摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种组合集成的故障诊断方法及系统。该方法采集来自车、地、空中设备的传感器数据,构建K折训练数据集和测试数据集及其对应的标签集;利用K折训练数据集分别训练多种基础故障诊断算法,构建基础故障诊断模型;利用K折测试数据集分别测试基础故障诊断模型;利用位置编码元数据集训练设定的元分类算法,构建元分类器模型;实时采集区域轨道交通路网中来自车、地、空中设备的传感器数据,利用所构建的组合集成的故障诊断模型,获得区域轨道交通路网运行状态监测监测/诊断结果,有效集成了各单一故障诊断模型优势,提升了区域轨道交通路网运行状态一体化检测监测的诊断性能和整体效率。
技术关键词
故障诊断模型
故障诊断推理
故障诊断测试
故障诊断算法
分类器模型
故障诊断方法
基础
区域轨道交通
数据
编码
分类器算法
标签
样本
更新模型参数
矩阵
随机梯度下降
传感器
元素
采集设备
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故障诊断模型
采集机械设备
广义
故障诊断方法
不确定性原理
智能故障诊断方法
多模态融合技术
工况
数据特征提取
动态基线模型
故障诊断方法
机械部件
故障诊断模型
仿真模型
融合特征
运维管理方法
深度强化学习模型
循环神经网络模型
节点
故障预测模型
车辆
故障诊断模型
历史故障数据
故障诊断方法
生成控制指令