一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法及系统与流程

1.本发明涉及列车安全技术领域，尤其涉及一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法及系统。


背景技术：

2.目前，铁路列车仍旧是很多人出行时的主要交通工具，其基本任务是安全、准时、高效地运送乘客。在运营过程中，一旦有列车脱轨，脱轨列车可能冲入对向轨道，甚至翻车，所造成的损失是不可估量的。为了对列车脱轨安全性进行更准确的评判，亟需根据列车脱轨的产生机理，改进或重新建立列车动态脱轨安全性评价指标及方法，以保证列车的安全运营。
3.随着国内全自动驾驶地铁技术的发展和应用，脱轨检测系统已成为全自动驾驶安全运行防护中的重要一环，脱轨检测系统的应用处在起步阶段。脱轨检测系统可通过位置检测传感器检测转向架车轮是否正常运行于轨道上来实现。当车轮运行于轨道正上方或处于正常偏摆范围内时，脱轨检测装置提供正常的检测信号，当车轮脱离轨道正上方或脱离正常偏摆范围内时，则提供脱轨报警的检测信号。或者脱轨检测系统也可通过振动检测传感器采集强冲击振动信息，通过特定的冲击振动信号特征判断列车轮对是否发生脱轨，此方案依赖转速输入信号作为检测条件。
4.公开号为cn110274776a的专利公布了一种评判高速列车横向运动稳定性的方法，该方案基于转向架构横向振动加速度信号分析高速列车的横向运动稳定性，仅考虑了转向架的横向加速度，没有对列车的三维综合运动状况进行分析，受到的干扰较大，分析的精度受限。公开号为cn112722003a的专利公布了一种基于车轮抬升量的列车脱轨风险监测系统，该发明只能检测到列车车轮在竖直方向的抬升量，难以发现列车的横向失稳，其应用场景有限。公开号为cn114084199a的专利公开了使用递归图对列车稳定性进行分析的方法，但是该方法要求使用到的数据本身具有多个维度，采集成本较高。许多列车仅能提供单个维度的数据。


技术实现要素：

5.鉴于此，本发明提供一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法及系统，对低维信号进行维度嵌入以分析列车的运动状态，对列车的运行状况有了更全面和更精准的控制。
6.为实现上述目的，本发明提供一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法，所述方法包括步骤：
7.s1、获取振动传感器所采集的m个采样周期的振动幅度信号序列，每一个采样周期的振动幅度信号序列为基于各个采样时间的一维的振动幅度信号序列；
8.s2、在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将该振动幅度值序列进行升维变换，构建得到多个高维向量的振动幅度数据组，每一个高维向量的振动幅度数据组的维度
不同；
9.s3、计算每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值；
10.s4、根据相邻两个维度的振动幅度数据组各自的相空间距离最小值，计算得到相邻两个维度之间的跨维度特征值，并得到每两个相邻维度之间的维度扩充特征系数，并当若所述维度扩充特征系数不变时，则对应的最高维度作为最终特征维度d，将第一个采样周期的振动幅度信号序列升维变换至具有d维向量的振动幅度数据组；
11.s5、以第一个采样周期中的采样时间ti、tj分别为x轴、y轴的坐标点并构建一平面坐标体系，该平面坐标体系内的任一坐标点(ti，tj)的坐标值用该坐标点所对应的递归特征值表示；
12.s6、将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组视为振动幅度在三维相空间中的状态轨迹，若任意两个采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于一临界距离时，则坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第一预设值，若大于所述临界距离时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第二预设值，在所述平面坐标体系下以得到的所有的坐标点所对应的递归特征值构成第一个采样周期所对应的递归图；
13.s7、重复执行步骤s2～s6，依次得到m个采样周期所对应的m个递归图，对任意相邻的两个采样周期所对应的递归图中各个坐标点的递归特征值进行计算，得到相邻两个递归图的变化特征值，若所述变化特征值小于一阈值时，则判定列车系统的运行状态为稳定状态，否则判定列车系统的运行状态为非稳定状态。
14.优选的，所述步骤s1包括:
15.设置一个采样周期内的采样时间的时间序列timei为:
16.timei＝{ti,ti τ,ti 2τ,
…
,ti nτ}
