一种轨道交通关键设备故障预测方法及系统

本发明公开了一种轨道交通关键设备故障预测方法及系统，所述方法包括：数据采集和标记，初步标定初始数据状态可信度系数；初始化定义表征设备健康状态的特征集，将异常项点与特征关联，初步标定异常项点与特征相关性系数，进行初始特征提取；采用机器学习算法建立故障预测模型；利用建立好的故障预测模型对正线运行数据诊断，输出在线预测结果，基于该结果进行数据标记修正，更新异常项点与特征相关性系数以及相应初始数据状态可信度系数；基于修正后的标记数据进行特征更新，进而进一步更新训练故障预测模型。本发明能够实现数据自动标记、数据标记更新，同时结合预测结果和实际检修反馈实现模型在线自动更新，进而提升模型性能。