CN113570088A - 一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统 - Google Patents

一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统，该方法包括以下步骤：获取机车每个待检修的主配件的实时运行参数，根据实时运行参数预测每个主配件的故障程度；获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件及其相关性的置信度，每个次配件与至少一个主配件相关；根据每个相关的主配件的故障程度和相应的置信度得到每个次配件的故障程度；根据每个主配件的故障程度和次配件的故障程度得到待检修配件的平均故障程度以及最大故障程度，根据平均故障程度和最大故障程度确定故障程度的检修范围，以通过检修范围确定待检修的主配件和次配件。本发明实施例所提供的方法能够准确的确定待检修的配件范围，提高了工作效率。

Description

一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统。
背景技术
机车随着投入运行时间的推移，各个部件会发生不同程度的磨耗、变形或者损坏，任何一个部件出现问题都会影响机车的健康运行，潜在或者直接威胁着车载乘客的生命安全。因此，为了使机车在健康的运行状态下稳定可靠的运行，同时延长使用期限，必须对机车进行有计划的检查和检修。
目前机车检测的方法为，通过比较机车在规定运行状态下的实时运行参数与给定的预设参数进行比对，实时运行参数在给定预设参数的范围内的，则不检修；否则，按照规定的检修标准进行检修。
发明人在实践中发现上述技术方案存在以下缺陷：
机车某一运行参数可以反映与其密切关联的主要配件的工作状态，但该运行参数的变化往往还会受到其他多个关联的次要配件的影响。因此在机车某一运行参数存在异常需要检修时，待检修的配件包括与该运行参数密切相关的主要配件以及相关联的次要配件，由于待检修的配件较多，该无差别检修的方式不仅工作效率低而且会耗费大量的人力和时间成本。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的机车配件检修方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的机车配件检修方法，该方法包括以下步骤：
获取机车每个待检修的主配件的实时运行参数，根据所述实时运行参数预测每个所述主配件的故障程度；
获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件及其相关性的置信度，每个所述次配件与至少一个所述主配件相关；根据每个相关的所述主配件的故障程度和相应的置信度得到每个所述次配件的故障程度；
根据每个所述主配件的故障程度和次配件的故障程度得到待检修配件的平均故障程度以及最大故障程度，根据所述平均故障程度和所述最大故障程度确定故障程度的检修范围，以通过所述检修范围确定待检修的主配件和次配件。
进一步，所述主配件的获取方法为：
获取历史数据中的每个所述待检修配件的历史运行参数及每个所述历史运行参数对应的实际故障程度；
对每个所述历史运行参数所对应的配件的故障程度进行预估得到预估故障程度；
在所述预估故障程度与所述实际故障程度之间的误差小于允许误差时，确定所述运行参数所对应的配件为主配件。
进一步，所述获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件的步骤包括：
根据历史数据统计每个待匹配的主配件对应的多个实际故障程度和每个待匹配的次配件对应的多个实际故障程度；
获取任意一个所述待匹配的主配件的实际故障程度和所述待匹配的次配件的实际故障程度的散点图；对所述散点图中的散点进行回归分析，判断所述待匹配的主配件的实际故障程度与所述待匹配的次配件的实际故障程度之间的相关性。
进一步，所述对所述散点图中的散点进行回归分析的步骤之前进一步包括：
对所述散点图进行密度聚类，将密度最大的类别中的散点作为回归分析的目标散点。
进一步，所述对所述散点图中的散点进行回归分析，判断所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间的相关性的步骤包括：
对所述目标散点进行拟合得到第一回归方程；
获取剩余散点与所述第一回归方程之间的偏差，所述剩余散点为散点图中非目标散点的散点；在所述偏差小于偏差给定值时，将所述偏差对应的散点作为候选散点；
对所述目标散点和所述候选散点再次进行拟合得到第二回归方程；
在所述第二回归方程与所述第一回归方程相似时，确定所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间的相关性方程。