t
ꢀꢀ
(1)；
17.其中，ti为采样起始时间，τ为采样时间间隔，n表示n个时间间隔；
18.在一个采样周期内，从采样时间ti开始，每隔相同的采样时间间隔τ，振动传感器在各个采样时间上采集列车运动时的振动信号，共采样n个时间间隔的振动信号，构建为该采样周期内的基于采样时间的振动信号序列；
19.根据该振动信号序列，得到各个采样时间所对应的振动幅度值ai，以得到该采样周期内基于采样时间的振动幅度信号序列ampi为：
20.ampi＝{ai,a
i 1
,a
i 2
,
…
,a
i n
}
t
ꢀꢀ
(2)；
21.其中，ai为对应采样时间ti的振动幅度值，n表示n个振动幅度值。
22.优选的，所述步骤s2包括：
23.在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将从第一个采样时间ti所对应的第一个振动幅度值ai，以及第一个振动幅度值ai之后的d-1个振动幅度值，构建为第一个d维的振动幅度向量；
24.从第二个采样时间t
i 1
所对应的第一个振动幅度值a
i 1
，以及第二个振动幅度值a
i 1
之后的d-1个振动幅度值，构建为第二个d维的振动幅度向量；
25.以此类推，振动幅度信号序列ampi中包含n 1个一维的振动幅度值，构建为包含n-d 2个d维向量的振动幅度数据组a(i,d)为：
[0026][0027]
其中，d为信号序列的特征维度。
[0028]
优选的，所述步骤s3包括：
[0029]
在d维向量的振动幅度数据组a(i,d)中包含n-d 2个d维向量的振动幅度向量，计算n-d 2个振动幅度向量中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中获取相空间距离最小值a0(d,j)为：
[0030][0031]
其中，d为数据的维度，j为a(i,d)中任意一个振动幅度向量的编号，a(i,d)
m,n
为a(i,d)中第m列第n行的振动幅度向量。
[0032]
优选的，所述步骤s3包括：
[0033]
设置一过滤阈值ε1，则d维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d,j)为：
[0034]
a1(d,j)＝max[a0(d,j),ε1]
ꢀꢀ
(7)。
[0035]
优选的，所述步骤s4包括：
[0036]
分别计算得到d维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d,j)，以及d 1维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d 1,j)，相邻的两个维度d维与d 1维之间的跨维度特征值e0为：
[0037][0038]
优选的，所述步骤s4包括：
[0039]
对跨维度特征值e0求商，得到d维与d 1维相邻两个维度之间的维度扩充特征系数e1为：
[0040][0041]
将维度d从2开始逐渐增加，当增加到d 1维时，维度扩充特征系数e1不再变化，此时d 1维则作为最终特征维度d。
[0042]
优选的，所述步骤s4包括：
[0043]
在第一个采样周期的振动幅度数据组a(i,d)中，嵌入d个维度振动幅度向量，构建成包含n-d 2个d维向量的振动幅度数据组a(i,d)为：
[0044][0045]
该振动幅度数据组a(i,d)对应的时间序列t
i,d
为：
[0046]
t
i,d
＝{ti,ti τ,ti 2τ,
…
,ti (n 1-d)τ}
t
ꢀꢀ
(11)。
[0047]
优选的，所述步骤s6包括：
[0048]
当两个不同采样时间ti、tj的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于临界距离ε2时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值h
ij
为1，当两个不同采样时间ti、tj的振动幅度向量在三维相空间中的距离大于临界距离ε2时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值h
ij
为0，所有的h
ij
构成一个由0和1所组成的递归矩阵h
lij
：
[0049]rxy
＝ε
2-‖a(i,d)
x-a(i,d)y‖
ꢀꢀ
(12)；
[0050][0051]
其中，r
xy
表示两个振动幅度向量差的欧几里得范数。
[0052]
为实现上述目的，本发明提供一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估系统，所述系统包括：
[0053]
测量模块，用于获取振动传感器所采集的m个采样周期的振动幅度信号序列，每一个采样周期的振动幅度信号序列为基于各个采样时间的一维的振动幅度信号序列；
[0054]
