基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的地鐵車門亞健康狀態(tài)識(shí)別方法

薛 鈺，梅 雪，支有冉，許志興，史 翔

(1.南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院，南京 211816； 2.南京康尼機(jī)電股份有限公司，南京 210013)

近年來，城市人口的急劇增加，城市規(guī)模的增大，致使城市的交通系統(tǒng)面臨嚴(yán)峻的局勢。地鐵作為公共交通中重要的組成部分，是目前人們主要出行方式之一。列車車門由于其工作環(huán)境中經(jīng)常受到擠壓和震動(dòng)，所以它是整個(gè)車輛中故障頻發(fā)的部分[1]。車門打開和關(guān)閉過程中最重要的驅(qū)動(dòng)部件就是電機(jī)，其工作狀態(tài)可以直接或間接反映出車門的工作狀態(tài)。最近這些年人們提出多種方法用于電機(jī)的故障診斷，例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[2]、基于信號(hào)處理的方法[3]和基于規(guī)則發(fā)現(xiàn)的診斷方法[4]等。車門亞健康狀態(tài)不同于故障，是介于車門正常運(yùn)行和故障之間的中間狀態(tài)，對(duì)其進(jìn)行識(shí)別存在重要意義。

由于車門電機(jī)參數(shù)為時(shí)間序列相關(guān)的數(shù)據(jù)，故可以利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘算法和技術(shù)來對(duì)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析。目前，時(shí)間序列常用的表示方法有離散小波變換、分段線性表示和符號(hào)化方法。文獻(xiàn)[5]采用離散小波變換處理地震波時(shí)間序列，將轉(zhuǎn)化后小波的系數(shù)作為特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)地震信號(hào)的跟蹤。文獻(xiàn)[6]等依據(jù)時(shí)間序列中斜率的變化，提出了基于一階濾波的時(shí)間序列分段線性表示方法(Piecewise Linear Representation method of time Series based on First-order Filtering, PLR_SFWF)，將時(shí)間序列分段線性表示。文獻(xiàn)[7]挖掘字符串處理后時(shí)間序列中的頻繁模式，實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的聚類以及分類。雖然上述的算法對(duì)時(shí)間序列處理效果很好，但遺憾的是運(yùn)算比較復(fù)雜，難以應(yīng)用于地鐵車門電機(jī)數(shù)據(jù)處理中。本文針對(duì)地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)提出了一種新的亞健康識(shí)別算法。首先，采用多尺度滑動(dòng)窗口的方法并結(jié)合拓展符號(hào)聚集近似(Extension of Symbolic Aggregate approXimation, ESAX)算法對(duì)地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘；然后，采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)法降維并選擇較為敏感的參數(shù)作為亞健康判斷的特征量；最后，結(jié)合基礎(chǔ)特征利用分層模式識(shí)別模型對(duì)各類亞健康狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，并以實(shí)測地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)為例驗(yàn)證本文所提方法的有效性。

1 地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)特征提取

1.1 時(shí)間序列符號(hào)化

Lin等[8]提出符號(hào)化聚合近似(Symbolic Aggregate approXimation, SAX)算法,對(duì)于長度為n的時(shí)間序列X，若要將其用長度為w的字符串表示，需要進(jìn)行下面四個(gè)步驟：

1)對(duì)數(shù)據(jù)X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化后的時(shí)間序列，數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)高斯分布，計(jì)算公式如下：

(1)

3) 依據(jù)間斷點(diǎn)β={β1,β2,…,βα-1}將高斯空間等概率劃分，其中的區(qū)間個(gè)數(shù)為α。間斷點(diǎn)可以查表獲得，表1給出了α從3到5時(shí)的間斷點(diǎn)的值。

表1 高斯空間等概率劃分?jǐn)帱c(diǎn)(α為區(qū)間個(gè)數(shù)， β為斷點(diǎn))Tab. 1 Breakpoints that divide a Gaussian distribution into equiprobable regions (α is the number of regions， β are the breakpoints)

