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    一种 高速 列车 故障 处理 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201210428024.8

    申请日:

    2012.10.31

    公开号:

    CN103793589A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20121031|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 中国科学院软件研究所
    发明人: 乔颖; 张克铭; 王宏安; 赵琛
    地址: 100190 北京市海淀区中关村南四街4号
    优先权:
    专利代理机构: 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 代理人: 余长江
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210428024.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.01.18|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及高速列车故障处理方法,步骤为:1)查询故障列表中用户设定时间内发生的故障和故障代码,组成故障集;2)对故障集进行扫描得到满足最小支持度的频繁项目集,得到合法故障关联规则集;3)将合法故障关联规则集通过规则图表示,根据步骤1)故障列表中故障与该规则图上的节点进行匹配;4)在匹配后的规则图中遍历找到所有节点均被匹配路径;计算被匹配路径上各个节点所代表故障的重要性并排序;5)根据重要性排序按照故障重要性由高到低进行处理。本发明可在专家知识缺乏的情况下,支持对故障原因分析,同时利用规则匹配寻找海量故障中的因果关系,使维修可以优先修理重要性高的根源故障,从而大大降低了高速列车的故障维修成本。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种高速列车故障处理方法,其步骤包括:
    1)查询故障列表中在用户设定时间内发生的故障和故障代码,组成一故障集;
    2)对所述故障集进行扫描得到满足最小支持度的频繁项目集,在所述项目集中生成故障关联规则并得到所述故障关联规则中的合法故障关联规则集;
    3)将所述合法故障关联规则集通过规则图表示,根据步骤1)所述故障列表中故障与该规则图上的节点进行匹配,得到匹配后的规则图;
    4)在所述匹配后的规则图中遍历找到所有节点均被匹配路径;计算出所述被匹配路径上各个节点所代表故障的重要性并排序;
    5)根据所述重要性排序按照故障重要性由高到低进行处理。

    2.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述故障的重要性P(v)=O(v)+L(v),其中,O(v)为节点v在规则图上的出度,L(v)为所有通过节点v的被匹配路径的最大路径长度值。

    3.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述故障模式集是所有频繁项目集的集合;所述频繁项目集是所包含的故障同时出现的次数大于用户设定的最小支持度的项目集。

    4.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述合法故障关联规则集包括若干故障关联规则,所述每一条关联规则左子式为根源故障,右子式为结果故障的故障关联规则。

    5.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述匹配后的规则图中的每个节点代表高速列车的故障,有向边从根源故障中发出指向结果故障,组成一条故障关联规则。

    6.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述故障关联规则表示高速列车故障间的因果关系。

    7.  如权利要求1所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,所述频繁项集根据频繁项集挖掘算法Apriori得到。

    8.  如权利要求1或7所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,将所述频繁项集中出现时间早的故障作为根源故障,出现时间晚的故障作为结果故障,组成若干故障关联规则。

    9.  如权利要求1或7所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,将所述频繁项集的置信度作为该故障关联规则为真的概率,获取故障间未知的关联关系。

    10.  如权利要求1或4所述的高速列车故障处理方法,其特征在于,将所述关联规则集中左子式的根源故障作为子节点,右子式的结果故障作为父节点;对于同一条路径上节点所表示的故障,按照先修子节点所代表的故障,再修理父节点所代表的故障顺序进行处理。

