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申请/专利权人：中车南京浦镇车辆有限公司

摘要：本发明提供一种基于TCMS数据的列车制动系统管路泄漏诊断方法，首先选择空压机工作率、制动频率和制动缸保压率三项指标参数作为三维重构特征，建立孤立森林模型进行异常点的检测，选择连续周期的有效值对应的TCMS数据进行线性回归模型拟合，根据得到的线性回归模型的参数判断列车制动系统管路是否存在泄漏故障。本发明既节省了人力成本，也不需要增添设备成本，同时本发明具有一定噪声容错性。

主权项：1.一种基于TCMS数据的列车制动系统管路泄漏诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：周期性的采集列车的TCMS数据，并对TCMS数据进行初始化和抗干扰处理，并基于处理后的TCMS数据计算当前周期内列车制动缸的制动频率，空压机的工作率和制动缸保压率；以制动缸的制动频率为y轴，空压机的工作率为z轴，制动缸保压率为x轴建立三维坐标系；并将当前周期内列车制动缸的制动频率，空压机的工作率和制动缸保压率绘制到三维坐标系中作为当前周期下列车制动系统管路的三维特征点；所述TCMS数据包括：采样周期内列车中随机一个制动缸的制动状态的总跳变次数∑Nbrake，采样周期内列车的制动系统的工作总时间Tall，采样周期内列车中所有空压机的总工作时间∑Tfill，采样周期内列车中所有制动缸内有压力的总时间步骤2：根据孤立森林模型判断当前周期的三维特征点是否为异常的特征点，若否，则将该特征点作为当前周期的有效值，并转步骤3；否则删除当前周期的三维特征点，并将上一个周期的有效值作为当前周期的有效值，并转步骤3；步骤3：将当前周期的有效值以及当前周期的前N个周期的有效值对应的TCMS数据组成一组当前TCMS数据组；并构建如下线性回归模型： 其中A，B，C均为参数，Const＝1；采用当前TCMS数据组和预设的历史数据对线性回归模型进行拟合，若当前TCMS数据组对线性回归模型进行拟合后得到的B值超过预设的B值范围，且当前TCMS数据组的前Q组TCMS数据组对线性回归模型进行拟合后得到的B值也均超过预设的B值范围，则认为列车的制动管路存在泄漏故障；若当前TCMS数据组对线性回归模型进行拟合后得到的C值超过预设的C值范围，且当前TCMS数据组的前Q组TCMS数据组对线性回归模型进行拟合后得到的C值也均超过预设的C值范围，则认为列车的总风管路存在泄漏故障；所述步骤3中得到预设的B值范围和预设的C值范围具体为：通过采集列车制动系统管路健康状态下的TCMS数据，并对TCMS数据进行初始化和抗干扰处理，根据处理后的TCMS数据得到若干个三维特征点，将这些三维特征点绘制在步骤1中的三维坐标系下拟合出线性平面，线性平面Z＝A*x+B*y+C；x表示x轴，y表示y轴，从而基于线性平面中B的值预设B值范围，基于线性平面中C的值预设C值范围。

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