1.2 改進(jìn)時(shí)間序列符號(hào)化

SAX在應(yīng)用中的良好效果使其成為近10年來被廣泛使用的一種符號(hào)化特征表示方法;然而，只計(jì)算均值往往會(huì)忽略時(shí)間序列中的極值點(diǎn)。圖1為車門在剛啟動(dòng)階段時(shí)的電流曲線，通過SAX算法可以將其離散化為字符串DCBCDE(a=6，w=6)?？梢园l(fā)現(xiàn)，圖1中很多重要的極值點(diǎn)信息被忽略了，這些極值點(diǎn)記錄車門運(yùn)行過程中一些極端且不尋常的模式，這些模式往往是進(jìn)行識(shí)別的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[9]提出了拓展符號(hào)聚集近似(ESAX)算法并將其應(yīng)用于金融數(shù)據(jù)處理，其思想是在計(jì)算均值的時(shí)候同時(shí)引入最大值和最小值，以此來保留時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的極值點(diǎn)。

圖1 通過SAX字符化車門電機(jī)電流曲線 Fig. 1 Current data of motor represented by SAX

圖2為使用ESAX算法對(duì)電流曲線進(jìn)行離散化。當(dāng)α=6,w=6時(shí)，曲線離散字符化結(jié)果為BDFECBABBBCCCDDDEE。這種改進(jìn)的字符化算法能夠保留圖中的極值點(diǎn)信息，缺點(diǎn)是使得原來長度為6的字符串變?yōu)殚L度為18的字符串。

圖2 通過ESAX字符化車門電機(jī)電流曲線 Fig. 2 Current curve of motor represented by ESAX

為了使ESAX算法進(jìn)一步適用于車門電機(jī)數(shù)據(jù)，對(duì)其作出改進(jìn)，結(jié)合滑動(dòng)窗口重疊分割法來離散時(shí)間序列[10]。滑動(dòng)窗口的原理如圖3所示，其將時(shí)間序列分成若干等寬的短序列，序列個(gè)數(shù)為N-s+1(為了避免序列末端數(shù)據(jù)剩余，取步長r=1)。

圖3 滑動(dòng)窗原理 Fig. 3 Principle diagram of sliding window

1.3 基于多尺度滑動(dòng)窗口的特征提取

地鐵車門所受的阻力主要來源于機(jī)械阻力、空氣阻力、密封條反彈力和密封條摩擦力四個(gè)方面，而這些阻力受到溫度和濕度等環(huán)境的影響。車門在開關(guān)門過程中的開始階段和結(jié)束階段阻力變化較大，從而使得這部分電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩信號(hào)變化明顯。圖4為車門開關(guān)門時(shí)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩曲線，依據(jù)曲線的變化，將開關(guān)門過程大致分為3個(gè)階段，即啟動(dòng)段、勻速段和減速段。開關(guān)門過程中啟動(dòng)段和減速段蘊(yùn)含著更多的車門狀態(tài)信息，對(duì)這兩個(gè)階段的數(shù)據(jù)挖掘有著更加重要的意義。在本文中，采用一種多尺度的滑動(dòng)窗口的方法對(duì)開關(guān)門過程中的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角和電流信號(hào)進(jìn)行挖掘，在勻速階段采用較大的滑動(dòng)窗口來將時(shí)間序列離散成字符，在啟動(dòng)段和減速段采用比較小的滑動(dòng)窗口進(jìn)行離散。在盡可能多地挖掘時(shí)間序列數(shù)據(jù)特征的同時(shí)降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。

