技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于多元时间序列的列车制动系统的故障检测方法。该方法包括：采集列车制动系统的故障检测相关的样本数据，建立样本数据的多元时间序列矩阵；利用滑动时间窗口从多元时间序列矩阵中提取出时间序列片段的样本数据，将提取出的时间序列片段的样本数据与异常模式的特征数据进行匹配检测，根据匹配检测的结果获取列车制动系统在时间序列片段中的故障检测结果。本发明的方法从数据分析的角度出发，结合了机器学习和多元时间序列挖掘算法，并提出基于滑动时间窗口进行异常模式匹配的算法，通过模式匹配，可以对已有数据中的故障进行监测和智能诊断，从而可以更准确地发现异常发生的本质原因，对异常进行更好的定位。
技术研发人员：刘真;张猛
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：2017.10.25
技术公布日：2018.02.16