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公开(公告)号：CN107345860B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710559756.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列数据挖掘的轨道车辆门亚健康状态识别方法，利用多尺度滑动窗口离散字符化算法对轨道车辆门门电机的转速、转矩和电流进行数据挖掘；通过计算与正常状态下模板曲线的距离作为特征，并使用主成分分析对其降维，去除冗余信息，获得分类性能较好的低维特征；然后使用分层亚健康状态识别模型由粗到细对各种亚健康数据逐层进行识别，最终实现开关门过程中亚健康状态的识别，能够有效的提取出车门电机时间序列数据的特征，并对车门开关门过程中出现的常见的亚健康准确识别，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107860587A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711091996.1
申请日：2017-11-08
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司
IPC: G01M17/007 , G06K9/62
CPC classification number: G01M17/007 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的车辆门系统亚健康状态预警及诊断方法，包括通过车辆门系统的故障试验，获取车辆门系统在各种亚健康状态下的电流、转速、转角三种时间序列的特征数据，形成车辆门系统的亚健康数据集；车辆门系统的亚健康数据集中每种状态对应的特三种特征数据分别作归一化处理和特征降维处理，形成训练集和测试集；根据多特征、多分类、多核学习的SVM模型，确定核函数类型和每个基核的参数；将与不同特征结合的所有核函数进行线性组合，作为SVM模型的合成核函数，并利用SVM模型的合成核函数进行车辆门系统的亚健康状态诊断。本发明弥补了单个特征单个使用时的缺陷，提高了亚健康状态诊断的正确率。
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公开(公告)号：CN110398382A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910577003.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DPC的地铁车门系统性能衰退检测方法，该方法包括步骤：(1)通过电机传感器采集地铁车辆门系统运行的正线数据，并进行预处理，消除噪音数据；(2)对预处理后的数据进行分段特征提取，采用单变量统计分析法分析时域特性，得到能够完整体现地铁车辆门系统状态的特征集；(3)基于密度峰值聚类算法对提取出的系统特征集建立系统多门健康初始状态模型；(4)采用欧式距离识别多门系统中各个车门性能的退化过程。本发明可以检测并判断车门系统性能是否衰退，能够减少重复性的实验设计和数据采集工作，不受车门类型或锁闭装置类型的影响，具有良好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107860587B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711091996.1
申请日：2017-11-08
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司
IPC: G01M17/007 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的车辆门系统亚健康状态预警及诊断方法，包括通过车辆门系统的故障试验，获取车辆门系统在各种亚健康状态下的电流、转速、转角三种时间序列的特征数据，形成车辆门系统的亚健康数据集；车辆门系统的亚健康数据集中每种状态对应的特三种特征数据分别作归一化处理和特征降维处理，形成训练集和测试集；根据多特征、多分类、多核学习的SVM模型，确定核函数类型和每个基核的参数；将与不同特征结合的所有核函数进行线性组合，作为SVM模型的合成核函数，并利用SVM模型的合成核函数进行车辆门系统的亚健康状态诊断。本发明弥补了单个特征单个使用时的缺陷，提高了亚健康状态诊断的正确率。
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公开(公告)号：CN109598048A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811425099.4
申请日：2018-11-27
Applicant: 杭州市地铁集团有限责任公司 , 南京康尼机电股份有限公司
Abstract: 本发明的一种轨道车辆门系统的润滑退化预测方法，首先进行电机采集数据的预处理，然后对轨道车辆门系统的特征值提取；并运用随机森林算法建立润滑退化模型，最后进行润滑退化预测将提取的特征值得到的训练模型进行对比，诊断当前轨道车辆门系统所处的润滑退化状态。本发明到了预测车辆门系统润滑退化的目的，同时根据在线的预测结果能够发现未知的润滑退化状态，有助于及时采取相应的措施避免系统故障的发生。
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公开(公告)号：CN109374318A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811130909.3
申请日：2018-09-27
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司 , 南京航空航天大学
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明公开了基于DPC的轨道车辆多门系统异常检测方法和系统，包括：对车门系统的正线数据进行特征提取，将每一次开关门过程分段对每个段上若干电机参数值分别进行时域特征提取和频域特征提取并组合生成车门系统的系统状态变量；基于DPC方法对提取出的系统特征变量建立系统多门健康度模型；采用欧式距离识别车门的异常状态。本发明以密度峰值聚类算法进行数学建模，建立多车辆门系统的健康度模型；利用建立好的模型对所获取的多车辆门模型进行周期性间的横向比较，完成车辆多门系统异常检测，减少了重复性的实验设计和数据采集工作，是密度峰值聚类算法在轨道车辆门故障检测技术上的首次运用，不受车门类型或锁闭装置类型的影响，具有良好的普适性。
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公开(公告)号：CN109580260A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811470068.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明的一种轨道车辆门系统的亚健康诊断方法，包括以下步骤：电机采集数据的预处理；轨道车辆门系统的特征值提取；亚健康建模；亚健康诊断。本发明采用的是基于数据的数学建模方法，基于传感器采集的数据进行特征提取与优化改进，使得提取的数据特征能够比较完整的体现系统的状态。根据提取处理后的系统特征，以随机森林算法进行数学建模，基于正常数据和系统亚健康的数据差异性，以分类后的结果判定当前系统的状态，以分类得到系统的亚健康模型，更加清晰直观的反应了车辆门系统的状态。
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公开(公告)号：CN107345860A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710559756.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 南京康尼机电股份有限公司
IPC: G01M17/08
CPC classification number: G01M17/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列数据挖掘的轨道车辆门亚健康状态识别方法，利用多尺度滑动窗口离散字符化算法对轨道车辆门门电机的转速、转矩和电流进行数据挖掘；通过计算与正常状态下模板曲线的距离作为特征，并使用主成分分析对其降维，去除冗余信息，获得分类性能较好的低维特征；然后使用分层亚健康状态识别模型由粗到细对各种亚健康数据逐层进行识别，最终实现开关门过程中亚健康状态的识别，能够有效的提取出车门电机时间序列数据的特征，并对车门开关门过程中出现的常见的亚健康准确识别，具有很好的应用前景。
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