通過符號(hào)化特征表示之后，可以識(shí)別車門電機(jī)參數(shù)形態(tài)特征，接著通過選取合適的距離度量的函數(shù)，可以找出數(shù)據(jù)之間的差別。歐氏距離[11]和最小距離[8]是目前最常見的兩種計(jì)算離散字符序列距離的方法。本文通過對(duì)最小距離方法的改進(jìn)，計(jì)算時(shí)間序列的相似性。對(duì)于字符化后的時(shí)間序列AEsax={a1,a2,…,an}和BEsax={b1,b2,…,bn}，計(jì)算公式如下：

(2)

其中：c為壓縮率，c=3n/w,n為滑動(dòng)窗口長度，w為字符化后字符的個(gè)數(shù)；ai和bi來自字符表V={V1,V2，…,Vn}，且

(3)

其中k為間斷點(diǎn)β={β1,β2,…,βn}之間的距離。

本文基于多尺度滑動(dòng)窗口的符號(hào)化特征提取算法如下：

1) 初始化相關(guān)數(shù)據(jù)。字符種類數(shù)α=6，字符個(gè)數(shù)w=5，電機(jī)的轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)滑動(dòng)窗口長度s=120；轉(zhuǎn)速和電流數(shù)據(jù)在啟動(dòng)段和減速段滑動(dòng)窗口長度s=30，勻速段滑動(dòng)窗口長度s=120。

2)標(biāo)準(zhǔn)化車門正常狀態(tài)下的模板曲線，利用滑動(dòng)窗口對(duì)其中的轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)速和電流曲線依次分段，并通過對(duì)子序列均值、最大值和最小值的計(jì)算，將時(shí)間序列離散成ESAX字符串。

3)對(duì)亞健康和其對(duì)應(yīng)正常數(shù)據(jù)的電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)矩曲線預(yù)處理，包括問題數(shù)據(jù)的去除和數(shù)據(jù)長度的處理，然后采用步驟2)的方法進(jìn)行離散，獲得離散后的字符串序列。

4)利用式(2)分別計(jì)算亞健康狀態(tài)下轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)矩和模板之間的距離，即d(ESAX,ESAXT)，將其組合獲得距離表示的特征集。

步驟2)中模板曲線對(duì)車門亞健康狀態(tài)的識(shí)別有著重要意義。由于地鐵門受其工作環(huán)境和人為因素的影響，使得其正常狀態(tài)之間的曲線也存在差異，比如溫度的降低或者氣壓的增加，車門開關(guān)過程中受到的阻力會(huì)變大，其電機(jī)電流將會(huì)增加。因此有必要考慮各亞健康對(duì)應(yīng)的模板曲線，以減小實(shí)驗(yàn)過程中門的調(diào)整所帶來的誤差，提高特征的可靠性。本文將車門調(diào)整之后正常運(yùn)行一段時(shí)間數(shù)據(jù)的均值作為模板曲線。

圖4 電機(jī)電流曲線分段 Fig. 4 Curve segmentation of motor current

2 分層亞健康狀態(tài)識(shí)別模型

在實(shí)際的地鐵車門亞健康狀態(tài)診斷中，亞健康類別與亞健康的狀態(tài)并不存在完全的一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，部分亞健康例如電機(jī)組松動(dòng)、下?lián)蹁N干涉對(duì)電機(jī)的運(yùn)行過程中所造成的阻力干擾比較小，對(duì)曲線的變化不如其他亞健康狀態(tài)明顯。將這些靠近正常狀態(tài)的亞健康狀態(tài)歸為Ⅱ類亞健康，而將遠(yuǎn)離正常狀態(tài)的亞健康歸為Ⅰ類亞健康。本文采用一種由粗到精細(xì)分層分類的算法[12]，對(duì)2類亞健康逐層進(jìn)行區(qū)分，算法流程如圖5所示。