升维变换模块，用于在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将该振动幅度值序列进行升维变换，构建得到多个高维向量的振动幅度数据组，每一个高维向量的振动幅度数据组的维度不同；
[0055]
空间距离计算模块，用于计算每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值；
[0056]
跨维度计算模块，用于根据相邻两个维度的振动幅度数据组各自的相空间距离最小值，计算得到相邻两个维度之间的跨维度特征值，并得到每两个相邻维度之间的维度扩充特征系数，并当若所述维度扩充特征系数不变时，则对应的最高维度作为最终特征维度d，将第一个采样周期的振动幅度信号序列升维变换至具有d维向量的振动幅度数据组；
[0057]
坐标体系模块，用于以第一个采样周期中的采样时间ti、tj分别为x轴、y轴的坐标点并构建一平面坐标体系，该平面坐标体系内的任一坐标点(ti，tj)的坐标值用该坐标点所对应的递归特征值表示；
[0058]
递归图构建模块，用于将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组视为振动幅度在三维相空间中的状态轨迹，若任意两个采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于一临界距离时，则坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第一预设值，若大于所述临界距离时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第二预设值，在所述平面坐标体系下以得到的所有的坐标点所对应的递归特征值构成第一个采样周期所对应的递归图；
[0059]
判断模块，用于得到m个采样周期所对应的m个递归图，对任意相邻的两个采样周期所对应的递归图中各个坐标点的递归特征值进行计算，得到相邻两个递归图的变化特征值，若所述变化特征值小于一阈值时，则判定列车系统的运行状态为稳定状态，否则判定列车系统的运行状态为非稳定状态。
[0060]
与现有技术相比，本发明提供的一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法及系统，所带来的有益效果为：本发明将低纬度的列车运动状态数据，比如一维的振幅数据，通过求解特征维度并进行维度嵌入，将一维的数据升维至高纬度的数据，并用来作为列车运动稳定性判断条件，降低了列车运动状态数据采集的难度和成本，使其应用场景更加
广泛；本发明采用维度镶嵌的技术，可以将不同来源、不同性质的数据，比如温度、速度、振幅等，进行维度镶嵌至相同维度，并进行统一比较，使得分析的精度和覆盖面大为提升；本发明采取的信号输入源为现成的车轴箱故障检测装置采集到的振动信号，不需要额外安装新的传感器来采集振动信号。
附图说明
[0061]
图1是根据本发明的一个实施例的基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估方法的流程示意图。
[0062]
图2是根据本发明的一个具体实施例的递归图示意图。
[0063]
图3是根据本发明的一个实施例的基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估系统的系统框图。
具体实施方式
[0064]
以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述，但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
[0065]
如图1所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种列车稳定性评估方法，所述方法包括步骤：
[0066]
s1、获取振动传感器所采集的m个采样周期的振动幅度信号序列，每一个采样周期的振动幅度信号序列为基于各个采样时间的一维的振动幅度信号序列；
[0067]
s2、在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将该振动幅度值序列进行升维变换，构建得到多个高维向量的振动幅度数据组，每一个高维向量的振动幅度数据组的维度不同；
[0068]
s3、计算每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值；
[0069]
s4、根据相邻两个维度的振动幅度数据组各自的相空间距离最小值，计算得到相邻两个维度之间的跨维度特征值，并得到每两个相邻维度之间的维度扩充特征系数，并当若所述维度扩充特征系数不变时，则对应的最高维度作为最终特征维度d，将第一个采样周期的振动幅度信号序列升维变换至具有d维向量的振动幅度数据组；
[0070]
