[發明專利]故障檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201910913207.0
• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110715808B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 董威;朱慧龍;張曉寧;陳嘉怡;楊慕晨;王作禹
• 申請（專利權）人: 中車青島四方機車車輛股份有限公司
• 主分類號: G01M17/007
• 分類號: G01M17/007;G01K3/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 董文倩

1.一種故障檢測方法，其特征在于，包括：

獲取列車中目標部位的實時溫度信息；

將所述實時溫度信息輸入神經網絡模型進行分析，得到所述目標部位在預設采樣周期內的溫度偏差信息，其中，該溫度偏差信息用于反映所述目標部位的實時溫度信息與標準數據的差異程度；

基于所述溫度偏差信息確定所述目標部位發生故障的置信度，其中，所述置信度用于反映發生故障的概率；

比較所述置信度和預設閾值；

在所述置信度小于所述預設閾值時，確定所述目標部位發生故障。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述溫度偏差信息確定所述目標部位發生故障的置信度，包括：

基于所述溫度偏差信息確定所述溫度偏差信息對應的溫度采樣數據是否為異常采樣數據；

在確定為異常樣本數據時，基于所述溫度采樣數據和所述預設采樣周期內的歷史異常樣本數據確定所述目標部位所處的狀態，其中，所述狀態用于指示所述目標部位在所述預設采樣周期內異常樣本數據的變化趨勢；

依據所述狀態確定所述置信度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述狀態包括以下至少之一：

第一狀態，用于表示首次出現異常樣本數據；

第二狀態，用于表示在連續的采樣點時刻采集的樣本數據均為異常樣本數據；

第三狀態，用于表示所述目標部位在上一個采樣點的樣本數據為異常樣本數據，在當前采樣點的樣本數據為正常樣本數據；

第四狀態，用于表示在上一個采樣點的樣本數據為正常樣本數據，在當前采樣點的樣本數據為異常樣本數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，依據所述狀態確定所述置信度，包括：

在所述狀態為所述第一狀態時，基于所述首次出現的異常樣本數據的偏差值、基準偏差值、連續出現的異常樣本數據的數量確定與所述第一狀態對應的置信度，其中，所述數量為1；

在所述狀態為第二狀態時，基于所述異常樣本數據的偏差值、基準偏差值、連續出現的異常樣本數據的數量以及所述第一狀態或第四狀態對應的置信度確定與所述第二狀態對應的置信度；

在所述狀態為第三狀態時，基于上次異常樣本數據出現之后到目前為止共監測的樣本數目，以及第一狀態、第二狀態或第四狀態中的其中一個狀態對應的置信度確定與所述第三狀態對應的置信度；

在所述狀態為第四狀態時，基于所述異常樣本數據的偏差值、基準偏差值、連續出現的異常樣本數據的數量以及所述第三狀態對應的置信度確定與所述第四狀態對應的置信度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，與所述第一狀態對應的置信度通過以下方式確定：

其中，Score_A表示第一狀態對應的置信度，δ_D-L表示所述異常樣本數據的偏差值，δ_base表示基準偏差值，N_sa表示連續出現的異常樣本數據的數量，N_thre表示異常樣本數據的數量閾值,Δ₁表示控制積分速率。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，與所述第二狀態對應的置信度通過以下方式確定：

其中，Score_B表示與所述第二狀態對應的置信度，表示所述異常樣本數據的偏差值，表示所述基準偏差值，n_sa表示第n_sa個連續樣本，N_sa表示連續出現的異常樣本數據的數量,N_thre表示異常樣本數據的數量閾值，Score_input表示所述第一狀態或第四狀態對應的置信度,Δ₁表示控制積分速率。