分層亞健康狀態(tài)識(shí)別算法含有2層識(shí)別過程：針對(duì)正常數(shù)據(jù)和亞健康數(shù)據(jù)，首先采用字符化處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，獲得距離表示的特征集，接著使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)進(jìn)行降維，去除冗余信息并選擇貢獻(xiàn)率較高的特征用于第一層分類；第一層的訓(xùn)練識(shí)別的過程主要針對(duì)Ⅰ類亞健康，這類亞健康往往擁有著很高的區(qū)分度。在第二層識(shí)別中，通過融合數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)特征和距離表示的特征集，進(jìn)一步區(qū)分出Ⅱ類亞健康數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)。本文的分層亞健康識(shí)別模型采用鑒別能力和推廣特性較好的支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)作為分類器。

圖5 分層亞健康識(shí)別模型 Fig. 5 Hierarchical sub-health state identification model

SVM的本質(zhì)是采用核函數(shù)將特征非線性映射到高維空間，并在高維空間尋找最大間隔分類面。SVM常見的核函數(shù)包括線性核、高斯核和Sigmoid核，本文選用高斯核。SVM在進(jìn)行分類時(shí)通常會(huì)引入松弛變量ξ和懲罰系數(shù)C，求解軟邊界二次規(guī)劃問題。其中C>0為一個(gè)自定義的懲罰因子，它決定對(duì)錯(cuò)分樣本的懲罰程度，用來控制樣本偏差與機(jī)器泛化能力之間的平衡。C越大，懲罰就越大，暗示著對(duì)離群點(diǎn)的重視程度也越高，其取值與具體應(yīng)用有關(guān)。當(dāng)各亞健康特征的區(qū)分特性較好時(shí)，可以適當(dāng)提高懲罰因子，以提高SVM分類能力。當(dāng)亞健康特征區(qū)分度較差時(shí)，必須適當(dāng)減小懲罰因子，保證分類器有著比較好的泛化性能。因此，在第一層分類模型中選擇較大的C來區(qū)別出Ⅰ類亞健康；第二層分類模型中，減小C的取值，以得到較為準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果。

在每一層的分類識(shí)別過程中，需要同時(shí)對(duì)多種亞健康狀態(tài)進(jìn)行分類。單個(gè)支持向量機(jī)只能解決二分類問題，對(duì)于多分類問題，本文使用一對(duì)一的方法來實(shí)現(xiàn)多分類的功能。通過在各個(gè)亞健康之間構(gòu)造決策函數(shù)，對(duì)t個(gè)類別共需構(gòu)造t(t-1)/2個(gè)決策超平面。當(dāng)對(duì)未知亞健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，采用投票法，即得票最多的類為樣本所屬的類別。

傳統(tǒng)特征[13]通過總結(jié)時(shí)間序列中一個(gè)單一的值來描述時(shí)間序列，本文稱這些特征為基礎(chǔ)特征。這些特征計(jì)算簡單并且快速，實(shí)時(shí)性效果比較好，因而在實(shí)際中被廣泛地使用。常用的基礎(chǔ)特征類型包括三種：1)簡單的靜態(tài)值，例如時(shí)間序列均值、最大最小值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、斜率；2)頻率主導(dǎo)特征，例如時(shí)間序列的傅里葉變換以及穿越橫軸的次數(shù)和頻率；3)不同序列之間的相關(guān)特征，例如協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)、歐氏距離等。本文采用的基礎(chǔ)特征主要包括兩部分：一是運(yùn)動(dòng)曲線靜態(tài)值特征，通過對(duì)三種曲線的分析，啟動(dòng)段提取的特征包括最大轉(zhuǎn)速以及其對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)角、加速度和最大電流。勻速段提取的特征包括最大轉(zhuǎn)速、平均轉(zhuǎn)速和電流的有效值。減速段提取的特征包括最大加速度、最大電流、截止轉(zhuǎn)速、電流有效值和開關(guān)到位堵轉(zhuǎn)電流以及時(shí)間。二是曲線與模板曲線的相關(guān)特征，包括協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)的計(jì)算。其中相關(guān)系數(shù)反映當(dāng)前曲線與模板曲線的相似程度，協(xié)方差反映當(dāng)前曲線與模板曲線的總體誤差。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)來源及分析

