计轴故障分析方法、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及轨道交通，具体地涉及一种计轴故障分析方法、一种机器可读存储介质及一种电子设备。

背景技术：

1、当今主流的列车控制技术系统中，城市轨道交通信号维护支持系统(maintenancesuppoort system，mss)用于实时监测信号设备状态，并对状态信息进行分析、处理和存储，当监测到信号设备工作状态异常时及时发出预警和报警，使设备发生故障了可以及时维修。

2、目前mss是由现场人员分析计轴问题，这需要在线路现场导出集中站所有波形文件，请参看图5，图5示意性示出了根据本申请实施例的计轴波形图。现场人员通过对如图5所示的波形数据进行观察对比，确定是否出现故障，然后根据故障时间点查看对应车辆经过哪些计轴区段，查看计轴电压是否正常。

3、本申请发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术的上述方案具有无法提前预测计轴故障的问题缺陷。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的是提供一种计轴故障分析方法、一种计轴故障分析装置、一种机器可读存储介质及一种电子设备，该计轴故障分析方法可以对计轴波形变化数据进行有效的预测，从而可以提前发现波形异常，以实现提前预测计轴故障。

2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种计轴故障分析方法，包括：

3、获取车辆在多个历史时刻的计轴波形数据；

4、基于所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，采用机器学习模型进行建模，得到计轴数据预测模型；

5、采用所述计轴数据预测模型对计轴故障进行预测，得到故障预测结果；

6、其中，所述计轴数据预测模型用于预测计轴波形数据随时间的变化趋势。

7、在本申请实施例中，所述获取车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，包括：

8、获取由车辆发送的历史数据；

9、从所述历史数据中筛选出多个逻辑区段信息；

10、分别基于各个逻辑区段信息得到对应的计轴传感器信息，并基于所述对应的计轴传感器信息在预置的时序数据库中查询得到车辆在多个历史时刻的计轴波形数据。

11、在本申请实施例中，所述从所述历史数据中筛选出多个逻辑区段信息，包括：

12、从所述历史数据中筛选出包含定位信息的数据，以得到多个逻辑区段信息。

13、在本申请实施例中，还包括：

14、分别将所述各个逻辑区段信息与对应的计轴波形数据进行关联，得到计轴波形关联数据；

15、基于所述故障预测结果在所述计轴波形关联数据中进行查找，得到故障关联信息；

16、其中，所述故障关联信息至少包括所述故障预测结果对应的逻辑区段信息。

17、在本申请实施例中，所述基于所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，采用机器学习模型进行建模，得到计轴数据预测模型，包括：

18、将所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据采用多项式回归算法进行拟合，得到计轴数据预测模型。

19、在本申请实施例中，还包括：

20、基于所述故障预测结果生成报警信息和/或预警信息。

21、本申请第二方面提供一种电子设备，该电子设备包括：

22、至少一个处理器；

23、存储器，与所述至少一个处理器连接；

24、其中，所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现上述的计轴故障分析方法。

25、本申请第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的计轴故障分析方法。

26、通过上述技术方案，通过获取车辆在多个历史时刻的计轴波形数据；基于所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，采用机器学习模型进行建模，得到计轴数据预测模型；其中，所述计轴数据预测模型用于预测计轴波形数据随时间的变化趋势；采用所述计轴数据预测模型对计轴故障进行预测，得到故障预测结果。通过基于历史时刻的计轴波形数据构建计轴数据预测模型，并采用计轴数据预测模型实现故障预测，相对于由人工根据波形比对哪些波形受到干扰进行故障分析，可以提前对计轴故障进行有效的预测，从而可以提前发现计轴波形数据异常，以实现提前预测计轴故障的功能，同时，通过机器学习模型进行预测，相比于人工分析，大大提高了故障分析效率。

27、本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种计轴故障分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的计轴故障分析方法，其特征在于，所述获取车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，包括：

3.根据权利要求2所述的计轴故障分析方法，其特征在于，所述从所述历史数据中筛选出多个逻辑区段信息，包括：

4.根据权利要求2所述的计轴故障分析方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求1所述的计轴故障分析方法，其特征在于，所述基于所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，采用机器学习模型进行建模，得到计轴数据预测模型，包括：

6.根据权利要求1所述的计轴故障分析方法，其特征在于，还包括：

7.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：

8.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1-6至任一项所述的计轴故障分析方法。

技术总结本发明提供一种计轴故障分析方法、存储介质及电子设备，属于轨道交通技术领域。所述计轴故障分析方法包括：获取车辆在多个历史时刻的计轴波形数据；基于所述车辆在多个历史时刻的计轴波形数据，采用机器学习模型进行建模，得到计轴数据预测模型；采用所述计轴数据预测模型对计轴故障进行预测，得到故障预测结果；其中，所述计轴数据预测模型用于预测计轴波形数据随时间的变化趋势。可以提前对计轴故障进行有效的预测，从而可以提前发现计轴波形数据异常，以实现提前预测计轴故障的功能，同时，通过机器学习模型进行预测，相比于人工分析，大大提高了故障分析效率。技术研发人员：李敏受保护的技术使用者：比亚迪股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/23