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申请/专利权人：北京国信会视科技有限公司

摘要：本发明涉及工业设备故障检测领域，公开了基于NEST和SPRT融合算法的轴温故障检测方法，包括获取动车轴温历史数据特征集，对动车轴温历史数据特征集进行特征降维，获得降维后的动车轴温特征参数；获取与降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温历史正常样本集，建立NSET模型，利用动车轴温历史样本集获得NSET模型的记忆矩阵D；获取动车轴温测试数据，NSET模型根据记忆矩阵D输出动车轴温残差序列；利用SPRT检验法对动车轴温残差序列进行方差检验，获得轴温状态故障检测结果。本发明能够一次建模实现所有轴温的状态检测，能够间接实现轴温的故障预警，对解决动车组设备故障具有一般通用性。

主权项：1.基于NEST和SPRT融合算法的轴温故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取动车轴温历史数据特征集，对所述动车轴温历史数据特征集进行特征降维，获得降维后的动车轴温特征参数；S2获取与所述降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温历史正常样本集，建立NSET模型，利用所述动车轴温历史正常样本集获得所述NSET模型的记忆矩阵D；S3获取动车轴温测试数据，将所述动车轴温测试数据输入所述NSET模型，所述NSET模型根据所述记忆矩阵D输出动车轴温残差序列；S4利用SPRT检验法对所述动车轴温残差序列进行方差检验，获得轴温状态故障检测结果；步骤S4中，利用SPRT检验法对所述动车轴温残差序列进行方差检验，获得轴温状态故障检测结果，包括以下步骤：S41假设正常状态下的第j个降维后的动车轴温特征参数的动车轴温残差序列满足假设Hj0：μj0＝0，故障状态下的第j个降维后的动车轴温特征参数的动车轴温残差序列满足备择假设Hj1：μj1＝0，μj0、分别为正常状态下与第j个降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温残差序列的均值和方差，μj1、分别为故障状态下与第j个降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温残差序列测试数据的均值和方差，j＝1、2、…、n，n为动车轴温特征参数的种类数；S42计算概率比函数rk，所述概率比函数rk满足k为与第j个降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温残差序列测试数据个数，xi为第i个与第j个降维后的动车轴温特征参数相对应的动车轴温残差序列测试数据；S43获取所述概率比函数rk的上界B和下界A，所述上界所述下界T为误报率，U为漏报率；S44若概率比函数rk大于上界B，则判定第j个降维后的动车轴温特征参数发生故障；若概率比函数rk小于下界A，则判定第j个降维后的动车轴温特征参数未发生故障；若A≤rk≤B，则继续采样动车轴温测试数据重复比较；S45对所有降维后的动车轴温特征参数依次按照步骤S41至步骤S44进行故障判断，获得所有动车轴温特征参数的轴温状态故障检测结果。

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