實(shí)驗(yàn)所依賴的地鐵門臺(tái)架為塞拉門結(jié)構(gòu)，通過對(duì)其進(jìn)行調(diào)整來模擬各種亞健康狀態(tài)。數(shù)據(jù)采集由內(nèi)置的采集設(shè)備對(duì)電機(jī)開關(guān)門過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，并通過無線傳輸?shù)姆绞?由外置監(jiān)測設(shè)備轉(zhuǎn)發(fā))將數(shù)據(jù)信息傳到數(shù)據(jù)中心服務(wù)器。電機(jī)數(shù)據(jù)采集設(shè)備(編碼器)由采樣電路、霍爾傳感器及無線傳輸模塊等組成，采集的數(shù)據(jù)量包括轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)速和電流，數(shù)據(jù)采集流程如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)采集流程 Fig. 6 Data acquisition process

主要針對(duì)實(shí)際運(yùn)行過程中地鐵門可能發(fā)生的各種常見亞健康進(jìn)行分析，通過對(duì)門結(jié)構(gòu)進(jìn)行微調(diào)整來模擬這些常見的亞健康狀態(tài)，本實(shí)驗(yàn)包括的亞健康類型主要有V型異常、電機(jī)組件松動(dòng)、對(duì)中尺寸變化小、對(duì)中尺寸變化大、上滑道外移、下?lián)蹁N橫向干涉、下?lián)蹁N縱向干涉和壓輪過壓這8種。由于每次的實(shí)驗(yàn)過程中地鐵門的調(diào)整都會(huì)對(duì)門的正常狀態(tài)造成影響，所以每一組亞健康都對(duì)應(yīng)一組正常數(shù)據(jù)。

在實(shí)驗(yàn)中，選取8種亞健康狀態(tài)下的電機(jī)數(shù)據(jù)，每種亞健康狀態(tài)選取約40組數(shù)據(jù)(每組數(shù)據(jù)又分別包含開門數(shù)據(jù)和關(guān)門數(shù)據(jù))，每組正常數(shù)據(jù)也約40組，分別與亞健康數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)。圖7為其中的一種亞健康狀態(tài)(對(duì)中尺寸變化小)以及其對(duì)應(yīng)的正常狀態(tài)曲線。從圖7中可以看出，亞健康曲線與正常曲線相似程度比較高，其中轉(zhuǎn)角的正常曲線和亞健康曲線基本重合；轉(zhuǎn)速曲線和電流曲線在勻速段基本重合，在啟動(dòng)段和減速段差異較為明顯。其他各組亞健康情況基本類似，所以選取了一組亞健康進(jìn)行說明。

圖7 車門電機(jī)數(shù)據(jù) Fig. 7 Data of door motor

3.2 距離表示的特征集參數(shù)分析

利用多尺度滑動(dòng)窗口的特征提取算法對(duì)8種亞健康以及對(duì)應(yīng)的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，每組數(shù)據(jù)分別可以獲得600多個(gè)開門特征及關(guān)門特征。最終獲得的整體的特征已經(jīng)達(dá)到1 200個(gè)之多，構(gòu)成的特征維數(shù)很高，各組特征之間的相關(guān)性較大，且存在大量冗長信息(主要存在于開關(guān)門過程中的均速段)。直接將這些數(shù)據(jù)放入分類器進(jìn)行模式識(shí)別，不僅給分類的過程造成較大的負(fù)擔(dān)，同時(shí)還影響分類的準(zhǔn)確率。主成分分析(PCA)[14]通過映射的方法將特征變換為維數(shù)較少的新特征，在保留主要特征的同時(shí)極大地降低特征的維數(shù)。

針對(duì)開關(guān)門整體特征參數(shù)，通過求解協(xié)方差矩陣的特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量，確定各主要成分。圖8列出了前10個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率隨主成分變化趨勢圖。

