基于多特征融合的地铁车辆制动组件异常检测

基于多特征融合的地铁车辆制动组件异常检测

程东东

西安市轨道交通集团有限公司     陕西    西安       710016

摘要：在现代城市交通系统中，地铁作为一种高效、环保的公共交通工具，其安全性和可靠性对乘客的生命财产安全至关重要。然而，由于地铁系统长期处于高负荷运行状态，制动组件作为关键的制动系统，其异常检测和故障诊断成为保障地铁安全运行的关键环节。本文旨在探讨多特征融合技术在地铁制动组件异常检测中的应用，通过分析制动组件在正常和异常状态下的多维特征，构建融合特征模型，以提高异常检测的准确性和实时性。这不仅有助于及时发现和处理潜在故障，还能为地铁维护和故障预测提供科学依据，从而提升整个地铁系统的运行效率和安全性。

关键词：多特征融合、地铁车辆制动组件、异常检测

引言

在当今快节奏的城市生活中，地铁作为城市交通的重要组成部分，其安全性直接关系到广大乘客的生命安全和城市交通的顺畅。制动系统作为地铁车辆的核心组成部分，其性能的稳定性对于保障地铁安全运行至关重要。然而，由于制动组件长期处于高负荷运行状态，加之复杂的运行环境，使得制动组件的异常检测和故障诊断成为地铁维护工作中的一大难题。随着科技的进步，多特征融合技术为地铁制动组件的异常检测提供了新的解决方案。

1多特征融合下地铁制动组件异常检测意义

地铁作为城市交通的主动脉，其制动系统的可靠性直接关系到乘客的出行安全和城市交通的高效运行。制动组件作为地铁制动系统的核心，其在长期高负荷运行中易受到磨损、腐蚀等因素的影响，进而可能导致性能下降甚至故障。传统的单一特征检测方法存在局限性，难以全面捕捉制动组件的异常状态。因此，多特征融合技术应运而生，它通过综合分析制动组件在不同运行状态下的多种特征，能够更全面、准确地识别出异常情况。这种技术的应用，不仅能够及时发现制动组件的潜在问题，避免故障的发生，还能够为制动组件的维护和故障预测提供科学依据，从而提高地铁制动系统的健康管理水平，增强地铁运营的安全性和可靠性。此外，多特征融合技术的应用还有助于优化地铁制动系统的维护策略，降低维护成本，提升运行效率，对于推动地铁行业的可持续发展具有重要意义。

2多特征融合下地铁制动组件异常检测

2.1 多特征提取

在地铁制动组件异常检测的研究中，多特征提取是关键的第一步。这一步骤涉及到从制动组件的运行数据中提取出能够有效反映其健康状况的多种特征。这些特征通常包括但不限于温度、压力、振动、声音、磨损程度等物理量。温度特征可以通过监测制动组件在不同负荷下的热响应来获取，压力特征则反映了制动过程中的力学状态。振动和声音特征能够揭示制动组件内部的动态变化，而磨损程度则是通过测量制动片的厚度变化来得到的。为了全面捕捉制动组件的运行状态，需要采用高精度的传感器对这些物理量进行实时监测和数据采集。此外，特征提取还应考虑到制动组件在不同运行环境下的适应性，以及数据的实时性和可靠性。通过对这些多维特征的综合分析，可以构建出制动组件的健康状态模型，为后续的异常检测和故障诊断提供坚实的数据基础。

2.2 多特征融合

2.2.1构造数据矩阵

首先，需要收集制动组件在正常运行和异常状态下的各种性能参数，如温度、压力、振动等。这些参数构成了一个多维数据集，每个参数代表一个特征。将这些特征按照时间序列或特定条件排列，形成一个数据矩阵，为后续的分析打下基础。

2.2.2计算协方差矩阵

协方差矩阵是描述数据集中各特征间相关性的数学工具。通过计算数据矩阵中每一对特征之间的协方差，可以得到一个对称矩阵，其对角线上的元素表示各个特征的方差。协方差矩阵有助于识别特征间的线性关系，为特征选择和降维提供依据。