    说明书

    说明书一种高速列车故障处理方法
    技术领域
    本发明专利涉及故障诊断技术,具体涉及一种高速列车故障原因分析处理方法。
    背景技术
    高速列车网络控制系统故障间复杂的因果关系,给列车维修带来了极大困难。因此,寻找故障原因,定位根源故障,对节省列车维修成本具有十分重要的意义。
    目前的故障原因分析处理方法通常根据专家经验,采用贝叶斯网络对故障间的因果关系进行建模,并通过求解贝叶斯网络,获得可能的根源故障。贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的,它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势,在多个领域中获得广泛应用。
    规则推理,是指把相关领域的专家知识形式化的描述出来,形成系统规则。这些规则表示着该领域的一些问题与这些问题相应的答案,可以利用它们来模仿专家在求解中的关联推理能力。
    基于规则中处理的变量的类别:1)关联规则处理的变量可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系;而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来,对数值型字段进行处理,将其进行动态的分割,或者直接对原始的数据进行处理,当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。2)基于规则中数据的抽象层次:基于规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中,所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的;而在多层的关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。3)基于规则中涉及到的数据的维数:关联规则中的数据,可以分为单维的和多维的。
    采用贝叶斯网络对故障间的因果关系进行建模这类方法需要关于故障间因果关系的专家经验,但在实际应用中,高速列车许多故障间的因果关系往往还不为人所知,没有专家经验可循。在这种情况下,已有的基于贝叶斯网络的故障原因处理方法就不再适用了。如何发现故障间尚不为人知的因果关联关系,从而在缺少相关专家经验的情况下,对高速列车所产生的大量故障中寻找到根源故障,成为了有待解决的问题。
    发明内容
    针对现有技术中的不足,本发明通过结合关联规则挖掘和规则推理,对故障原因进行分析,大大节省维修成本。
    为解决如上的技术问题,本发明提供了一种基于关联规则挖掘与规则推理的高速列车故障原因分析处理方法,其具体步骤如下:
    1)查询故障列表中在用户设定时间内发生的故障和故障代码,组成一故障集;
    2)对所述故障集进行扫描得到满足最小支持度的频繁项目集,在所述项目集中生成故障关联规则并得到所述故障关联规则中的合法故障关联规则集;
    3)将所述合法故障关联规则集通过规则图表示,根据步骤1)所述故障列表中故障与该规则图上的节点进行匹配,得到匹配后的规则图;
    4)在所述匹配后的规则图中遍历找到所有节点均被匹配路径;计算出所述被匹配路径上各个节点所代表故障的重要性并排序;
    5)根据所述重要性排序按照故障重要性由高到低进行处理。
    所述故障的重要性P(v)=O(v)+L(v),其中,O(v)为节点v在规则图上的出度,L(v)为所有通过节点v的被匹配路径的最大路径长度值。
    所述故障模式集是所有频繁项目集的集合;所述频繁项目集是所包含的故障同时出现的次数大于用户设定的最小支持度的项目集。
    所述合法故障关联规则集包括若干故障关联规则,所述每一条关联规则左子式为根源故障,右子式为结果故障的故障关联规则。
    所述匹配后的规则图中的每个节点代表高速列车的故障,有向边从根源故障中发出指向结果故障,组成一条故障关联规则。
    所述故障关联规则表示高速列车故障间的因果关系。
    所述频繁项集根据频繁项集挖掘算法Apriori得到。
    将所述频繁项集中出现时间早的故障作为根源故障,出现时间晚的故障作为结果故障,组成若干故障关联规则。
    将所述频繁项集的置信度作为该故障关联规则为真的概率,获取故障间未知的关联关系。
    将所述关联规则集中左子式的根源故障作为子节点,右子式的结果故障作为父节点;对于同一条路径上节点所表示的故障,按照先修子节点所代表的故障,再修理父节点所代表的故障顺序进行处理。
    本发明的有益效果
    首先,本发明利用关联规则挖掘获取故障间的关联关系,这样便可在专家知识缺乏的情况下,支持对故障原因的处理;同时,本发明利用规则匹配寻找海量故障中的因果关系,使维修可以优先修理重要性高的根源故障,从而大大降低了高速列车的故障维修成本。
    附图说明
    图1是本发明高速列车故障处理方法流程图;
    图2是本发明高速列车故障处理方法一实施例中规则图。
    具体实施方式:
    下面将结合本发明实施例中的附图,对本分买那个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,可以理解的是,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例?;诒痉⒚髦械氖凳├?,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明?;さ姆段?。
    发明原理
    本发明利用关联规则挖掘获取故障间的关联关系,同时,本发明利用规则匹配寻找海量故障中的因果关系,先将原理和步骤详述如下:
    (1)对用户指定时间内高速列车发生的故障集进行关联规则挖掘,关联规则挖掘的方法(可参见陈京民编著,数据仓库原理、设计与应用,水利水电出版社,2004,)发现故障集内故障的因果关系,这一步具体包括:
