地铁空调系统异常检测

背景介绍

空调系统是城市轨道交通车辆的重要组成部分，在城市轨道交通车辆中承担着调节客室内空气温度，增强客室内空气流动，提高城市轨道车辆乘坐舒适性的作用。客车空调系统的作用是将一定量的车外空气和车内再循环空气混合，经过滤，冷却或加热，减湿或加湿等处理后，以一定的流速送入车内，并将车内一定量的污浊空气排除车外，从而控制客室内温度，湿度，风速，清洁度以及噪声，并使之达到规定标准，提高车内的舒适性。

而在列车的维保记录中发现多起空调故障，通过对其数据进行分析可以尽早发现并定位空调的故障，减少时间和人力成本。

解决方案

由于列车中在运行时各个车厢具有类似的运行工况，而轨交的空调配备通常一个车厢配备两个机组，而同时所有机组出现问题的概率极低，因此默认在正常运行中各个空调机组的工况大致相同。基于以上，对一辆车的不同机组的数据进行一些统计量的计算如:均值，方差，极差，第一分为数，第二分位数等统计量，并将每个机组的数据通过 PCA 映射到低维空间中，通过计算各个机组的特征向量至其数据中心的距离，若距离过大则出现异常的概率就更大。

而以上逻辑可以对空调机组上多个部件进行计算，如蒸发器，冷凝器，压缩机等采集到的参数进行计算，从而根据异常报警的部件可以实现异常的大致定位。

预期效果

通过对多个子部件进行异常检测，模型产生的报警可以与维保记录部分匹配，同时可以看到模型报警时，其报警的机组确实与其他机组的数据分布不一致，如下图中红框中机组，模型可解释性强。说明此种方法确实可以检测各个空调机组出现的异常，提供及时的报警，以方便进行检修。