【摘 要】
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数据化运维系统是高速列车安全运行的重要保证,只有保证数据真实和完整性,使运维系统达到对列车实时准确的监控,才能保证列车的安全运行。然而,在高速列车运行在隧道、山区等特殊工况时,往往会对高速列车采集数据系统造成一定影响,导致部分量测数据难以获取或关键数据缺失等问题。针对在特殊工况下列车采集数据系统面临量测数据显现小样本和缺失的情况,而现有的模型难以有效解决此类小样本数据重建的问题,本研究开展了基于生
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（高铁联合基金）“高速铁路复杂多元应用场景下的类脑智能健康管理体系架构与信息协同技术研究（U1934219）”； 国家自然科学基金“基于轮轨状态多源感知的高速列车轮对踏面损伤诊断与容错控制（52172403）”；
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数据化运维系统是高速列车安全运行的重要保证,只有保证数据真实和完整性,使运维系统达到对列车实时准确的监控,才能保证列车的安全运行。然而,在高速列车运行在隧道、山区等特殊工况时,往往会对高速列车采集数据系统造成一定影响,导致部分量测数据难以获取或关键数据缺失等问题。针对在特殊工况下列车采集数据系统面临量测数据显现小样本和缺失的情况,而现有的模型难以有效解决此类小样本数据重建的问题,本研究开展了基于生成对抗网络的高速列车量测数据缺失重建研究。其具体研究内容如下:（1）针对在特殊工况下面临量测数据显现缺失的问题,提出基于生成对抗网络的量测数据缺失重建的方法,并对该框架进行了合适参数设定。首先以离散量测数据作为输入,进行数据升维的预处理;其次利用卷积神经网络以无监督的训练形式学习各个设备不同特征值之间的相关性;最后利用真实性上下文相似性约束提高模型重建精度。实验表明,本研究模型在不同程度量测数据缺失的情况下,仍能保持较高的重建精度,重建数据也能很好符合量测数据的分布规律。（2）针对在特殊工况下面临量测数据显现小样本和缺失情况,提出一种用于小样本数据下的迁移学习生成对抗网络数据重建方法,在此方法中构建了全新的变分自编码-生成对抗语义融合网络（VAEFGAN）用于对缺失数据进行重建。首先在编码器引入GRU模块,对数据底层特征与高层特征进行融合,使得VAE-FGAN以无监督的训练形式学习量测数据之间相关性;其次在整个生成网络中引入SENET注意力机制以提升增加特征提取网络对数据特征的表达;最后通过迁移学习与预训练达到参数共享,解决因某部分量测数据量过小难以训练本研究模型的问题。实验结果表明,在小样本数据缺失的情况下,重建误差MAE与MAPE指标均能保持在1.5以下,重建数据也能很好的符合量测数据的分布规律。
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