进一步，所述判断所述目标主配件与所述目标次配件之间的相关性的方法进一步包括：
在所述目标散点和所述候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值大于数量给定值时，确定所述目标主配件与所述目标次配件之间具备相关性。
进一步，所述相关性的置信度的获取步骤包括：
将所述目标散点和所述候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值作为所述置信度。
进一步，根据所述主配件的故障程度和相应的置信度得到每个所述次配件的故障程度的步骤包括：
将所述主配件的故障程度输入相应的所述相关性方程得到所述次配件的关联故障程度；
将所述置信度作为相应的所述关联故障程度的权重进行加权求和得到所述次配件的所述故障程度。
进一步，在所述确定故障程度的检修范围的步骤之后还包括：
对于在所述检修范围内的待检修配件，记录无需检修的配件的故障程度得到配件的故障程度的无效集合；
根据所述无效集合的最大值与所述平均故障程度的比值调节所述平均故障程度，以调节后的所述平均故障程度得到更新后的检修范围，通过所述更新后的检修范围确定待检修的主配件和次配件。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的机车配件检修系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明实施例具有如下有益效果：
本发明实施例通过获取主配件的实时运行参数，根据该运行参数预测每个主配件的故障程度；获取与次配件相关的主配件，并根据预测的主配件的故障程度及相关性的置信度得到每个次配件的故障程度，在主次配件故障程度的最大值大于等于预设的阈值时，根据主次配件故障程度的均值和最大值确定故障程度的检修范围，进而将检修范围内的相应检修配件作为待检修的配件范围。通过该方法有针对性的筛选待检修的配件，确定精确的检修范围，提高了检修的效率，降低了人力和时间成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种基于人工智能的机车配件检修方法；
图2为本发明一个实施例提供的预测故障程度的神经网络的架构示意图；
图3为本发明一个实施例所提供的主次配件的实际故障程度的散点示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
本发明实施例适用的具体场景为通过获取机车在运行期间的运行参数，对相应的运行参数进行分析确定机车待检修的配件范围。在机车上部署有大量的传感器，用于获取相应的运行参数以监控相关配件的健康状态。在机车按照规定的运行状态运行时，至少一个运行参数异常，则根据与该运行参数相关的主配件及次配件确定检修范围，以锁定需要密切关注的配件，重点检修锁定的配件，以达到快速修复配件、提高工作效率的目的，同时相比较无差别检修的方式降低了人力和时间成本。
其中，机车可以是高铁、动车、普通列车、地铁或者城铁等。运行参数为机车运行过程中需要监控的重要参数。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于人工智能的机车配件检修方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于人工智能的机车配件检修方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001：获取机车每个待检修的主配件的实时运行参数，根据实时运行参数预测每个主配件的故障程度。
具体的，某一传感器按照预设的时间间隔实时采集相应的运行参数数据，得到按照时间顺序记录的数据列，称为该传感器的时序数据；通过对该时序数据的分析判断相应的配件是否处于故障状态。获取机车上所有传感器的时序数据，进而得到该机车所有传感器的时序数据的数据集S，该数据集的尺寸为[N,t]，其中N表示该机车上所有传感器的数量，t表示时间间隔。例如时间间隔的取值为15s。
在利用本发明所提供的方法对机车配件进行检修之前，通过对数据库中历史时序数据的分析，将机车中的配件区分为了主配件和次配件。主配件是指与相应的运行参数密切相关的主要配件，该运行参数直接反映的相关的主要配件的健康状态；次配件是指与该运行参数相关的次要配件，该运行参数并不能准确反映次要配件的健康状态。例如对于发动机的温度参数，该温度参数密切相关的主要配件为发动机和散热器、冷却风扇，如果任意一个主要配件发生一定程度的故障会导致温度参数变化；相应的，从温度参数的角度看，温度参数的变化直接反映了相关主配件的健康状态。与该温度参数非密切相关的次要配件为水泵、补偿水箱、节温器、气缸盖中的水套等，如果任意一个次要配件发生一定程度的故障，温度参数会受到相应的影响，但温度参数的变化并不能直接反映次要配件的健康状态。本发明实施例将主要配件统称为主配件、将次要配件统称为次配件，下文不再特别声明。
