层节点个数。隐含层节点个数太少难以达到训练要求，个数太多又会增加 训练时间，可以参考如下经验公式：
[0094] l = 2n+l
[0096] 1 = log2n
[0097] 其中1为隐含层的神经元节点个数，η为输入层的神经元节点个数，m为输出层的 神经元节点个数，a为介于1到10之间的整数。在具体设计中，可以适当设置一个区间，隐含 层节点个数依次从区间范围内选取，对BP神经网络进行训练并计算误差，然后选择最小的 误差所对应的节点个数作为BP神经网络隐含层的节点个数。
[0098] (3)初始化权值。辅助逆变系统是一个非线性系统，初始值的选取对于训练学习时 间的长短、网络能否收敛以及能否达到局部最小值有很大关系。初始值过小或者过大都会 对学习速度产生影响，因此权值的初始值一般应选择均匀分布的小数经验值，可以在-1到1 之间随机选取。
[0099] (4)学习率。BP神经网络每次循环训练中的权值变化量是由学习率决定的，学习率 越大，对权值的修改越大，网络学习速度越快。但是过大的学习率将使权值学习过程产生震 荡，而过小的学习率又会使网络收敛过慢，权值难以趋于稳定。一般情况下倾向于选取较小 的学习率，选取范围在〇. 〇 1到〇. 8之间，以保持系统稳定。
[0100] (5)期望误差。在BP神经网络的训练过程中，期望误差值可以通过对比训练后确定 一个合适的值，合适是相对于所需的隐含层的节点数来确定的，较小的期望误差值要靠增 加训练时间以及隐含层节点数来获得。一般情况下作为对比，可以同时对两个不同的期望 误差的网络进行训练，从中决定采用其中一个网络。
[0101]若诊断结果为有故障，故障诊断装置一方面通过显示屏实时报警并将诊断结果传 输至数据存储器，另一方面将故障信息通过以太网传至车载显示终端及地面中心。
[0102]为了防止诊断结果出现偏差，则需在诊断结果与设备实际状态不符的情况下，不 断修正诊断流程中的评判条件，因此，装置中设有用于检验设备状态的检验器，以及修正故 障诊断评判条件的修整器，若诊断结果为没有故障，而检验器却检测到逆变器已经出现了 故障，则修正器基于故障存储器中的存储数据修正第一阈值和第二阈值;若诊断结果为没 有故障，且检验器没有检测到逆变器出现异常，则修正器不进行第一阈值和第二阈值的修 正。
【主权项】
1. 一种车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其包括： 车载无线发射模块，其包括无线传输装置，所述车载无线发射模块用于将故障诊断结 果发送至远程地面数据服务端及车载显示模块； 车载显示模块，其用于接收车载无线发射模块通过W太网无线传输的故障诊断结果， 并将诊断结果通过显示屏展示； 信号采集模块，其用于采集辅助逆变器监测数据； 其特征在于，系统还包括:数据预处理模块、故障诊断模块、数据存储模块，其中， 数据预处理模块包括前置放大器、抗混叠低通滤波器、采样/保持电路和多路模拟开 关、程控放大器、A/D转换器和逻辑控制电路； 信号采集模块将采集的数据传递给前置放大器，经前置放大器处理后的数据依次经过 抗混叠低通滤波器、采样/保持电路和多路模拟开关、程控放大器、A/D转换器，A/D转换器将 预处理后的数据传递到故障诊断模块； 逻辑控制电路与前置放大器、抗混叠低通滤波器、采样/保持电路和多路模拟开关、程 控放大器、A/D转换器、故障诊断模块均电性连接； 故障诊断模块包括扩展卡尔曼滤波器、检验器、运算器、修正器、故障存储器、故障结果 生成器； 故障诊断模块接收到经预处理的数据后，依次进行如下步骤： (i) 扩展卡尔曼滤波器对数据进行降噪，然后将降噪后的数据发送给运算器； (ii) 运算器对降噪后的数据进行计算，计算出其预定时间段内的变化幅值，将变化幅 值大于第一阔值的时间节点记录下来，并将所述时间节点对应的数据存储到故障存储器 中； (iii) 运算器统计计算故障存储器中数据的分布，并将相对于分布的中间值的偏差值 大于第二阔值的数据提取出来，将提取出的数据发送给故障结果生成器； (iv) 故障结果生成器将接收到的运算器的数据首先分解为一系列模态函数之和，然后 对分解的模态函数提取能量矩，最后将能量矩输入BP神经网络，最终得出故障诊断结果。