由圖8分析得到，從第5個(gè)主成分開始，貢獻(xiàn)率的變化趨勢已趨于平穩(wěn)并逐漸接近于0。累計(jì)經(jīng)過主成分變換后各特征值的貢獻(xiàn)率，前4個(gè)特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到73%，相對(duì)的前20個(gè)累計(jì)貢獻(xiàn)率為90%。由此可見，前4個(gè)主成分可以很好地表示原本數(shù)據(jù)的大部分特征。為了進(jìn)一步反映各主成分對(duì)車門亞健康狀態(tài)的敏感程度，圖9給出了前4個(gè)主成分在不同的亞健康狀態(tài)下的分布。由圖9可知，第一個(gè)特征擁有著最高的貢獻(xiàn)率，能準(zhǔn)確地區(qū)分對(duì)中尺寸變化大、對(duì)中尺寸變化小、上滑道外移和正常這4個(gè)狀態(tài)，對(duì)其他幾種狀態(tài)存在著混疊現(xiàn)象；其他3個(gè)特征僅對(duì)部分的亞健康狀態(tài)有著很好的區(qū)分度，對(duì)其余狀態(tài)存在著明顯的混疊以及波動(dòng)較大。結(jié)合這些特征的分布情況，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)分度最好的亞健康狀態(tài)為對(duì)中尺寸變化小、對(duì)中尺寸變化大、壓輪過壓和正常狀態(tài)，其次為上滑道外移、V型異常和下?lián)蹁N縱向干涉，而電機(jī)組松動(dòng)和下?lián)蹁N橫向干涉的區(qū)分度較差。綜上所述，將電機(jī)組松動(dòng)和下?lián)蹁N橫向干涉歸為Ⅱ類亞健康，其他6種歸為Ⅰ類亞健康；在分層識(shí)別算法，首先對(duì)6種Ⅰ類亞健康進(jìn)行區(qū)分，接著結(jié)合基礎(chǔ)特征，對(duì)正常數(shù)據(jù)和剩下的2種Ⅱ類亞健康狀態(tài)作進(jìn)一步識(shí)別。

圖8 貢獻(xiàn)率隨特征變化趨勢 Fig. 8 Trend of contribution rate with principal components changing

圖9 前4個(gè)主成分在各亞健康狀態(tài)下的分布 Fig. 9 Distribution of first four principal components in different sub-health states

3.3 亞健康狀態(tài)的識(shí)別

3.3.1 基于距離表示特征的亞健康狀態(tài)識(shí)別

為了進(jìn)一步驗(yàn)證距離表示特征集的有效性，采用幾個(gè)常用分類器對(duì)其進(jìn)行分類。選取3.1節(jié)中的8種正常數(shù)據(jù)和亞健康數(shù)據(jù)，其中一半用作訓(xùn)練集，另一半用作測試集，得到總的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)330個(gè)，測試集數(shù)據(jù)326個(gè)，實(shí)驗(yàn)分為3次，分別依據(jù)車門開門特征、關(guān)門特征以及整體特征進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)過程中選擇降維后的前20個(gè)主成分進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別，分類器分別為1NN(k-Nearest Neighbor，其中k=1)[15]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)[2]和支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)[12]。其中：SVM選擇高斯核，懲罰系數(shù)C為10；ANN使用多層感知器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)輸出函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)。

表2中的識(shí)別率為測試集正確識(shí)別的個(gè)數(shù)占測試集總個(gè)數(shù)的比例，基于距離的特征集通過對(duì)電機(jī)數(shù)據(jù)的字符化處理和序列中極值點(diǎn)的挖掘，其識(shí)別的準(zhǔn)確率要高于傳統(tǒng)特征集。從各特征的識(shí)別準(zhǔn)確率來看，開關(guān)門整體特征要比單個(gè)特征擁有更好的識(shí)別結(jié)果。各分類器識(shí)別的準(zhǔn)確率相差不大，SVM識(shí)別的準(zhǔn)確率比其他分類器略高。由于Ⅱ類亞健康與正常數(shù)據(jù)比較接近，錯(cuò)誤識(shí)別主要發(fā)生在某些正常數(shù)據(jù)被錯(cuò)分成Ⅱ類亞健康。

