[發明專利]一種列車冷卻系統的異常檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010001818.0
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN113140054B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 劉邦繁;褚金鵬;劉雨聰;王同輝;劉昕武;孫木蘭;李晨;張慧源;熊敏君
• 申請（專利權）人: 株洲中車時代電氣股份有限公司
• 主分類號: G07C5/08
• 分類號: G07C5/08;B60L3/00;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 曾志鵬

1.一種列車冷卻系統的異常檢測方法，其特征在于，包括：

獲取列車的牽引變流器在運行時至少兩處位置的狀態數據；

對所述狀態數據進行預處理，得到預處理數據；所述對所述狀態數據進行預處理，包括：采用基于鄰近性的離群點檢測方法、數據的方差檢驗方法、或峰值檢驗方法對所述狀態數據進行預處理；

對所述預處理數據進行特征提取，得到特征組合；

將所述特征組合輸入到預先基于孤立森林構建的異常檢測模型中，輸出檢測結果；

基于檢測結果判斷所述冷卻系統是否異常；

所述方法還包括：根據所述檢測結果評估濾網臟堵情況；

所述對所述預處理數據進行特征提取，得到特征組合，包括：

基于第一分析方法提取所述預處理數據的變化特征；

基于時間序列分析方法提取預處理數據的時序特征；

將所述變化特征和所述時序特征合并后得到特征組合；

所述第一分析方法包括：斜率分析方法或梯度分析方法。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述狀態數據包括：水溫數據和水壓數據，所述兩處位置包括：所述牽引變流器的進口處和出口處。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括構建所述異常檢測模型的步驟：

采集所述牽引變流器在正常運行狀態下的至少兩個位置處的若干個狀態數據作為樣本數據；

對所述樣本數據進行預處理，得到預處理數據；

基于所述特征組合，通過孤立森林算法構建異常檢測模型。

4.一種列車冷卻系統的異常檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，被配置為獲取列車的牽引變流器在運行時至少兩處位置的狀態數據；

第一預處理模塊，被配置為對所述狀態數據進行預處理，得到預處理數據；

所述第一預處理模塊還被配置為采用基于鄰近性的離群點檢測方法、數據的方差檢驗方法、或峰值檢驗方法對所述狀態數據進行預處理；

第一提取模塊，被配置為對所述預處理數據進行特征提取，得到特征組合；

檢測模塊，被配置為將所述特征組合輸入到預先基于孤立森林構建的異常檢測模型中，輸出檢測結果；

判斷模塊，被配置為基于檢測結果判斷所述冷卻系統是否異常；

所述方法還包括：根據所述檢測結果評估濾網臟堵情況；

所述第一提取模塊包括：

第一提取子模塊，被配置為基于第一分析方法提取所述預處理數據的變化特征；

第二提取子模塊，被配置為基于時間序列分析方法提取預處理數據的時序特征；

合并子模塊，被配置為將所述變化特征和所述時序特征合并后得到特征組合；

所述第一分析方法包括：斜率分析方法或梯度分析方法。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊獲取的所述狀態數據包括：水溫數據和水壓數據，所述兩處位置包括：所述牽引變流器的進口處和出口處。

6.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

采集模塊，被配置為采集所述牽引變流器在正常運行狀態下的至少兩個位置處的若干個狀態數據作為樣本數據；

第二預處理模塊，被配置為對所述樣本數據進行預處理，得到預處理數據；

第二提取模塊，被配置為對所述預處理數據進行特征提取，得到特征組合；

構建模塊，被配置為基于所述特征組合，通過孤立森林算法構建異常檢測模型。

7.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至3任意一項所述的方法。

8.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令用于使所述計算機執行權利要求1至3任一所述方法。