[發明專利]一種基于模式識別的轉轍機故障識別方法

有效

• 申請號: 201910905370.2
• 申請日: 2019-09-24
• 公開（公告）號: CN110598674B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 姬文江;左元;黑新宏;謝國;王一川;邱原
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01R31/00;G01R19/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 涂秀清

本發明公開的一種基于模式識別的轉轍機故障識別方法，包括先將待測電流數據與標準電流數據基于時間軸和電流軸分為N段，再通過小波分解重構的方法分別對N段數據濾波處理，最后將經處理的正常數據與待識別數據進行FastDTW算法處理，將得到的結果依據閾值的方式來判斷數據是否正常。本發明方法通過初始數據分段、去噪等數據預處理的方式很大程度上減少了FastDTW算法的運算量，加快運算效率，為后期的故障數據與故障數據庫之間進行模式匹配得到了可行性保證，由于轉轍機具有在啟動和鎖閉階段故障率高的特性，從而增加相似度權重參數，為第一段數據與最后一段數據設置較高的相似度權重值來提高故障檢測準確率。

技術領域

本發明屬于轉轍機數據分析方法技術領域，具體涉及一種基于模式識別的轉轍機故障識別方法。

背景技術

隨著鐵路的快速發展，為了保證鐵路系統安全高效的運行，列車、軌道以及軌旁等鐵路設備的安全可靠顯得尤為重要。目前，增強鐵路設備安全的主要手段是：實時監測設備的狀態數據以判斷是否工作正常。已有的轉轍機故障監管方法主要依靠設置報警閾值，技術人員周期查看轉轍機運行日志等手段來確定轉轍機工作狀態，但是這種人為的方式效率低下，普遍存在漏報誤報等現象，并不能滿足日益增長的鐵路安全保障要求。

隨著人工智能和大數據技術的不斷發展，基于轉轍機監測數據的各種故障特征提取的方法逐漸被廣泛研究和應用。這類方法基于采集的數據，通過提取數據特征來反映設備的健康狀況，相對傳統方案具有準確率高、處理能力更快等優勢。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于模式識別的轉轍機故障識別方法，解決了現有轉轍機故障監管方法效率低下、誤差率高的問題。

本發明所采用的技術方案是，一種基于模式識別的轉轍機故障識別方法，包括以下步驟：

步驟1，建立平面坐標系，x軸表示時間，y軸表示電流，設電流標準數據為S＝[i₀,i₁,...,i_n]、電流待測數據為S'＝[i'₀,i'₁,...,i'_m]，將電流標準數據和電流待測數據輸入至所述平面坐標系，基于x軸、y軸分段；

步驟2，針對步驟1中S、S'基于x軸、y軸分段所得數據進行小波分解重構法去噪；

步驟3，將步驟2中去噪后的數據進行FastDTW算法處理，得到每段數據與標準數據的相似度值；

步驟4，根據步驟3中每段數據相似度的權重值計算總相似度ω；

步驟5，比較步驟4中的總相似度ω與設定好的閾值ω'值，如果總相似度ω小于ω'值，則說并該段數據為故障數據，反之則為正常數據。

本發明的特征還在于，

分段有兩種情況：

1)當轉轍機為雙動狀態時，分為四段，具體為：

記i_max＝max(i_r,i_r+1...i_m)，其中r第一個波峰點的時間點，參數m第二個波峰的時間點；通過i_max將S沿x軸分為兩段，即S_x＝[i₀,i₁...i_max]和S_y＝[i_max+1,i_max+2...i_m]，同理將待識別數據分為S'_x、S'_y；