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      一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門PHM診斷方法與流程

      文檔序號:40397110發(fā)布日期:2024-12-20 12:20閱讀:10來源:國知局
      一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門PHM診斷方法與流程

      本發(fā)明涉及軌道交通車輛維護(hù),具體涉及一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門phm診斷方法。


      背景技術(shù):

      1、軌道車門是人們進(jìn)出車輛的界面,是車輛使用最頻繁的部件之一,作為乘客進(jìn)出車輛的關(guān)鍵部件,其安全性和可靠性直接影響乘客安全與運(yùn)營秩序?,F(xiàn)有車門維保方式主要包括故障修及計(jì)劃修。故障修為售后人員對發(fā)生故障的車門采取清客后立即處理、隔離后立即回庫處理及運(yùn)營結(jié)束后回庫處理的操作;計(jì)劃修為維保人員根據(jù)故障信息閉環(huán)管理和質(zhì)量管理系統(tǒng)對車門進(jìn)行架修、大修、三級修、五級修等。

      2、然而,這些方式在面對復(fù)雜多變的運(yùn)行環(huán)境時,難以有效預(yù)測和診斷車門亞健康狀態(tài)。為開展車門的故障預(yù)測與健康管理,利用先進(jìn)的傳感器技術(shù),獲取車門系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)車門的智能運(yùn)維管理狀態(tài)修,維保人員在車門報(bào)出亞健康狀態(tài)以后,根據(jù)不同的亞健康狀態(tài)給出不同的建議,即檢修指導(dǎo):檢修周期、檢修工具、檢修步驟、檢修部位,通過狀態(tài)修可以大量減少人工檢查工作。

      3、現(xiàn)有亞健康診斷基于正線運(yùn)行開關(guān)門數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)穩(wěn)定有效前提下具備較好效果。實(shí)際運(yùn)行場景復(fù)雜,存在溫度、風(fēng)壓、系統(tǒng)修潤滑等情況,對電機(jī)實(shí)時采集數(shù)據(jù)及門控器io信號參數(shù)干擾較大,影響診斷效果。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、發(fā)明目的:本發(fā)明的目的是提供一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門phm診斷方法,通過識別車門運(yùn)行場景,排除系統(tǒng)修工況干擾,結(jié)合正線與庫內(nèi)數(shù)據(jù)加權(quán)分析,實(shí)現(xiàn)車門狀態(tài)的精準(zhǔn)診斷與預(yù)警。

      2、技術(shù)方案:本發(fā)明所述的一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門phm診斷方法,包括以下步驟:

      3、(1)通過門系統(tǒng)驅(qū)動電機(jī)內(nèi)的傳感器及門控器采集車門系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)信息,解析后進(jìn)行預(yù)處理,并傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫;其中,車門運(yùn)行狀態(tài)信息包括轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角、電流、關(guān)鎖到位開關(guān)跳變位置、輔助鎖動作時間、門控器io信號和站點(diǎn)信息;

      4、(2)場景識別模塊根據(jù)列車工況識別車門運(yùn)行場景,若為正線運(yùn)行模式,則獲取車門運(yùn)行的溫度、風(fēng)壓、維修信息,若為檢修模式,診斷過濾檢修模式下數(shù)據(jù);其中,列車工況包括正線運(yùn)行模式、庫內(nèi)檢修模式、庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)模式;

      5、(3)正線診斷模塊輸入溫度、風(fēng)壓和維修信息,通過阻力閾值模型和智能亞健康算法模型,對正線車門開關(guān)門狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,將診斷結(jié)果記錄入數(shù)據(jù)庫;

      6、(4)通過庫內(nèi)二次診斷模塊對正線有亞健康的事件的車門進(jìn)行庫內(nèi)二次診斷,庫內(nèi)車門開關(guān)門在規(guī)定條件下進(jìn)行;

      7、(5)通過告警推送模塊,對正線與庫內(nèi)診斷各項(xiàng)點(diǎn)結(jié)果進(jìn)行融合策略加權(quán),實(shí)時告警車門亞健康;

      8、(6)通過多門對比模塊,對車門狀態(tài)信息的關(guān)鍵特征值進(jìn)行計(jì)算,利用多門橫向?qū)Ρ人惴P?,對異常車門標(biāo)注;

      9、(7)通過車門機(jī)檢報(bào)告模塊根據(jù)融合診斷結(jié)果和多門對比生成車門機(jī)檢報(bào)告,提供檢修周期、工具、步驟及部位等建議,作為檢修依據(jù)。

