基于AHP-熵值法优化决策的轨道车辆轴承异常温升检测模型

摘要

轨道车辆的轴承异常温升检测是保障行车安全的重要手段,但由于温升影响因素与状态的复杂性导致现有的异常检测模型容易出现误判.针对这一问题,提出一种基于AHP-熵值法优化决策的轴承异常温升检测模型.首先根据同类轴承温升的趋势一致性以及异常轴温的偏离现象,采用K-means聚类定位异常温升轴承,获得一级检测结果;通过分析异常温升的特性,融合专家经验和数据特征,提出一种基于AHP-熵值法优化的决策模型对一级检测结果进行再次诊断,获得二级检测结果,以降低模型的误判率.基于轨道车辆轴承温度履历数据对模型验证发现:该模型在采用决策模型进行二次诊断后,异常判别准确率仍保持100％不变,且误判率在不同类型轴承下都有显著下降.