s5、以第一个采样周期中的采样时间ti、tj分别为x轴、y轴的坐标点并构建一平面坐标体系，该平面坐标体系内的任一坐标点(ti，tj)的坐标值用该坐标点所对应的递归特征值表示；
[0071]
s6、将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组视为振动幅度在三维相空间中的状态轨迹，若任意两个采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于一临界距离时，则坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第一预设值，若大于所述临界距离时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第二预设值，在所述平面坐标体系下以得到的所有的坐标点所对应的递归特征值构成第一个采样周期所对应的递归图；
[0072]
s7、重复执行步骤s2～s6，依次得到m个采样周期所对应的m个递归图，对任意相邻
的两个采样周期所对应的递归图中各个坐标点的递归特征值进行计算，得到相邻两个递归图的变化特征值，若所述变化特征值小于一阈值时，则判定列车系统的运行状态为稳定状态，否则判定列车系统的运行状态为非稳定状态。
[0073]
列车脱轨问题可以看作外界激扰作用下轮轨横向运动的约束边界问题，可以通过提取列车运动的振动数据特征进行分析。然而列车的运动稳定性状态为高维特征，而振动数据通常为一维数据。因此本发明通过对低维数据进行维度嵌入，从低维数据中构建高维数据特征，从而有效的提取系统的非平衡特征，进而对列车的运行状况进行精确地判断。
[0074]
获取振动传感器所采集的m个采样周期的振动幅度信号序列，每一个采样周期的振动幅度信号序列为基于各个采样时间的一维的振动幅度信号序列。选定列车的一个转向架，在该转向架的任一个轮轴箱上安装振动传感器，通过该振动传感器采集列车运行时的振动信号，该振动信号是随采样时间变化的信号序列，一共采集m个采样周期，得到m个m个采样周期所对应的m个振动信号序列。本发明中的振动传感器可以是加速度传感器或者速度传感器或者位移传感器，并不局限于振动信号，振动信号也可以为位移信号、加速度信号、速度信号等。设置一个采样周期内的采样时间的时间序列timei为：
[0075]
timei＝{ti,ti τ,ti 2τ,
…
,ti nτ}
t
ꢀꢀ
(1)；
[0076]
其中，ti为采样起始时间，τ为采样时间间隔，n表示n个时间间隔；
[0077]
在一个采样周期内，从采样时间ti开始，每隔相同的采样时间间隔τ，振动传感器在各个采样时间上采集列车运动时的振动信号，共采样n个时间间隔的振动信号，构建为该采样周期内的基于采样时间的振动信号序列；根据该振动信号序列，得到各个采样时间所对应的振动幅度值ai，即n个振动幅度值，以得到该采样周期内基于采样时间的振动幅度信号序列ampi为：
[0078]
ampi＝{ai,a
i 1
,a
i 2
,
…
,a
i n
}
t
ꢀꢀ
(2)；
[0079]
其中，ai为对应采样时间ti的振动幅度值，n表示n个振动幅度值。
[0080]
在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将该振动幅度值序列进行升维变换，构建得到多个高维向量的振动幅度数据组，每一个高维向量的振动幅度数据组的维度不同，维度d对应依次取值为2、3、
…
、m。直接获取的振动幅度信号序列ampi是一维的信号数据，需要对该信号序列进行维度嵌入，将一维信号序列升维至d维信号序列，d为信号序列的特征维度。具体地，在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将从第一个采样时间ti所对应的第一个振动幅度值ai，以及第一个振动幅度值ai之后的d-1个振动幅度值，构建为第一个d维的振动幅度向量，从第二个采样时间t
i 1
所对应的第一个振动幅度值a
i 1
，以及第二个振动幅度值a
i 1
之后的d-1个振动幅度值，构建为第二个d维的振动幅度向量，以此类推，振动幅度信号序列ampi中包含n 1个一维的振动幅度值，因此可以构建为包含n-d 2个d维向量的振动幅度数据组a(i,d)为：
[0081][0082]
其中，d为信号序列的特征维度，d大于1；
[0083]
举例进行说明，a(i,1)为包含n 1个1维数据，即为原始的获取的振动幅度信号序列ampi，a(i,2)为n个2维数据：
[0084][0085]
a(i,3)包含n-1个3维数据：
[0086][0087]
与上述相同的方法，以此类推可以得到2维向量的振动幅度数据组、3维向量的振动幅度数据组
……
d维向量的振动幅度数据组，d 1维向量的振动幅度数据组。
[0088]
