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    重庆时时彩平台元角分: 一种基于数据挖掘的车辆故障诊断方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610279367.0

    申请日:

    2016.04.28

    公开号:

    CN105955233A

    公开日:

    2016.09.21

    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):G05B 23/02申请日:20160428|||公开
    IPC分类号: G05B23/02; G06F17/30 主分类号: G05B23/02
    申请人: 郑州宇通客车股份有限公司
    发明人: 王亚松; 彭能岭; 李振山; 赵亚涛; 徐阳; 赵清; 陈爽; 张永瑞
    地址: 450016 河南省郑州市十八里河宇通工业园区
    优先权:
    专利代理机构: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 崔旭东
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610279367.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.09.25|||2016.12.14|||2016.09.21

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于数据挖掘的车辆故障诊断方法及系统,属于车辆故障诊断技术领域。本发明从获取的大量车辆故障数据中,挖掘出各个数据参数值之间及参数属性值与故障类之间的隐藏关系,能够及时并有效地确定车辆发生故障的零部件,确定故障类型及故障原因,防止故障恶化而产生重大事故。同时,本发明采用组合分类的方法对车辆故障数据进行诊断,通过构建k个故障诊断模型对车辆故障进行诊断,与使用单个故障诊断模型相比,显著提高了故障诊断准确率。