请参阅附图2，对于根据实时运行参数预测每个主配件的故障程度的方法是通过神经网络预测每个主配件的故障程度。具体的，假设机车的主配件的数量为M，因此该神经网络的架构为编码器-M个分类器（Encoder-M×FC）的结构，其中编码器作为共享编码器，由一个共享编码器连接M个分类器，每个分类器由注意力机制模块（SEnet Block）和全连接层（FC）连接构成。将尺寸为[N,t]的数据集S输入训练好的神经网络，经共享编码器的处理得到特征向量，每个注意力机制模块根据不同配件的分类需求自适应的学习有用的特征，输出M个主配件的故障程度。
该神经网络的训练过程包括：以数据库中该机车所有传感器的历史时序数据的数据集为训练集、以主配件对应的实际故障程度为样本标签，将该训练集以及标签数据输入神经网络，经过共享编码器的处理得到相应的特征向量，在通过每个注意力机制模块对特征向量进行分类，得到每个主配件的故障程度。该神经网络的损失函数采用交叉熵损失函数，该损失函数Loss为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 339932DEST_PATH_IMAGE002
为训练过程中训练集的数量，
Figure 522651DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 833547DEST_PATH_IMAGE004
个分类器对第
Figure 805920DEST_PATH_IMAGE005
个样本属于类别
Figure 151451DEST_PATH_IMAGE006
的输出概率，
Figure 239492DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 788416DEST_PATH_IMAGE004
个分类器对第
Figure 315213DEST_PATH_IMAGE005
个样本属于类别
Figure 249671DEST_PATH_IMAGE006
的样本标签，
Figure 23461DEST_PATH_IMAGE008
为样本标签的类别数量。利用梯度下降法不断更新网络参数，完成网络的训练。
对于训练集中作为样本标签的实际故障程度的获取，是通过数据库中所保存的历史数据得到。由于在对机车进行实际检修的过程中，数据库中会录入根据检修结果所获得的每一个配件的实际故障程度。实际故障程度是按照对机车的安全运行影响的严重程度分为
Figure 308948DEST_PATH_IMAGE008
个等级。在本发明实施例中
Figure 373856DEST_PATH_IMAGE008
的取值为5，也即共计分为5个等级，相应的故障程度的分级为0-4，其中故障程度为0表示配件不存在故障，故障程度为4表示配件已经严重影响机车的安全运行，故障程度的数值越大表示故障程度越大、故障越严重。
步骤S002：获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件及其相关性的置信度，每个次配件与至少一个主配件相关；根据每个相关的主配件的故障程度和相应的置信度得到每个次配件的故障程度。
预先对数据库中保存的实际故障程度进行分析确定主配件与次配件之间是否具备相关性。具体的，通过构建历史数据中主配件和次配件所对应的实际故障程度的散点图，拟合得到相应的回归方程作为相关性方程，并同时结合置信度确定两个变量之间是否存在相关关系。置信度为符合相关关系规律的散点与散点图中散点总数量的比值。对于相关的主次配件的实际故障程度来说，一个次配件可以与一个或者多个主配件相关，一个主配件也可以与一个或者多个次配件相关。
在实际应用中，在已知主配件与次配件之间的相关关系、相应的置信度以及预测的主配件的故障程度的情况下，通过相关性方程能够确定次配件相关的关联故障程度。又因为一个次配件可以与一个或者多个主配件相关，因此该次配件的故障程度为根据与其相关的主配件得到的多个关联故障程度的叠加。由于次配件与每个主配件之间相关性的置信度不同，因此以该置信度作为权重调节相应的关联故障程度，以得到次配件的故障程度。
具体的，将步骤S001预测得到的主配件的故障程度输入相应的相关性方程得到次配件的关联故障程度；将置信度作为相应的关联故障程度的权重进行加权求和得到次配件的故障程度。假设将步骤S001中预测的第
Figure 179132DEST_PATH_IMAGE005
个主配件的故障程度记为
Figure 874556DEST_PATH_IMAGE009
