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一种高铁牵引制动系统多传感器融合的异常识别方法
摘要文本
本发明提出一种高铁牵引制动系统多传感器融合的异常识别方法，包括，获取高铁牵引制动系统的多参量感知数据，将多参量感知数据划分为操作参数和测量参数并进行预处理；将预处理后的操作参数和测量参数输入去混淆模型得到测量参数调整值；根据反因果多元回归模型使用测量参数调整值对操作参数进行反向预测得到操作参数预测值；通过操作参数和操作参数预测值建立各操作参数退化值，采用各操作参数历史时间序列复杂度作为权重，建立归一化的健康指标模型，从而评估高铁牵引制动系统健康状况。
申请人信息
- 申请人:北京理工大学
- 申请人地址:100081 北京市海淀区中关村南大街5号
- 发明人: 北京理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种高铁牵引制动系统多传感器融合的异常识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311405510.2 |
| 申请日 | 2023/10/26 |
| 公告号 | CN117454221A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06F18/24 |
| 权利人 | 北京理工大学 |
| 发明人 | 朱春丽; 陈敏泽; 陈磊; 秦同 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南大街5号 |
专利主权项内容
1.一种高铁牵引制动系统多传感器融合的异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高铁牵引制动系统的多参量感知数据，将所述多参量感知数据划分为操作参数和测量参数并进行预处理；将预处理后的操作参数和测量参数输入去混淆模型得到测量参数调整值；根据反因果多元回归模型使用所述测量参数调整值对所述操作参数进行反向预测得到操作参数预测值；通过所述操作参数和所述操作参数预测值建立各操作参数退化值，采用各操作参数历史时间序列复杂度作为权重，建立归一化的健康指标模型，从而评估高铁牵引制动系统健康状况。