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申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;北京经纬信息技术有限公司

摘要：本申请公开了一种动车组牵引电机状态预判方法及其系统，方法包括：针对采集的动车组电机温度特征序列数据集，采用一次分解方法对温度特征序列数据集进行第一次分解，分解获得一次分解的温度特征子序列；将第一次分解后具有高熵值的序列组合形成高熵值温度特征子序列，将高熵值温度特征子序列进行第二次分解；将一次分解和二次分解的温度特征子序列重新组合，得到最终的温度特征子序列结果；选择重组后的温度特征子序列结果的特征，得出牵引电机经过特征选择之后的温度特征子序列；将选定的温度特征子序列变量放入训练完成的预测模型中，获得预测结果，根据所有电机温度特征子序列的预测结果得到最终的动车牵引电机温度状态变化趋势。

主权项：1.一种动车组牵引电机状态预判方法，其特征在于，所述方法包括：一次分解步骤：采集动车组蕴含温度特征变化的电机状态数据，进行预处理后，获得电机温度特征序列数据集，采用一次分解方法对所述温度特征序列数据集进行第一次分解，分解获得一次分解的温度特征子序列；二次分解步骤：计算每个所述温度特征子序列的熵值，将第一次分解后具有高熵值的序列组合形成高熵值温度特征子序列，将所述高熵值温度特征子序列进行第二次分解；得到二次分解的温度子序列集合；两次分解重组步骤：将一次分解和二次分解的所述温度特征子序列重新组合，得到最终的温度特征子序列结果；特征选择步骤：选择重组后的所述温度特征子序列结果的特征，根据预构建的奖励值最大化进行最大关联特征的选择，得出牵引电机经过特征选择之后的温度特征子序列；温度状态预测步骤：将选定的所述温度特征子序列变量放入训练完成的预测模型中，获得预测结果，根据所有电机温度特征子序列的预测结果得到最终的动车牵引电机温度状态变化趋势。

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