计算每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值。在d维向量的振动幅度数据组a(i,d)中，包含n-d 2个d维向量的振动幅度向量，计算n-d 2个振动幅度向量中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中获取相空间距离最小值a0(d,j)，也就是振动幅度数据组a(i,d)中第j个振动幅度向量和数据组中与该振动幅度向量最临近的相空间距离，a0(d,j)为：
[0089][0090]
其中，d为数据的维度，j为a(i,d)中任意一个振动幅度向量的编号，a(i,d)
m,n
为a(i,d)中第m列第n行的振动幅度向量。同样的计算方法，计算得到d 1维振动幅度数据组的相空间距离最小值。
[0091]
若相空间距离最小值a0(d,j)为0时，则表示振动幅度数据组a(i,d)中出现数据重合，需要将其过滤掉，因此设置一过滤阈值ε1，则d维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d,j)为；
[0092]
a1(d,j)＝max[a0(d,j),ε1]
ꢀꢀ
(7)。
[0093]
同样的方法计算得到d 1维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值。根据该计算方法得到每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值。
[0094]
根据相邻两个维度的振动幅度数据组各自的相空间距离最小值，计算得到相邻两个维度之间的跨维度特征值，并得到每两个相邻维度之间的维度扩充特征系数，并当若所述维度扩充特征系数不变时，则对应的最高维度作为最终特征维度d，将第一个采样周期的振动幅度信号序列升维变换至具有d维向量的振动幅度数据组。对相邻的两个维度中，维度发生重合的数据点，根据相空间距离最小值的修正值计算相邻两个维度之间的跨维度特征值。分别计算得到d维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d,j)，以及d 1维振动幅度数据组的相空间距离最小值的修正值a1(d 1,j)，相邻的两个维度d维与d 1维之间的跨维度特征值e0为：
[0095]
[0096]
对跨维度特征值e0求商，得到d维与d 1维相邻两个维度之间的维度扩充特征系数e1为：
[0097][0098]
将维度d从2开始逐渐增加，当增加到d 1维时，维度扩充特征系数e1不再变化，此时d 1维则作为最终特征维度d。
[0099]
在第一个采样周期的振动幅度数据组a(i,d)中，嵌入d个维度振动幅度向量，构建成包含n-d 2个d维向量的振动幅度数据组a(i,d)为：
[0100][0101]
该振动幅度数据组a(i,d)对应的时间序列t
i,d
为：
[0102]
t
i,d
＝{ti,ti τ,ti 2τ,
…
,ti (n 1-d)τ}
t
ꢀꢀ
(11)；
[0103]
以第一个采样周期中的采样时间ti、tj分别为x轴、y轴的坐标点并构建一平面坐标体系，该平面坐标体系内的任一坐标点(ti，tj)的坐标值用该坐标点所对应的递归特征值表示。构建一平面坐标体系，以各个采样时间分别作为x轴的坐标点、y轴的坐标点，即平面坐标体系下的横坐标为ti，纵坐标为tj，该坐标体系内的任一坐标点的坐标值用坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值表示。
[0104]
将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组视为振动幅度在三维相空间中的状态轨迹，若任意两个采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于一临界距离时，则坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第一预设值，若大于所述临界距离时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第二预设值，在所述平面坐标体系下以得到的所有的坐标点所对应的递归特征值构成第一个采样周期所对应的递归图。具体地，将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组a(i,d)视作这一时间状态序列向量在三维相空间中的状态轨迹，当两个任意两个不同采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于临界距离ε2时，判定ti、tj两个采样时间所对应的振动幅度向量出现状态重现的递归性行为，以赫维塞德函数计算坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值h
ij
，该递归特征值h
ij
用以表示ti时刻的振动幅度向量和tj时刻的振动幅度向量在相空间中的递归关系。