表2 不同特征的識(shí)別結(jié)果 %Tab. 2 Results of classification based on different feature %

3.3.2 基于融合特征的分層亞健康狀態(tài)識(shí)別

采用分層亞健康識(shí)別模型對(duì)同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。在第1層訓(xùn)練中，將Ⅱ類亞健康和正常數(shù)據(jù)看作一類，依據(jù)基于距離特征集，對(duì)其他6種Ⅰ類亞健康進(jìn)行識(shí)別；在第2層的識(shí)別中，融合基于距離的特征集和基礎(chǔ)特征集，對(duì)正常數(shù)據(jù)和Ⅱ類亞健康進(jìn)一步判斷。各層分類器均采用SVM作為分類器，核函數(shù)使用高斯核，第1層中懲罰系數(shù)C為10，第2層中懲罰系數(shù)C為1。測試集數(shù)據(jù)每層的識(shí)別結(jié)果如表3所示。

表3 分層亞健康狀態(tài)識(shí)別結(jié)果 %Tab. 3 Results of hierarchical sub-health state identification %

表3中第1層的識(shí)別率表示第1層中測試集正確識(shí)別的個(gè)數(shù)占測試集總個(gè)數(shù)的比例；第2層對(duì)Ⅱ類亞健康進(jìn)一步判斷，識(shí)別率表示兩層中正確識(shí)別的個(gè)數(shù)之和占測試集總數(shù)的比例。分析表3可知，與3.3.1節(jié)的識(shí)別結(jié)果相比，分層亞健康識(shí)別模型的開門、關(guān)門和整體特征的識(shí)別率都有所提高。在第1層中，將區(qū)分度較差的亞健康數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)歸為一類，先區(qū)分較為明顯的Ⅰ類亞健康，故三種特征的識(shí)別率都比較高，其中整體特征在這層的識(shí)別結(jié)果全部正確；第2層中，亞健康差別較小，錯(cuò)誤明顯增多，識(shí)別率下降較大。最終本文方法的識(shí)別率可達(dá)到99%，測試樣本中僅有3個(gè)下檔銷橫向干涉被識(shí)別錯(cuò)誤。由此可見，采用分層識(shí)別的模型能夠?qū)喗】禂?shù)據(jù)做到更加準(zhǔn)確的區(qū)分。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的軌道車輛門亞健康狀態(tài)識(shí)別的方法，通過對(duì)實(shí)測地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)的分析得到以下結(jié)論：

1)采用多尺度滑動(dòng)窗口的方法并結(jié)合ESAX字符化算法對(duì)地鐵門電機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行字符化，有效地捕捉了時(shí)間序列中的極值點(diǎn)信息，同時(shí)能夠多層次地挖掘出車門運(yùn)行過程中不同階段的信息。

2)將亞健康數(shù)據(jù)與模板曲線之間的距離作為特征集，減小實(shí)驗(yàn)中車門調(diào)整所帶來的誤差；同時(shí)使用主成分分析對(duì)特征降維并分析了前4種主成分在不同的亞健康狀態(tài)下的分布，將實(shí)測的8種車門亞健康劃分為Ⅰ類和Ⅱ類。

3)通過車門8種亞健康狀態(tài)結(jié)果分析，表明分層亞健康識(shí)別模型比單個(gè)特征集有更好的分類效果，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種亞健康狀態(tài)。

由于本文算法字符化后的字符串的長度較長，存在著效率較低的缺點(diǎn)，接下來的工作就是進(jìn)一步提高算法實(shí)現(xiàn)的效率，以及對(duì)更多類型的亞健康狀態(tài)進(jìn)行分析。

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