基于量子增强K近邻的多功能车辆总线故障诊断方法

《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》：MVB Network Fault Diagnosis Method Based on Quantum-Enhanced KNN

　　多功能车辆总线（MVB）作为现代铁路和工业自动化系统的核心通信基础设施，其运行稳定性直接关系到系统安全。然而，复杂的电磁环境和恶劣的运行条件经常会导致各种类型的MVB网络故障。传统特征提取方法存在特征表示能力不足的问题，导致诊断准确率低、泛化性能差。而深度学习方法虽然精度优异，但受限于架构复杂、部署成本高以及可解释性弱等瓶颈。针对上述问题，本文提出了一种基于量子增强K近邻（KNN）的MVB故障诊断方法，该方法融合了三个核心模块：经典多域特征提取、量子特征增强和优化的KNN分类。在对MVB时序信号样本进行预处理后，该方法提取12维时域、频域和熵特征，通过3量子比特全纠缠变分量子电路对特征进行维度增强，最后采用余弦距离度量和距离加权投票机制的优化KNN算法实现故障分类。实验结果表明，该方法在八种典型故障类型及一种正常工况的诊断中，测试集总体准确率达到98.02%。所提方法具有强可解释性和低维护成本的特点，在工业适用性和低成本适应性方面具有显著优势，为MVB网络的智能维护提供了一种高效实用的解决方案。