    权利要求书

    1.一种基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,该诊断方法包括
    以下步骤:
    步骤1.采集车辆故障数据,包括车辆发生故障时各零部件的相关参数数据,
    得到具有故障类标记的车辆故障数据集D,D中包含n个车辆故障数据样本
    {s1,s2,s3,…sn};
    步骤2.构建故障诊断模型:
    2.1.初始化每个车辆故障数据样本的权重为1/n;
    2.2.根据数据样本的权重从D中有放回抽样,得到包含n个车辆故障数据样
    本的车辆故障数据集Di;
    2.3.在每个车辆故障数据集Di上构建一个车辆故障诊断模型Mi
    (i=1,2,…,k),并计算Mi的错误率error(Mi)
    <mrow> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>M</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>s</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,err(sj)是数据样本sj的误分类误差,如果sj被误分类,则err(sj)为1,
    否则它为0,wi为数据样本sj在第i次迭代的权重;
    2.4.当error(Mi)大于设定值时,则转到步骤2.2重新构建车辆故障诊断模
    型;
    2.5.当error(Mi)小于设定值,则对Di中每个被正确分类的车辆故障数据样
    本的权重乘以error(Mi)/(1-error(Mi));
    2.6.重复步骤2.2-2.5k次,以得到k个车辆故障诊断模型Mi(i=1,2,…,k);
    步骤3.利用所构建的k个故障诊断模型对实时采集到的车辆故障数据采用
    组合投票的方法进行故障诊断。
    2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,
    所述步骤2.3采用决策树算法在每个车辆故障数据集Di上构建一个车辆故障诊断
    模型Mi(i=1,2,…,k),过程如下:
    A.创建节点S;
    B.如果Di(i=1,2,…,k)中所有数据样本都属于同一车辆故障类A,则返回
    S作为叶节点,并标记为故障类型A;
    C.否则,选择所有参数中具有最大增益率的参数t,将参数t做为节点S的测
    试参数;
    D.对测试参数t的每个区间划分创建一个分支,并据此划分样本;
    E.在每一个划分样本上,重复步骤A-D,递归地构建车辆故障诊断模型,直
    至给定节点的所有数据样本属于同一故障类型,或者没有剩余车辆零部件参数可
    以用来进一步划分样本,或者给定的分支没有数据样本。
    3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,
    所述步骤C中最大增益率参数t指的是对故障数据样本{s1,s2,s3,…sn}具有增大增益
    率的参数,参数t的增益率为:
    GainRate(t)=Gain(t)/SpliInfot(Di)
    其中GainRate(t)为参数t的增益率,Gain(t)为参数t的信息增益,SpliInfot(Di)
    为参数t的分裂信息。
    4.根据权利要求3所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,
    对于构建好的车辆故障诊断模型还需采用后剪枝方法进行处理,以消除数据中的
    噪声和孤立点带来的训练异常。
    5.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,
    所述步骤3)中组合投票故障诊断包括以下步骤:
    a.将每个车辆故障诊断模型Mi的权重初始化为0;
    b.计算每个车辆故障诊断模型Mi的权重Wi,
    Wi=log(error(Mi)/(1-error(Mi)));
    c.如果车辆故障诊断模型Mi对车辆故障数据样本si诊断为故障类型Ci,车辆
    故障数据样本si属于故障类型Ci的权重就为Wi;
    d.k个车辆故障诊断模型Mi都对车辆故障数据样本si进行故障诊断,即组
    合投票,最后返回具有最大权重和的故障类。
    6.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断方法,其特征在于,
    步骤1还包括对采集到的车辆故障数据进行预处理的过程,包括使用数据清理方
    法消除故障数据噪声和处理空缺值;使用数据归约方法对车辆故障数据进行维归
    约,以减少随机变量和属性的个数。
    7.一种基于数据挖掘的车辆故障诊断系统,其特征在于,该故障诊断系统
    包括数据采集处理???、故障诊断模型构建??楹推拦涝げ饽??,
    所述数据采集处理??橛糜诓杉盗竟收鲜?,包括车辆发生故障时各零部
    件的相关参数数据,以得到具有故障类标记的车辆故障数据集D,D中包含n个车
    辆故障数据样本{s1,s2,s3,…sn};
    所述故障诊断模型构建??橛糜诠菇ü收险锒夏P?,其构建过程如下:
    A).初始化每个数据样本的权重为1/n;
    B).根据数据样本的权重从D中有放回抽样,得到包含n个车辆故障数据样本
    的车辆故障数据集Di;
    C).在每个车辆故障数据集Di上构建一个车辆故障诊断模型Mi
    (i=1,2,…,k),并计算Mi的错误率error(Mi)
    <mrow> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>M</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>s</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,err(sj)是数据样本sj的误分类误差,如果sj被误分类,则err(sj)为1;
    否则它为0,wi为数据样本sj在第i次迭代的权重;
    D).当error(Mi)大于设定值时,则转到步骤2.2重新构建车辆故障诊断模
    型;
    E).当error(Mi)小于设定值,则对Di中每个被正确分类的车辆故障数据样
    本的权重乘以error(Mi)/(1-error(Mi));
    F).重复步骤A)-E)k次,以得到k个车辆故障诊断模型Mi(i=1,2,…,k);
    所述的评估预测??橛糜诟菟菇ǖ膋个故障诊断模型对实时采集到的车
    辆故障数据采用组合投票的方法进行故障诊断。
    8.根据权利要求7所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断系统,其特征在于,
    所述的故障诊断模型构建??椴捎镁霾呤魉惴ㄔ诿扛龀盗竟收鲜菁疍i上构建一
    个车辆故障诊断模型Mi(i=1,2,…,k),过程如下:
    A.创建节点S;
    B.如果Di(i=1,2,…,k)中所有数据样本都属于同一车辆故障类A,则返回
    S作为叶节点,并标记为故障类型A;
    C.否则,选择所有参数中具有最大增益率的参数t,参数t成为节点S的“测
    试”参数;
    D.对测试参数t的每个区间划分创建一个分支,并据此划分样本;
    E.在每一个划分样本上,重复步骤A-D,递归地构建车辆故障诊断模型,直
    至给定节点的所有数据样本属于同一故障类型,或者没有剩余车辆零部件参数可
    以用来进一步划分样本,或者给定的分支没有数据样本。
    9.根据权利要求7所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断系统,其特征在于,
    所述评估检测??椴捎米楹贤镀苯泄收险锒系墓倘缦拢?br />
    a.将每个车辆故障诊断模型Mi的权重初始化为0;
    b.计算每个每个车辆故障诊断模型Mi的权重Wi,
    Wi=log(error(Mi)/(1-error(Mi)));
    c.如果车辆故障诊断模型Mi对车辆故障数据样本si诊断为故障类型Ci,那么
    车辆故障数据样本si属于故障类型Ci的权重就为Wi;
    d.k个车辆故障诊断模型Mi都对车辆故障数据样本si进行故障诊断,即组合
    投票,最后返回具有最大权重和的故障类。
    10.根据权利要求7所述的基于数据挖掘的车辆故障诊断系统,其特征在于,
    所述采集处理??榛褂糜诙圆杉降某盗竟收鲜萁性ご?,包括使用数据清
    理方法消除故障数据噪声和处理空缺值;使用数据归约方法对车辆故障数据进行
    维归约,以减少随机变量和属性的个数。

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    一种 基于 数据 挖掘 车辆 故障诊断 方法 系统
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