一种地铁列车故障预测与故障定位的方法及装置与流程

本发明属于地铁故障处理，尤其涉及一种地铁列车故障预测与故障定位的方法及装置。

背景技术：

1、随着科学技术和经济的发展，轨道交通已经成为了人们日常生活和国家经济发展中必不可少的交通工具，当然，随之而来的是轨道交通的安全运营也越来越受到人们的关注。在轨道交通的运营中，列车关键装置或部件的性能直接关系到车辆运行的安全性和可靠性。因此，及时对故障进行预测是保证列车安全的关键。

2、故障预测是指根据设备或装置现有的或历史的性能状态和数据信息，开展预测性的诊断，进行故障趋势分析，确定设备或者装置的机械磨损程度、剩余寿命或正常工作的时间长度，以在被监测设备或装置发生故障之前的适宜时机采取维修措施。故障预测能提高铁路装置对维修活动的决策能力，而列车组关键部件的维护管理，是保证运输时各环节安全的重要因素。

3、现有的列车故障监控，多通过高频次的点检检查实现，但点检检查只能发现已产生故障的设备，减小故障的影响，无法做到有效的预防故障的发生。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的客户数据处理方法及装置，旨在解决背景技术第三部分中提出的问题。

2、本发明是这样实现的，一种地铁列车故障预测与故障定位的方法，所述方法包括：

3、获取地铁运行数据，所述运行数据包括运行时长、轨道设施以及信号装置；

4、对比运行数据与数据库，所述数据库为历史运行数据，得到异常数据；

5、根据异常数据判断故障类型，所述故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型定位故障位置；

6、接收车厢内信息，所述车厢内信息通过车厢内摄像头采集，对车厢内信息进行分析，判断出危险因素并进行定位，所述危险因素为影响地铁正常运行因素。

7、优选的，所述对比运行数据与数据库，所述数据库为历史运行数据，得到异常数据的步骤，具体包括：

8、获取多组历史运行数据，通过泊松分布将历史运行数据整合形成模型，根据模型生成数据库；

9、将运行数据与模型进行对比，得到差异值，所述差异值为运行数据偏离模型的数值；

10、对比差异值与预设值，若差异值小于预设值，则不是异常数据，若差异值大于预设值，则是异常数据。

11、优选的，所述根据异常数据判断故障类型，所述故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型定位故障位置的步骤，具体包括：

12、获取异常数据，根据异常数据判断故障类型，同时根据异常数据定位故障车厢；

13、根据故障类型定位故障位置，发送故障位置至移动终端，接收移动终端发送的确认信息；

14、根据故障类型判断地铁是否能继续行驶，接收移动终端发送的指令，确认是否继续行驶。

15、优选的，所述接收车厢内信息，所述车厢内信息通过车厢内摄像头采集，对车厢内信息进行分析，判断出危险因素并进行定位，所述危险因素为影响地铁正常运行因素的步骤，具体包括：

16、接收车厢内摄像头采集的信息，对比车厢内物品实时状况与车厢内物品初始状况，发送不同状况至移动终端，所述不同状况为车厢内物品变化情况；

17、将车厢内监控画面发送至发送移动终端，接收移动终端指令，所述指令包括危险因素；

18、接收对危险因素并进行判定，对判定结果进行打分，分值超出预设值则判定为危险。

19、优选的，所述移动终端包括显示屏。

20、本发明实施例的另一目的在于提供一种数据处理装置，所述装置包括：

21、运行数据模块，用于获取地铁运行数据，所述运行数据包括运行时长、轨道设施以及信号装置；

22、对比模块，用于对比运行数据与数据库，所述数据库为历史运行数据，得到异常数据；

23、判断模块，用于根据异常数据判断故障类型，所述故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型定位故障位置；

24、危险因素判定模块，用于接收车厢内信息，所述车厢内信息通过车厢内摄像头采集，对车厢内信息进行分析，判断出危险因素并进行定位，所述危险因素为影响地铁正常运行因素。

