[發(fā)明專利]一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法

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• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109711111A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王作雷;盧東祥;史雪榮
• 申請（專利權(quán)）人: 鹽城師范學(xué)院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 蘇州拓云知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32344
• 代理人: 童強

本發(fā)明公開了一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法，本發(fā)明根據(jù)分層多元逐步回歸分析方法，結(jié)合高速列車運行時采集到的與軸溫變化相關(guān)因素的實時數(shù)據(jù)，建立軸溫預(yù)測方程，同時，篩選出環(huán)境溫度、運行速度、空簧載重這三個對列車軸溫影響較大的因素。將預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果進行對比分析，結(jié)果表明，由分層多元逐步回歸分析建立的預(yù)測模型有較高的精度，可以準(zhǔn)確反映軸溫的變化趨勢，對于列車軸溫的分析與預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)車軸故障，保障列車安全運行提供一定的幫助。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車軸技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法。

背景技術(shù)

車軸是高速列車的重要組成部分，是保障列車安全運行的關(guān)鍵部位，而車軸溫度則是車軸運行狀況最直接的反應(yīng)，一旦發(fā)生燃軸、切軸等情況，很容易造成重大的列車事故。從上世紀(jì)八十年代初在列車上安裝的熔斷式傳感器來監(jiān)測車軸溫度，到現(xiàn)在列車上安裝無線軸溫報警器，軸溫檢測系統(tǒng)在不斷的發(fā)展與完善。但是，軸溫檢測系統(tǒng)仍有其缺陷。而造成這些系統(tǒng)故障的原因有：首先，軸溫報警器的邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計不完善，致使不能正確的收集到軸溫信息，并過濾誤差信息；其次，傳感器易受外界因素(氣候等)的干擾，誤使軸溫報警器在軸溫未發(fā)生異常時報警或軸溫發(fā)生異常卻尚未報警；最后，軸溫檢測系統(tǒng)軟件部分也存在需要改進的地方。

正是由于軸溫檢測系統(tǒng)存在以上缺陷，本發(fā)明提出了基于分層多元逐步回歸分析的軸溫預(yù)測，采用預(yù)警指標(biāo)對軸溫工作性能進行安全監(jiān)測，當(dāng)影響某一變量的因素有多個時，分層多元逐步回歸分析通過逐次檢驗各相關(guān)因子而篩選出最少個數(shù)的顯著因子，逐步回歸方法早已應(yīng)用于各個領(lǐng)域的預(yù)測工作。

因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供了一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法，以便采用分層多元逐步回歸分析對軸溫進行預(yù)測，以某列高速列車所采集到的軸溫相關(guān)數(shù)據(jù)為例，對影響軸溫變化的各因素進行分析，建立軸溫與其他因素之間的分層多元線性回歸預(yù)測模型，對軸溫數(shù)據(jù)進行預(yù)測，以便于更精確地檢測軸溫變化，保障列車的安全運行以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法，一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預(yù)測的方法，其特征在于，其包括以下步驟：

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對于傳感器所采集到的車軸溫度以及影響其變化因素的相關(guān)數(shù)據(jù)，由于存在空缺值及數(shù)據(jù)冗余，因此需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，對于采集數(shù)據(jù)間隔時間內(nèi)的數(shù)據(jù)中的空缺值，采用最臨近插值法，即用空缺值的前一個值補充此空缺值，同時，需要對所有數(shù)據(jù)進行“標(biāo)準(zhǔn)化”處理，建立相對系數(shù)矩陣；

(2)建立預(yù)測方程：利用矩陣的初等變換，逐個引入因子，并依次對其顯著性進行檢驗，以確保留下最少個數(shù)的顯著因子，經(jīng)過若干個次的計算，得到標(biāo)準(zhǔn)化的回歸方程，最后將標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程還原為非標(biāo)準(zhǔn)化方程，以各因素的平均值帶入，求出方程常系數(shù)，得到各因子對應(yīng)系數(shù)及預(yù)測方程；

(3)檢驗預(yù)測方程：為了檢驗預(yù)測方程的有效性，將所測得的但未用來建立預(yù)測方程的樣本數(shù)據(jù)帶入預(yù)測方程進行計算，檢測其與采集到的實際軸溫數(shù)據(jù)的誤差大小，進行誤差分析。

進一步，作為優(yōu)選，在所述步驟(1)中，影響其變化因素的相關(guān)數(shù)據(jù)是通過皮爾遜系數(shù)得到與軸溫的相關(guān)性的若干個因素。

進一步，作為優(yōu)選，在步驟(1)中，影響其變化因素的相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括運行速度、空簧載重、環(huán)境溫度、牽引力、牽引變流器功率這五個因素。

進一步，作為優(yōu)選，在所述步驟(2)中，采用高層次模型和低層次模型進行分層的方式建立預(yù)測方法，且高層次模型選取運行速度和牽引力，低層次模型選取運行速度、空簧載重、環(huán)境溫度、牽引力、牽引變流器功率五個因素，進行分層逐步回歸分析，以選取與軸溫相關(guān)性最高的因子來建立有效的預(yù)測方程。

進一步，作為優(yōu)選，高層次模型采用以下公式進行計算：