，相关性方程记为
Figure 444078DEST_PATH_IMAGE010
，与第
Figure 234048DEST_PATH_IMAGE004
个次配件存在相关性的主配件的数量记为
Figure 408677DEST_PATH_IMAGE011
，第
Figure 275002DEST_PATH_IMAGE005
个主配件和第
Figure 82552DEST_PATH_IMAGE004
个次配件之间的相关性的置信度记为
Figure 426946DEST_PATH_IMAGE012
，则第
Figure 456082DEST_PATH_IMAGE004
个次配件的故障程度
Figure 804892DEST_PATH_IMAGE013
为：
Figure 21110DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 247823DEST_PATH_IMAGE016
个主配件和第
Figure 928203DEST_PATH_IMAGE004
个次配件之间的相关性的置信度。
根据相同的方法获取每个次配件的故障程度。
步骤S003：根据每个主配件的故障程度和次配件的故障程度得到待检修配件的平均故障程度以及最大故障程度，根据平均故障程度和最大故障程度确定故障程度的检修范围，以通过检修范围确定待检修的主配件和次配件。
具体的，记待检修配件的平均故障程度为
Figure 401910DEST_PATH_IMAGE017
、最大故障程度为
Figure 354691DEST_PATH_IMAGE018
，当最大故障程度
Figure 306467DEST_PATH_IMAGE018
大于等于故障程度阈值
Figure 310195DEST_PATH_IMAGE019
时，需要对机车进行检修，为确保机车安全运行，确定的检修范围为故障程度在
Figure 502273DEST_PATH_IMAGE020
之间的机车配件。其中
Figure 958662DEST_PATH_IMAGE021
为检修范围系数，用于控制每次检修时的检修范围。
在本发明实施例中，故障程度阈值
Figure 714128DEST_PATH_IMAGE019
的取值为3，检修范围系数
Figure 41205DEST_PATH_IMAGE021
的初始化取值为1。
综上所述，本发明实施例通过获取主配件的实时运行参数，根据该运行参数预测每个主配件的故障程度；获取与次配件相关的主配件，并根据预测的主配件的故障程度及相关性的置信度得到每个次配件的故障程度，在主次配件故障程度的最大值大于等于预设的阈值时，根据主次配件故障程度的均值和最大值确定故障程度的检修范围，进而将检修范围内的相应检修配件作为待检修的配件范围。通过该方法有针对性的筛选待检修的配件，确定精确的检修范围，提高了检修的效率。
优选的，对于步骤S001中，由于运行参数的变化直接反映了主配件的故障程度，因此主配件的获取方法包括以下步骤：
步骤S101，获取历史数据中的每个待检修配件的历史运行参数及每个历史运行参数对应的实际故障程度。
在数据库中，每个配件都有一个唯一的身份编号，每个身份编号都对应的保存有检修前的历史运行参数、检修后的实际故障程度等基本信息。其中检修前的历史运行参数是按照时间顺序记录的时序数据。检修后的实际故障程度是检修人员根据配件的实际故障情况确定的实际故障程度。
步骤S102，对每个历史运行参数所对应的配件的故障程度进行预估得到预估故障程度。
对于从数据库中获取的历史运行参数，通过专家评估的方式对每个历史运行参数所对应配件的故障程度进行预估。为了消除评估误差，本发明实施例采用多名专家同时对该同一历史运行参数进行预估，得到预估的多个初始故障程度。对该多个初始故障程度求均值得到多名专业人士对该配件预估的平均故障程度，以该平均故障程度作为预估故障程度。
步骤S103，在预估故障程度与实际故障程度之间的误差小于允许误差时，确定运行参数所对应的配件为主配件。
具体的，根据每个配件的预估故障程度和实际故障程度区分该配件是否属于主配件，对于第
Figure 902719DEST_PATH_IMAGE005
个主配件的实际故障程度
Figure 846404DEST_PATH_IMAGE009
的条件公式为：
Figure 139982DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 603456DEST_PATH_IMAGE023
为允许误差，
Figure 121025DEST_PATH_IMAGE024
为对第
Figure 552006DEST_PATH_IMAGE005
个配件预估的多个初始故障程度的总和，
Figure 632964DEST_PATH_IMAGE025