[0105]
作为本发明的一种实现方式，当两个不同采样时间ti、tj的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于临界距离ε2时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值h
ij
为1，当两个不同采样时间ti、tj的振动幅度向量在三维相空间中的距离大于临界距离ε2时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值h
ij
为0，所有的h
ij
构成一个由0和1所组成的递归矩阵h
lij
：
[0106]rxy
＝ε
2-‖a(i,d)
x-a(i,d)y‖
ꢀꢀ
(12)；
[0107][0108]
其中，r
xy
表示两个振动幅度向量差的欧几里得范数。
[0109]
以该递归矩阵构建平面坐标体系中的坐标点(ti，tj)所对应的坐标值，当h
ij
为1时，平面坐标体系中的坐标点(ti，tj)所对应的点用黑点表示，表示列车在采样时间ti的状态在采样时间tj重现，当h
ij
为0时，平面坐标体系中的坐标点(ti，tj)所对应的点用白点表
示，表示列车在采样时间ti的状态在采样时间tj未重现，以此构建得到第一个采样周期所对应的递归图，该递归图用以表示列车在各个采样时间的振动幅度向量之间的重现关系。如图2所示的随着特征维度上升递归图逐渐清晰的示意图。
[0110]
重复执行步骤s2～s6，依次得到m个采样周期所对应的m个递归图，对任意相邻的两个采样周期所对应的递归图中各个坐标点的递归特征值进行计算，得到相邻两个递归图的变化特征值，若所述变化特征值小于一阈值时，则判定列车系统的运行状态为稳定状态，否则判定列车系统的运行状态为非稳定状态。m个采样周期所对应的m个递归图表示为：计算任意两个相邻递归图矩阵的差的列和范数rk为：
[0111][0112]
通过rk对递归图的规律进行分析，当rk小于给定的阈值η时，递归图全局均匀分布，此时判定列车运行状态为稳定状态。当rk大于给定的阈值η时，递归图并非处于全局均匀分布，而是出现区域聚集等特征，此时判定列车运行状态为非稳定状态。
[0113]
如图3所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种基于多源信号维度嵌入的列车稳定性评估系统，该系统包括：
[0114]
测量模块30，用于获取振动传感器所采集的m个采样周期的振动幅度信号序列，每一个采样周期的振动幅度信号序列为基于各个采样时间的一维的振动幅度信号序列；
[0115]
升维变换模块31，用于在第一个采样周期的振动幅度信号序列中，将该振动幅度值序列进行升维变换，构建得到多个高维向量的振动幅度数据组，每一个高维向量的振动幅度数据组的维度不同；
[0116]
空间距离计算模块32，用于计算每一个高维向量的振动幅度数据组中两两向量之间的相空间距离，在计算得到的所有相空间距离中取相空间距离最小值，作为每一个高维向量振动幅度数据组的相空间距离最小值；
[0117]
跨维度计算模块33，用于根据相邻两个维度的振动幅度数据组各自的相空间距离最小值，计算得到相邻两个维度之间的跨维度特征值，并得到每两个相邻维度之间的维度扩充特征系数，并当若所述维度扩充特征系数不变时，则对应的最高维度作为最终特征维度d，将第一个采样周期的振动幅度信号序列升维变换至具有d维向量的振动幅度数据组；
[0118]
坐标体系模块34，用于以第一个采样周期中的采样时间ti、tj分别为x轴、y轴的坐标点并构建一平面坐标体系，该平面坐标体系内的任一坐标点(ti，tj)的坐标值用该坐标点所对应的递归特征值表示；
[0119]
递归图构建模块35，用于将第一个采样周期的d维向量的振动幅度数据组视为振动幅度在三维相空间中的状态轨迹，若任意两个采样时间ti、tj所对应的振动幅度向量在三维相空间中的距离小于等于一临界距离时，则坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第一预设值，若大于所述临界距离时，坐标点(ti，tj)所对应的递归特征值为第二预设值，在所述平面坐标体系下以得到的所有的坐标点所对应的递归特征值构成第一个采样周期所对应的递归图；
[0120]
判断模块36，用于得到m个采样周期所对应的m个递归图，对任意相邻的两个采样周期所对应的递归图中各个坐标点的递归特征值进行计算，得到相邻两个递归图的变化特征值，若所述变化特征值小于一阈值时，则判定列车系统的运行状态为稳定状态，否则判定
列车系统的运行状态为非稳定状态。
[0121]
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的普通技术人员将意识到，在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下，各种改进、增加以及取代是可能的。