      10、進(jìn)一步的,步驟(3)中,對車門開關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,根據(jù)輸入?yún)?shù)和場景識別對正線運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值模型和智能算法模型的診斷,結(jié)果進(jìn)行記錄,具體包括以下步驟,

      11、(31)對車門開關(guān)數(shù)據(jù)作過濾、對齊、去除冗余采集的處理,對轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角、電流數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理,并根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算區(qū)分各特征值數(shù)據(jù);

      12、(32)獲取溫度、風(fēng)壓和維修信息等輸入?yún)?shù),若存在維修信息,則過濾開關(guān)診斷數(shù)據(jù),若存在溫度、風(fēng)壓,則根據(jù)輸入?yún)?shù)對閾值模型進(jìn)行自動閾值調(diào)整;

      13、(33)對車門開關(guān)數(shù)據(jù)對應(yīng)的列車工況進(jìn)行識別,包括正線運(yùn)行模式、庫內(nèi)檢修模式、庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)模式,對正線運(yùn)行模式進(jìn)行診斷;

      14、(34)基于特征值變化對各分段進(jìn)行最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峭度的特征值計(jì)算,構(gòu)建閾值類模型,對項(xiàng)點(diǎn)特征值進(jìn)行閾值設(shè)定,公式如下:

      15、);

      16、);

      17、;

      18、;

      19、;

      20、;

      21、其中,m是特征值樣本數(shù)量,是特征值數(shù)據(jù)大小,是特征值均值,是特征值標(biāo)準(zhǔn)差,是特征值偏度,是特征值峭度;

      22、(35)利用智能算法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法建模,對正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分段特征值并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,對特征值進(jìn)行加權(quán)聚類,根據(jù)聚類距離排序,選取核心特征值及變化趨勢,建立對應(yīng)的亞健康模型規(guī)則,使用對應(yīng)的模型規(guī)則進(jìn)行診斷;

      23、(36)對閾值模型和智能算法模型診斷后的異常數(shù)據(jù)標(biāo)記,記錄成事件入庫。

      24、進(jìn)一步的,步驟(4)中,庫內(nèi)車門開關(guān)門在規(guī)定條件下進(jìn)行,庫內(nèi)開關(guān)門要求升弓正常電壓、無空調(diào)啟動無風(fēng)壓、無車體變形、無乘客干擾。

      25、進(jìn)一步的,步驟(6)中,多門對比模塊利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法,當(dāng)確認(rèn)為庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)時,通過關(guān)到位開關(guān)跳變?位置、鎖到位開關(guān)跳變位置、開關(guān)門動作時間、開度等橫截面數(shù)據(jù),使用箱型圖和?z-score?方法橫向分析定位離群門。

      26、進(jìn)一步的,步驟(7)中,車門機(jī)檢報(bào)告統(tǒng)計(jì)每列車周期內(nèi)亞健康各項(xiàng)點(diǎn)的告警情況和關(guān)鍵特征值的多門對比,對異常車門標(biāo)記,列出所需檢修部件、檢修步驟和工具,根據(jù)車門亞健康狀態(tài)生成維修等級。

      27、本發(fā)明所述的一種基于場景識別去干擾的軌道交通車門phm診斷系統(tǒng),包括:

      28、數(shù)據(jù)采集模塊:用于通過門系統(tǒng)驅(qū)動電機(jī)內(nèi)的傳感器及門控器采集車門系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)信息,解析后進(jìn)行預(yù)處理,并傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫;其中,車門運(yùn)行狀態(tài)信息包括轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角、電流、關(guān)鎖到位開關(guān)跳變位置、輔助鎖動作時間、門控器io信號和站點(diǎn)信息;

      29、場景識別模塊:用于根據(jù)列車工況識別車門運(yùn)行場景,若為正線運(yùn)行模式,則獲取車門運(yùn)行的溫度、風(fēng)壓、維修信息,若為檢修模式,診斷過濾檢修模式下數(shù)據(jù);其中,列車工況包括正線運(yùn)行模式、庫內(nèi)檢修模式、庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)模式;

      30、正線診斷模塊:用于輸入溫度、風(fēng)壓和維修信息,通過阻力閾值模型和智能亞健康算法模型,對正線車門開關(guān)門狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,將診斷結(jié)果記錄入數(shù)據(jù)庫;

      31、庫內(nèi)二次診斷模塊:用于對正線有亞健康的事件的車門進(jìn)行庫內(nèi)二次診斷,庫內(nèi)車門開關(guān)門在規(guī)定條件下進(jìn)行;

