浅析基于决策树算法的机车电气控制回路故障精确检测方法

王海涛

（山东万得福实业集团有限公司，山东 东营 257500）

机车电气控制回路故障检测一直是汽车研发领域比较难以解决的问题，由于机车电气控制回路比较复杂，故障形成受多个因素影响，导致机车电气控制回路故障检测具有较高的难度。目前在该方面所使用的方法主要为基于人工智能的机车电气控制回路故障检测方法，该方法主要以人工智能算法为核心，利用人工智能算法判断出机车电气控制回路的故障，这种方法虽然可以检测出机车电气控制回路发生的故障，但是，在计算过程中选取的故障指标有限，致使在实际应用中具有较高的检测残差值，经常出现误检和漏检现象。

因此，提出了基于决策树算法的机车电气控制回路故障精确检测方法。决策树算法是一种系统稳定性、可靠性全面分析的技术，其主要是根据对象运行、执行信息，判断出对象当前系统运行逻辑是否正确，以此为依据检验对象运行状态。该算法由于具有精度高、操作简单、计算效率快等优点，已经被广泛应用于各个领域，尤其是在系统故障检测方面，经过长时间的实践与应用，取得了比较好的使用效果。并且决策树算法在技术方面已经发展得比较成熟，目前已经成为系统故障检测分析的主要核心技术。

1 基于决策树算法的机车电气控制回路故障精确检测方法设计

1.1 获取机车电气控制回路故障信息

机车电气在常规运行状态下时，会由于受到外界相关因素的影响，或不规范电气设备负荷的运转，从而产生大量故障信号。为了更好地监测机车电气控制回路故障信息，需要掌握机车电气的实时状态。为了更好地实现这一行为，提出在机车电气控制回路中，安装远程PLC设备与故障信号接/收装置的方式，用于接收放大电气控制回路中的故障滤波信号。机车电气控制回路故障信号的获取过程，应严格遵循TCP/IP网络协议，根据机车电气控制回路的信号正向传递方向，利用振动传感器获取故障信息的振动幅度，用于放大滤波故障信息。

在此过程中，应注意不同类型信号在线监测装置的应用，以标准化的方式安装装置。在整车工作状态下定位并获取在线监测数据，以及机车电气控制回路的状态数据。包括机车电气控制回路故障振动信号、集成工作信号等。在掌握基本数据信息的基础上，利用终端大数据计算平台，转换并调整机车电气控制回路故障信息的信号格式。实现将多种故障表达数据在输出过程中呈现得更规律，也使机车电气控制回路故障信号的形成可满足时序数据正确集合的表达方式。

1.2 机车电气控制回路故障信息处理

考虑到机车电气控制回路故障信息存在滤波信号弱、整体表现能力差等问题。因此，提出放大法进行电力滤波信号信息的放大处理，并根据不同数据的类型，进行机车电气控制回路故障信号的分账处理。导出处理结构，将与故障状态相关的信号，使用终端网络进行信号的传输，并按照顶层机车电气传输端对超负荷状态滤波信号的解码处理。在网络传输协议的基础上，进行数据信息的传递与集成，以此实现多机车电气控制回路故障信息在网络传输路径中的合理化分配。此外，使用终端设备，获取并接收故障信息，并在终端接收发射的信号。

为了避免获取的信息与实际信息存在一定差异性，可假定机车电气控制回路故障状态下的滤波信号表示为y(n)；则y(n1)、y(n2)、y(3)…y(nm)表示回路故障离散信号。以此可用公式（1）表达机车电气控制回路故障信号。

式中，y(n)表示为机车电气控制回路故障传输端原始信息；m表示为故障行为转换次数；j表示为信号在网络中的传输路径；D表示为信号分布平方和。根据上述计算公式，重构状态信号在传输路径中的排列，按照规范化的顺序导出机车电气控制回路故障信息，以此完成对机车电气控制回路故障信息的处理。

1.3 基于决策树算法的机车电气控制回路故障精准检测

处理完所采集的机车电气控制回路故障信息后，利用决策树算法对数据信息进行系统的分析，进而判断出机车电气控制回路故障发生的概率，其分析过程如下。

根据机车电气控制回路实际情况建立故障决策树，机车电气控制回路主要分为继电单元、中维放大单元以及中央罐区线路单元三部分，因此，以该三个单元作为故障决策指标，建立机车电气控制回路故障决策树如图1所示。

图1 机车电气控制回路故障决策树

将处理后的机车电气控制回路故障信号按照图1进行分类，并且将机车电气控制回路三个单元故障作为顶事件，将故障的各种直接原因设置为中间事件。按照此规律找出中间事件的下一集中间事件，直到在故障信号集合中得到不能分解的底事件为止，利用逻辑门将所有故障事件联结在一起，形成一个树状的决策树，计算出顶事件失效概率，其用公式（2）表示如下：

式中，P(T)表示机车电气控制回路顶事件失效概率，即机车电气控制回路故障发生概率；T表示机车电气控制回路顶事件发生所在的单元；Pi表示第i个底事件发生的概率；i表示计算过程中存在的底事件数量。利用上述公式即可计算出机车电气控制回路发生故障的概率，并得到故障发生的所在单元，以此完成基于决策树算法的机车电气控制回路故障精确检测。

2 实验分析

实验以某机车电气控制回路为实验对象，利用此次设计方法与传统方法对其进行故障检测。实验中利用MATLAB软件向该机车电气控制回路发送故障信号，破坏回路运行逻辑，故障信号发送频率为2.54Hz，使回路双限继电、中继放大、中央罐区线路三个单元均发生不同程度的故障。利用两种方法对回路故障进行检测，检测时间为15min，记录两种方法在实验中漏检和误检故障数量，并利用软件计算出两种方法检测残差值，实验结果如表1所示。

表1 两种方法检测残差值对

从表1中可以看出，此次设计方法机车电气控制回路故障检测残差值基本可以控制在0.1以下，且远远低于传统方法，因此实验证明设计方法更适用于机车电气控制回路故障精准检测。

3 结语

本文针对目前现有的机车电气控制回路故障检测方法存在的不足之处，通过引用决策树算法设计了一套新的方法。并通过实验论证了该方法能够有效提高机车电气控制回路故障检测精度，对传统方法进行了改良与创新，有效解决了机车电气控制回路故障问题，对机车电气研发领域提供了有力的理论支撑。