2.2.3特征矩阵重构

在得到协方差矩阵后，可以采用主成分分析（PCA）等降维技术对特征矩阵进行重构。降维的目的是减少数据的维度，去除冗余信息，同时保留尽可能多的有用信息。通过特征值分解等方法，可以得到新的、优化后的特征矩阵，为特征融合做准备。

2.2.4获取融合特征的结构

融合特征的结构是指在多特征融合过程中，各个特征如何组合以形成一个新的、更有代表性的特征集。这通常涉及到特征选择和特征提取的方法。通过分析特征间的相关性、重要性以及对异常检测的贡献度，可以选择出最具代表性的特征进行融合。

2.2.5多特征融合

将选定的特征通过一定的数学方法（如加权和、神经网络、决策树等）进行融合，形成一个新的特征集。这个新的特征集能够更全面地反映制动组件的运行状态，提高异常检测的准确性。融合后的特征可以用于训练机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，以实现制动组件的实时监测和异常预警。

2.3构建制动组件异常检测模型

首先，从地铁制动组件的传感器中实时收集数据，包括但不限于温度、压力、振动频率等多维特征。这些原始数据可能会包含噪声和异常值，因此需要通过滤波、去噪和归一化等预处理步骤来清洗和标准化数据，以提高后续分析的准确性。

预处理后的数据通过特征选择技术，如基于统计的方法、基于模型的方法或基于信息论的方法，来识别和选择最有代表性的特征。随后，利用特征提取技术，如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)或自编码器，将选定的特征转换为一个更小、更有代表性的特征集，以减少模型的复杂度并提高计算效率。

选择合适的机器学习算法来构建异常检测模型。常见的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。这些算法能够从特征集中学习正常制动组件的行为模式，并识别出偏离正常模式的异常行为。

使用标记好的正常和异常数据集对模型进行训练。在训练过程中，需要调整模型参数，如SVM的核函数和正则化参数，随机森林的树的数量和深度，或神经网络的层数和学习率等，以获得最佳性能。此外，通过交叉验证等方法评估模型的稳定性和泛化能力。

在独立的测试集上评估模型的性能，使用诸如准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型的异常检测能力。此外，还需要对模型进行鲁棒性测试，以确保其在面对未知异常模式时仍能保持较高的检测准确率。

3实际应用效果

在实际应用中，多特征融合下的地铁制动组件异常检测模型展现出了显著的效果。该模型通过综合分析制动组件的温度、压力、振动等多维数据，能够准确识别出制动组件的异常状态。在实际运行过程中，模型能够实时监测制动组件的运行状态，一旦检测到异常，系统会立即发出警报，为维护人员提供及时的反馈信息。这不仅提高了故障响应速度，还减少了因制动组件故障导致的运营中断时间，从而保障了地铁运行的安全性和可靠性。此外，该模型还具有较高的鲁棒性，即使在面对复杂多变的运行环境时，也能保持稳定的检测性能。通过持续的学习和优化，该模型能够适应新的运行条件和异常模式，确保长期有效的监测能力。实际应用表明，多特征融合的异常检测模型为地铁制动系统的健康管理和故障预测提供了强有力的技术支持，是提高地铁运营效率和安全性的重要手段。

4结语

随着城市轨道交通的快速发展，地铁系统的安全运行越来越受到重视。多特征融合技术在地铁制动组件异常检测中的应用，为确保地铁制动系统的可靠性和安全性提供了一种有效的解决方案。通过综合分析制动组件的温度、压力、振动等多维数据，该技术能够准确识别出潜在的异常状态，实现对制动组件的实时监控和故障预警。实际应用表明，该技术能够有效减少运营中断时间，提高故障响应速度，从而显著提升地铁运营的效率和安全性。

参考文献

[1]刘尧. 基于多特征融合的地铁车辆制动组件异常检测[J]. 电子设计工程,2024,32(05):79-83.

[2]李泰国,周星宏,李全琴,徐铸业. 基于UMAP语音多特征融合的列车司机疲劳检测[J]. 铁道科学与工程学报:1-13.

[3]杨焰鑫,张振业,张小宁,张博文,孙国康. 基于多特征的地铁运行监控图像目标识别研究[J]. 自动化应用,2024,65(04):166-169.