      32、告警推送模塊:用于對正線與庫內(nèi)診斷各項(xiàng)點(diǎn)結(jié)果進(jìn)行融合策略加權(quán),實(shí)時告警車門亞健康;

      33、多門對比模塊:用于對車門狀態(tài)信息的關(guān)鍵特征值進(jìn)行計(jì)算,利用多門橫向?qū)Ρ人惴P?,對異常車門標(biāo)注;

      34、車門機(jī)檢報(bào)告模塊:用于根據(jù)融合診斷結(jié)果和多門對比生成車門機(jī)檢報(bào)告,提供檢修周期、工具、步驟及部位等建議,作為檢修依據(jù)。

      35、進(jìn)一步的,正線診斷模塊中,對車門開關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,根據(jù)輸入?yún)?shù)和場景識別對正線運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值模型和智能算法模型的診斷,結(jié)果進(jìn)行記錄,具體如下:

      36、對車門開關(guān)數(shù)據(jù)作過濾、對齊、去除冗余采集的處理,對轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角、電流數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理,并根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算區(qū)分各特征值數(shù)據(jù);

      37、獲取溫度、風(fēng)壓和維修信息等輸入?yún)?shù),若存在維修信息,則過濾開關(guān)診斷數(shù)據(jù),若存在溫度、風(fēng)壓,則根據(jù)輸入?yún)?shù)對閾值模型進(jìn)行自動閾值調(diào)整;

      38、對車門開關(guān)數(shù)據(jù)對應(yīng)的列車工況進(jìn)行識別,包括正線運(yùn)行模式、庫內(nèi)檢修模式、庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)模式,對正線運(yùn)行模式進(jìn)行診斷;

      39、基于特征值變化對各分段進(jìn)行最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峭度的特征值計(jì)算,構(gòu)建閾值類模型,對項(xiàng)點(diǎn)特征值進(jìn)行閾值設(shè)定,公式如下:

      40、)

      41、)

      42、

      43、

      44、

      45、

      46、其中,m是特征值樣本數(shù)量,是特征值數(shù)據(jù)大小,是特征值均值,是特征值標(biāo)準(zhǔn)差,是特征值偏度,是特征值峭度;

      47、利用智能算法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法建模,對正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分段特征值并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,對特征值進(jìn)行加權(quán)聚類,根據(jù)聚類距離排序,選取核心特征值及變化趨勢,建立對應(yīng)的亞健康模型規(guī)則,使用對應(yīng)的模型規(guī)則進(jìn)行診斷;

      48、對閾值模型和智能算法模型診斷后的異常數(shù)據(jù)標(biāo)記,記錄成事件入庫。

      49、進(jìn)一步的,庫內(nèi)二次診斷模塊中,庫內(nèi)車門開關(guān)門在規(guī)定條件下進(jìn)行,庫內(nèi)開關(guān)門要求升弓正常電壓、無空調(diào)啟動無風(fēng)壓、無車體變形、無乘客干擾。

      50、進(jìn)一步的,多門對比模塊中,利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法,當(dāng)確認(rèn)為庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)時,通過關(guān)到位開關(guān)跳變?位置、鎖到位開關(guān)跳變位置、開關(guān)門動作時間、開度等橫截面數(shù)據(jù),使用箱型圖和?z-score?等方法橫向分析定位離群門。

      51、進(jìn)一步的,車門機(jī)檢報(bào)告模塊中,統(tǒng)計(jì)每列車周期內(nèi)亞健康各項(xiàng)點(diǎn)的告警情況和關(guān)鍵特征值的多門對比,對異常車門標(biāo)記,列出所需檢修部件、檢修步驟和工具,根據(jù)車門亞健康狀態(tài)生成維修等級。

      52、有益效果:相比于現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明具有如下優(yōu)勢:針對車門亞健康診斷的場景干擾問題,通過場景識別排除系統(tǒng)修工況和外部環(huán)境干擾;使用正線和庫內(nèi)融合診斷策略,實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)診斷,提高車門亞健康狀態(tài)的診斷精度;同時實(shí)現(xiàn)車門狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測與預(yù)警,減少故障發(fā)生概率,保障乘客安全與運(yùn)營秩序;基于大數(shù)據(jù)和智能算法,為車門維護(hù)提供科學(xué)依據(jù),優(yōu)化檢修策略,降低維護(hù)成本;提供直觀有效的車門機(jī)檢報(bào)告,方便維保人員快速定位問題并實(shí)施維護(hù),實(shí)現(xiàn)車門狀態(tài)的精準(zhǔn)診斷與健康管理,為軌道交通車輛的安全運(yùn)營提供有力保障。

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