2. 如权利要求1所述的车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其特征在于，步骤 (iv)中的分解模态函数过程具体如下： (1) 确定数据所有的局部极值点，然后采取Ξ次样条线将所有局部极大、极小值点连接 起来，形成上包络线与下包络线； (2) 上包络线与下包络线的均值记为mi(t)，然后由降噪后的信号x(t)与均值mi(t)求出 hi(t) ,hi(t) = x(t)-mi(t)； (3) 如果hi(t)不满足模态函数条件，把hi(t)作为原始数据，并且重复步骤(1)~(2)，得 上下包络的均值11111(1:)，则1111(1:)=111(1:)-1]111(1:); 若hii(t)仍不满足模态函数条件，则重复循环k次，直至hik(t)满足条件，将x(t)的第一 个模态分量记为Ci(t)，ci(t)=hik(t); (4) 将 ci(t)从 x(t)中分离得到 ri(t):ri(t)=x(t)-ci(t); 将ri(t)作为新的原始数据重复W上步骤，得到x(t)的第2个模态分量C2(t)，重复η次得 至Ijrn(t)为一个单调函数不能再从中提取模态分量时结束;则降噪后的信号x(t)最终分解 为一系列模态函数之和： 3. 如权利要求1-2所述的车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其特征在于，步骤 (iv)中的能量矩提取过程具体如下： 1) 根据如下公式算出相应能量矩Ε?，Ε2，···Εη:其中m是总采样点数，k是采样点，Δ t是采样周期； 2) 构造特征向量T: T=[Ei E2 ··· Em], 对Τ进行归一化处理，归一化后，相应特征向量Τ '为： Τ' = [Ει/Ε Ε2/Ε ...血/Ε]， 其中：4. 如权利要求1-3所述的车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其特征在于，若诊 断结果为有故障，故障生成器一方面通过显示屏实时报警并将诊断结果传输至数据存储 器，另一方面将故障信息通过W太网传至车载显示终端及地面中屯、。5. 如权利要求1-4所述的车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其特征在于，若诊 断结果为没有故障，而检验器却检测到逆变器已经出现了故障，则修正器基于故障存储器 中的存储数据修正第一阔值和第二阔值;若诊断结果为没有故障，且检验器没有检测到逆 变器出现异常，则修正器不进行第一阔值和第二阔值的修正。6. 如权利要求1-5所述的车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统，其特征在于，无线 传输装置包括数据库、调制器W及各无线节点，无线节点将诊断结果数据通过调制器发送 给数据库。
【专利摘要】本发明了一种车载-地面辅助逆变器远程故障诊断系统。其通过信号预处理模块对传感器采集的数据进行预处理，然后对预处理数据采用扩展卡尔曼滤波进行降噪，并利用运算器提取有效诊断数据，排除列车不稳定运行导致的设备异常数据，然后将提取的数据分解为一系列模态函数之和，对分解的模态函数提取能量矩，将能量矩输入BP神经网络，最终辨识城轨列车辅助逆变器运行状态，并将诊断结果传送给车载显示终端以及地面数据中心。本发明能有效辨识城轨列车辅助逆变器的运行状态，从而为城轨列车辅助逆变器故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。
【IPC分类】G01R31/00
【公开号】CN105572493
【申请号】CN201510690113
【发明人】姚德臣, 杨建伟, 李欣, 李熙, 周明, 白永亮, 武慧杰, 廉朋
【申请人】北京建筑大学
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2015年10月22日