    1.1)对在用户所指定的时间段内的故障列表进行查询,提取在这一时间段内发生的故障及其故障代码,形成故障集,对故障集进行扫描,找到所有满足用户给定的最小支持度的频繁项目集;(最小支持度可参见陈京民编著,数据仓库原理、设计与应用,水利水电出版社,2004;)频繁项目集是指出现频率大于最小支持度的项集;在此,项目集则是包含了若干故障的集合。
    1.2)将(1.1)中获得的频繁项目集,组成故障模式集(即所有频繁项目集的集合),并根据故障模式集,生成关联规则,每条关联规则表示了故障间的因果关系
    (2)对(1)中所获得的关联规则集进行检查,获得合法的故障关联规则集。一个合法的故障关联规则集包含若干故障关联规则。每条关联规则的左子式为根源故障,右子式则为结果故障。
    (3)将合法的故障关联规则集中的规则表示为一个有向无环的规则图。图中的每个节点代表高速列车的故障;有向边从一个根源故障中发出,指向一个结果故障。
    (4)将用户提供的故障列表中高速列车出现的故障与规则图上的节点逐一进行比较,当规则图上某节点所代表的故障出现时,则该节点被匹配。规则图上的节点表示的是故障而不是代表一条规则。两个节点加上它们之间的有向边代表一条故障关联规则
    (5)根据节点匹配后的规则图,寻找所有节点均被匹配的路径。每条路径的入口节点即为根源故障。也就是说,从图中的叶子节点(入口节点)出发,寻找与其相连的被匹配的结点,直至找到图中的根结点(出口结点),此时便在规则图上找到了一条其上节点均被匹配的路径。
    (6)对于所有在(5)中被找到的路径,计算各节点所代表故障的重要性。设P(v)为节点v的重要性,则P(v)=O(v)+L(v)。其中,O(v)为节点v在(3)所描述的规则图上的出度,图中一个节点的出度是指在图中从这个节点发出的有向边的数目,L(v)为节点v所在的(5)中寻找出的所有路径的长度的最大值。在步骤6)中可以获得图中每个节点的重要性P(v);路径长度最大值是指节点v所在的若干路径的长度的最大值,是计算节点v重要性的一项,即L(v)
    (7)按(6)中所计算的各入口节点的重要性由高到低的顺序进行排序。维修时,优先修理重要性值高的根源故障。
    图1是给出了实施的具体流程。首先,用户(领域专家)给出需要关注故障的故障编码,并根据具体需要设置最小支持度等相关参数的值。(这些具体需要是从领域专家在高速列车维修中所积累的有关故障同时出现情况的经验中获取的)在此,最小支持度是指项集在给定的故障表中同时出现的次数。在此基础上,将这些设置的参数(最小支持度)以及给定的故障表中所有出现的故障作为输入,采用频繁项集挖掘算法Apriori算法,分析处理出所有频繁项目集。为方便起见,我们称这些频繁项目集的集合为故障模式集。Apriori算法的具体处理过程可参见文献Rakesh Agrawal,Ramakrishnan Srikant,“Fast Algorithms for Mining Association Rules”,Proceedings ofthe 20th VLDB Conference,1994.。假设,此时所分析出的故障模式集为为{{f10,f12},{f10,f22},{f10,f23},{f11,f10},{f12,f6},{f12,f10},{f13,f29},{f24,f11},{f25,f11}}。各频繁项集的可置信度为0.93,0.97,0.65,1,0.61,1,1,1,1。其中,置信度是指故障A出现的同时故障B也出现的可能性。
    对上述所获得的故障模式集中的各频繁项集进行分析,将各频繁项集中出现时间早的故障作为根源故障,将出现时间晚的故障作为结果故障,组成若干故障关联规则,频繁项集的置信度则可作为该故障关联规则为真的概率,从而获取故障间未知的关联关系。表1给出了 所获得的故障关联规则。
    表1
      故障关联规则  故障关联规则为真的概率  f10→f21  0.939189189189189  f10→f22  0.965277777777778  f10→f23  0.654676258992806  f11→f10  1  f12→f6  0.614864864864865  f12→f10  1  f13→f29  1  f24→f11  1  f25→f11  1
    分析表1中的各关联规则,将各关联规则中左子式的根源故障作为子节点,将右子式的结果故障作为父节点,从而将这些关联规则表示为如图2所示的规则图。假设此时高速列车维修人员所关注的故障为f25,f11,f10,f21,f23,f13以及f29,则此时在图2规则图中寻找到相应的被匹配的节点为f25,f11,f10,f21,f23,f13以及f29。在此基础上,在进行了匹配的规则图上,寻找由以上这些被匹配了的节点所组成的路径。在此,找到了如下的路径,即:f13→f29;f25→f11→f10→f21,f22,f23;f12→f06;f12→f10→f21,f22,f23。
    根据所找到的路径以及图2所表示的规则图,计算各路径上各节点的重要性,可得,P(f13)=2;P(f29)=0;P(f25)=4;P(f24)=4;P(f11)=3;P(f12)=4;P(f10)=4;P(f6)=0;P(f21)=0;P(f22)=0;P(f23)=0。这样,对于所寻找到的每一条路径上的根源故障,即,f12,f13,f25来说,P(f25)>P(f12)>P(f13)。于是,维修时,将按照f25,f12和f13的顺序来进行修理。而对于同一条路径上的节点所表示的故障,则按照先修子节点所代表的故障,再修理父节点所代表的故障的顺序来进行。
    上述实施例仅为例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明的范围。任何熟于此技术的本领域技术人员均可在不违背本发明的技术原理及精神下,对实施例作修改与变化。本发明的?;し段вσ匀ɡ笫樗鑫?。

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