为对第
Figure 262528DEST_PATH_IMAGE005
个配件进行评估的专家数量。
在本发明实施例中允许误差的取值为1；在其他实施例中，该允许误差的取值可以根据配件的实际情况进行设置。
当条件公式成立时，表示通过运行参数预估的故障程度与实际故障程度的差异在允许的误差范围内，确定第
Figure 154261DEST_PATH_IMAGE005
个配件为主配件；否则确定第
Figure 823271DEST_PATH_IMAGE005
个配件为次配件。
利用上述主配件的获取方法能够通过客观的数据分析，准确的区分开主配件和次配件。
优选的，对于步骤S002中，获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件的方法包括以下步骤：
步骤S201，根据历史数据统计每个待匹配的主配件对应的多个实际故障程度和每个待匹配的次配件对应的多个实际故障程度。
根据机车多次检修的历史数据，统计待匹配的主配件在每次检修时对应的实际故障程度，得到多个实际故障程度。相应的，统计待匹配的次配件所对应的多个实际故障程度。
步骤S202，获取任意一个待匹配的主配件的实际故障程度和待匹配的次配件的实际故障程度的散点图；对散点图中的散点进行回归分析，判断待匹配的主配件的实际故障程度与待匹配的次配件的实际故障程度之间的相关性。
请参阅图2，散点图的获取方法为：选取任意一个待匹配的主配件作为目标主配件、任意一个待匹配的次配件为目标次配件；获取以目标主配件的实际故障程度为横轴、以目标次配件的实际故障程度为纵轴的散点图。假设选取第
Figure 458651DEST_PATH_IMAGE005
个主配件为目标主配件，第
Figure 677143DEST_PATH_IMAGE004
个次配件为目标次配件；构建以第
Figure 254624DEST_PATH_IMAGE005
个主配件的实际故障程度
Figure 129039DEST_PATH_IMAGE009
为横坐标、以第
Figure 630427DEST_PATH_IMAGE004
个次配件的实际故障程度
Figure 923000DEST_PATH_IMAGE013
为纵坐标的二维平面坐标系，得到以坐标点
Figure 156535DEST_PATH_IMAGE026
为散点的二维平面散点图。
散点图中的每一个点代表每次检修得到的历史数据，散点图的分布用于判断两变量之间是否存在某种关联，因此根据散点图中对应点的离散程度来判断两个变量之间是否具有相关关系。通过对散点图中的散点进行回归分析拟合出相应的回归方程，在散点图中在该回归曲线周围的点的占比大于给定阈值时，确定两个变量之间存在相关关系。
优选的，对步骤S202中，在对散点图中的散点进行回归分析的步骤之前进一步包括：
对散点图进行密度聚类，将密度最大的类别中的散点作为回归分析的目标散点。具体的，
密度聚类的方法采用DBSCAN密度聚类算法，预设邻域为半径为1.5的圆形区域，最小包含点数为5，根据散点图中散点的自身分布特征得到聚类结果，聚类结果包括每个簇内的散点数目以及密度
Figure 783825DEST_PATH_IMAGE027
，簇的密度越大表示点分布的越密集，该簇内的样本置信度越大。因此在得到聚类的簇及相应簇的密度之后，选择密度最大的簇
Figure 72593DEST_PATH_IMAGE028
进行分析，将密度最大的类别中的散点作为回归分析的目标散点。
优选的，对于步骤S202中，对散点图中的散点进行回归分析，判断待匹配的主配件与待匹配的次配件之间的相关性的步骤包括：
步骤S211，对目标散点进行拟合得到第一回归方程。
目标散点为聚类结果中密度最大的类别中所包含的散点。本发明实施例采用最小二乘法拟合得到第一回归方程为：
Figure 203360DEST_PATH_IMAGE029
，其中多项式的最高次幂为5，为人为设定的经验值，可很好的拟合主要配件和次要配件的相关性，待定系数
Figure 873376DEST_PATH_IMAGE030
的值通过数据拟合得到。该最小二乘法为公知技术，不再赘述。
步骤S212，获取剩余散点与第一回归方程之间的偏差，剩余散点为散点图中非目标散点的散点；在偏差小于偏差给定值时，将偏差对应的散点作为候选散点。
在本发明实施例中，偏差给定值的取值为1；在其他实施例中可根据实际情况给定相应的取值。也即当剩余散点到步骤S211中拟合得到的多项式曲线之间的距离
Figure 535432DEST_PATH_IMAGE031
小于1时，确定该剩余散点满足相关性公式，将该剩余散点作为候选散点；否则，将相应的剩余散点记为噪声点；其中
Figure 316307DEST_PATH_IMAGE013
为横坐标
