主要故障類型如下：

制冷劑泄露、蒸發器污垢、冷凝器污垢、有不凝性氣體和壓縮機停機；

在出現不同的故障時，列車空調機組的運行參數變化幅度不同，經數據分析，得到列車空調機組正常和各故障狀態對應的判斷參數對各故障的變化特征對應表；

選擇特征向量Xi＝{壓縮機吸氣壓力，壓縮機排氣壓力，壓縮機吸氣溫度，壓縮機排氣溫度，機組實際制冷量}作為列車空調機組故障診斷模型的輸入。