25、优选的，所述对比模块包括：

26、用于获取多组历史运行数据，通过泊松分布将历史运行数据整合形成模型，根据模型生成数据库；

27、用于将运行数据与模型进行对比，得到差异值，所述差异值为运行数据偏离模型的数值；

28、用于对比差异值与预设值，若差异值小于预设值，则不是异常数据，若差异值大于预设值，则是异常数据。

29、优选的，所述判断模块包括：

30、判断单元，用于获取异常数据，根据异常数据判断故障类型，同时根据异常数据定位故障车厢；

31、定位单元，用于根据故障类型定位故障位置，发送故障位置至移动终端，接收移动终端发送的确认信息；

32、接收单元，用于根据故障类型判断地铁是否能继续行驶，接收移动终端发送的指令，确认是否继续行驶。

33、优选的，所述危险因素判定模块包括：

34、采集单元，用于接收车厢内摄像头采集的信息，对比车厢内物品实时状况与车厢内物品初始状况，发送不同状况至移动终端，所述不同状况为车厢内物品变化情况；

35、发送单元，用于将车厢内监控画面发送至发送移动终端，接收移动终端指令，所述指令包括危险因素；

36、判定单元，用于接收对危险因素并进行判定，对判定结果进行打分，分值超出预设值则判定为危险。

37、优选的，所述移动终端包括显示屏。

38、本发明实施例提供的一种地铁列车故障预测与故障定位的方法，实时获取地铁运行数据，使用各类传感器来监测车辆的状态，并生成数字信号，这些信号通过车载计算机进行分析判断，实现对车辆状态的远程检测和监测，提高准确性和及时性，得到地铁的运行数据，通过对比运行数据与该趟地铁的历史数据库形成差异值，当差异值大于预设值时，则判定为异常数据，根据异常数据判断故障类型，故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型以及故障的严重程度，判断地铁能否继续行驶，并且定位故障位置，同时能够通过接收车厢内信息，观察车厢内情况，通过车厢内摄像头采集的信息，判断车厢内是否有物品损坏，或者是否有打架斗殴情况，影响地铁正常运行，解决了无法做到有效的预防故障以及定位故障的问题。

技术特征：

1.一种地铁列车故障预测与故障定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的地铁列车故障预测与故障定位的方法，其特征在于，所述对比运行数据与数据库，所述数据库为历史运行数据，得到异常数据的步骤，具体包括：

3.根据权利要求2所述的地铁列车故障预测与故障定位的方法，其特征在于，所述根据异常数据判断故障类型，所述故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型定位故障位置的步骤，具体包括：

4.根据权利要求3所述的地铁列车故障预测与故障定位的方法，其特征在于，所述接收车厢内信息，所述车厢内信息通过车厢内摄像头采集，对车厢内信息进行分析，判断出危险因素并进行定位，所述危险因素为影响地铁正常运行因素的步骤，具体包括：

5.根据权利要求4所述的地铁列车故障预测与故障定位的方法，其特征在于，所述移动终端包括显示屏。

6.一种地铁列车故障预测与故障定位的装置，其特征在于，所述装置包括：

7.根据权利要求6所述的地铁列车故障预测与故障定位的装置，其特征在于，所述对比模块包括：

8.根据权利要求7所述的地铁列车故障预测与故障定位的装置，其特征在于，所述判断模块包括：

9.根据权利要求8所述的地铁列车故障预测与故障定位的装置，其特征在于，所述危险因素判定模块包括：

10.根据权利要求9所述的地铁列车故障预测与故障定位的装置，其特征在于，所述移动终端包括显示屏。

技术总结本发明适用于地铁故障处理技术领域，提供了一种地铁列车故障预测与故障定位的方法及装置，所述方法包括：获取地铁运行数据，所述运行数据包括运行时长、轨道设施以及信号装置；对比运行数据与数据库，所述数据库为历史运行数据，得到异常数据；根据异常数据判断故障类型，所述故障类型为破坏性故障、不规则故障以及退化性故障，根据故障类型定位故障位置；接收车厢内信息，所述车厢内信息通过车厢内摄像头采集，对车厢内信息进行分析，判断出危险因素并进行定位，所述危险因素为影响地铁正常运行因素，解决了无法做到有效的预防故障的发生的问题。技术研发人员：徐欣,侯成凯,石飞受保护的技术使用者：郑州地铁集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/29