Figure 832739DEST_PATH_IMAGE009
对应的纵坐标值，
Figure 454082DEST_PATH_IMAGE032
为根据多项式得到的坐标值。按照相同的方法遍历散点图中除了目标散点之外的剩余散点，得到满足相关性公式的所有候选散点。
步骤S213，对目标散点和候选散点再次进行拟合得到第二回归方程。
将对目标散点和候选散点作为待拟合的散点，同样采用最小二乘法进行再次拟合，获取新的待定系数，记为
Figure 55964DEST_PATH_IMAGE033
。
步骤S214，在第二回归方程与第一回归方程相似时，确定待匹配的主配件与待匹配的次配件之间的相关性方程。
第一回归方程与第二回归方程相似的条件为：
Figure 374950DEST_PATH_IMAGE034
且
Figure 745889DEST_PATH_IMAGE035
，其中
Figure 305177DEST_PATH_IMAGE036
为预先设定的超参数，在本发明实施例中
Figure 128777DEST_PATH_IMAGE036
的取值为0.5。在满足相似条件时，确定目标主配件和目标次配件的相关性，则第
Figure 251453DEST_PATH_IMAGE005
个主配件和第
Figure 726166DEST_PATH_IMAGE004
个次配件的相关性
Figure 705623DEST_PATH_IMAGE037
计算公式为：
Figure 282098DEST_PATH_IMAGE038
，根据相关性确定相关性方程为
Figure 959198DEST_PATH_IMAGE039
。否则，说明未得到满足要求的相关性，则相关性计算公式更新多项式系数后，重复执行步骤S212-S214直至得到满足要求的相关性
Figure 773570DEST_PATH_IMAGE037
以及对应的相关性的置信度
Figure 392771DEST_PATH_IMAGE012
。其中，
Figure 236968DEST_PATH_IMAGE040
表示相关性
Figure 967026DEST_PATH_IMAGE037
的待定系数，拟合得到的曲线如图3所示。
优选的，对于步骤S002中，相关性的置信度的获取方法为：将目标散点和候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值作为置信度。
优选的，为了得到准确的次配件的故障程度，判断目标主配件与目标次配件之间的相关性的方法进一步包括：在目标散点和候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值大于数量给定值时，确定目标主配件与目标次配件之间具备相关性，并保留步骤S214获得的相关性
Figure 901484DEST_PATH_IMAGE037
。否则，确定目标主配件与目标次配件之间不相关，并将步骤S214获得的相关性
Figure 426006DEST_PATH_IMAGE037
舍去。
按照相同的方法能够得到每一个目标主配件和每一个目标次配件之间的相关性及其置信度，得到每个配件的关联图谱。根据该关联图谱能够快速的确定与目标配件相关联的其他相关配件。
优选的，在步骤S103之后，为了控制下次检修时的检修范围，确保在不漏检的情况下降低检修的工作量，根据每次的检修结果调节检修范围系数。具体的，对于在检修范围内的待检修配件，当待检修配件无需检修时，记录无需检修的配件的故障程度得到配件的故障程度的无效集合
Figure 462227DEST_PATH_IMAGE041
；根据无效集合的最大值
Figure 527135DEST_PATH_IMAGE042
与步骤S003中获取的平均故障程度
Figure 581678DEST_PATH_IMAGE017
的比值更新平均故障程度，以调节后的平均故障程度得到更新后的检修范围，以通过更新后的检修范围确定待检修的主配件和次配件。将无效集合的最大值与平均值的比值作为更新后的检修范围系数
Figure 362307DEST_PATH_IMAGE043
：
Figure 869512DEST_PATH_IMAGE044
利用调整后的系数可以获得准确的检修范围，降低检修的工作量，提高作业效率。
基于与上述方法实施例相同的发明构思，本发明实施例一种基于人工智能的机车配件检修系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法的步骤。其中一种基于人工智能的机车配件检修方法在上述实施例中已经详细说明，不再赘述。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取机车每个待检修的主配件的实时运行参数，根据所述实时运行参数预测每个所述主配件的故障程度；
