公开(公告)号：CN115953857A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211250338.3

申请日：2022-10-13

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 董宏辉 ,  吴忠强 ,  贾利民 ,  秦勇 ,  杨志强

IPC: G07C5/08 ,  B60T17/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明提出了一种基于Informer的高速列车制动系统故障预测方法，通过皮尔森相关系数筛选与制动系统故障相关的列车状态变量，将变量数据标准化后，进行降维处理得到中间特征；构建基于改进的一维CNN的故障识别模型，Informer的时间序列预测模型对降维后的中间特征进行时间序列预测得到未来中间特征，然后通过训练好的故障识别模型将未来中间特征映射为故障标签，以此达到故障预测的效果。本发明方法中的组合方法，即可充分学习输入中间特征中的长期依赖关系并进行较长期的预测，同时也保证了预测故障标签的准确性。