基于多维数据空间的轨道列车轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于多维数据空间的轨道列车轴承故障诊断方法，包括以下步骤：1)采集列车正常运行的样本数据；2)对采集到样本数据进行预处理和自动标签，构建分类模型进行训练，得到分类识别结果，划分运行状态对应的数据类；3)对具有相同运行状态的数据类通过映射构建样本多维数据空间；4)采集待检测的样本数据，识别得到分类识别结果后在待检测的样本数据中划分运行状态对应的数据类，并将其映射到样本多维数据空间中；5)计算检测样本数据点与中心或质心的距离，并与设定距离阈值相比较，根据比较结果进行故障报警。与现有技术相比，本发明具有扩大信息采集和应用范围、提高检测准确率和可靠性、诊断正确率高等优点。