获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件及其相关性的置信度，每个所述次配件与至少一个所述主配件相关；根据每个相关的所述主配件的故障程度和相应的置信度得到每个所述次配件的故障程度；
根据每个所述主配件的故障程度和次配件的故障程度得到待检修配件的平均故障程度以及最大故障程度，根据所述平均故障程度和所述最大故障程度确定故障程度的检修范围，以通过所述检修范围确定待检修的主配件和次配件。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述主配件的获取方法为：
获取历史数据中的每个所述待检修配件的历史运行参数及每个所述历史运行参数对应的实际故障程度；
对每个所述历史运行参数所对应的配件的故障程度进行预估得到预估故障程度；
在所述预估故障程度与所述实际故障程度之间的误差小于允许误差时，确定所述运行参数所对应的配件为主配件。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述获取与每个待检修的次配件具备相关性的主配件的步骤包括：
根据历史数据统计每个待匹配的主配件对应的多个实际故障程度和每个待匹配的次配件对应的多个实际故障程度；
获取任意一个所述待匹配的主配件的实际故障程度和所述待匹配的次配件的实际故障程度的散点图；对所述散点图中的散点进行回归分析，判断所述待匹配的主配件的实际故障程度与所述待匹配的次配件的实际故障程度之间的相关性。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述对所述散点图中的散点进行回归分析的步骤之前进一步包括：
对所述散点图进行密度聚类，将密度最大的类别中的散点作为回归分析的目标散点。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述对所述散点图中的散点进行回归分析，判断所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间的相关性的步骤包括：
对所述目标散点进行拟合得到第一回归方程；
获取剩余散点与所述第一回归方程之间的偏差，所述剩余散点为散点图中非目标散点的散点；在所述偏差小于偏差给定值时，将所述偏差对应的散点作为候选散点；
对所述目标散点和所述候选散点再次进行拟合得到第二回归方程；
在所述第二回归方程与所述第一回归方程相似时，确定所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间的相关性方程。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述判断所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间的相关性的方法进一步包括：
在所述目标散点和所述候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值大于数量给定值时，确定所述待匹配的主配件与所述待匹配的次配件之间具备相关性。
7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，所述相关性的置信度的获取步骤包括：
将所述目标散点和所述候选散点的总数量与散点图中散点的总数量的比值作为所述置信度。
8.根据权利要求5~7任意一项所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，根据所述主配件的故障程度和相应的置信度得到每个所述次配件的故障程度的步骤包括：
将所述主配件的故障程度输入相应的所述相关性方程得到所述次配件的关联故障程度；
将所述置信度作为相应的所述关联故障程度的权重进行加权求和得到所述次配件的所述故障程度。
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机车配件检修方法，其特征在于，在所述确定故障程度的检修范围的步骤之后还包括：
对于在所述检修范围内的待检修配件，记录无需检修的配件的故障程度得到配件的故障程度的无效集合；
根据所述无效集合的最大值与所述平均故障程度的比值调节所述平均故障程度，以调节后的所述平均故障程度得到更新后的检修范围，通过所述更新后的检修范围确定待检修的主配件和次配件。
10.一种基于人工智能的机车配件检修系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。
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