一种列车智能网络管理控制系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提出了一种列车智能网络管理控制系统，包括：采集若干温度数据和负荷量数据；根据温度数据和负荷量数据获得二维点，将所有二维点分为若干簇类，得到每个簇类的整体差异度和每个二维点的偏离程度；获得时序序列，时序序列按照簇类得到若干子序列，根据子序列得到局部温度变化速度，根据偏离程度得到摩擦噪声程度；根据摩擦噪声程度和整体差异度得到噪声可能性；得到二维点的窗口，获得标记序列，根据标记序列以及噪声可能性得到二维点的WMA权重，由此训练马尔可夫模型判断当前状态是否异常，进行预警管理。本发明专利技术通过消除噪声影响使得对温度时序数据的分解更加准确，使得对于机械部件温度预警更加精确。加精确。加精确。

【技术实现步骤摘要】
一种列车智能网络管理控制系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种列车智能网络管理控制系统。

技术介绍

[0002]列车智能网络管理控制系统是一种由计算机和网络技术构成的系统，它可以智能地监测、分析、控制列车运行过程中的各种信息，从而提高列车的运行效率，降低故障率，保障列车安全。在这个智能网络管理控制系统中，包括车辆参数检测模块，列车运行管理模块，通讯联络模块与故障监测模块。对于列车中的重要机械部件，通过车辆参数检测模块获取到重要机械部件的实时负荷量数据，通过机械部件的温度传感器获取到重要机械部件的实时温度数据。其中故障监测模块是一个非常重要的模块，其主要功能是对列车各个系统的运行状态进行监测和分析，及时发现和处理各种故障，如电气故障、机械故障、信号故障等，以保证列车的正常运行。
[0003]列车中的机械故障是指由于列车部件的磨损、老化、连接不良等导致的各种故障。机械故障主要表面为机械部件的震动数据异常，出现噪声，温度监测数据异常等。对于机械部件的温度数据异常检测，可以通过基于时间序列的方法，即通过机械部件的温度监测传感器采集到机械部件的温度时序数据，通过温度时序数据的趋势与周期特征进行温度异常预警。在这个过程中需要将通过列车智能网络获取到的机械部件实时温度时序数据进行时序分解，获取到温度时序数据的趋势项与周期项。通过STL分解将温度时序数据分解为温度数据的周期项，趋势项与残差项。
[0004]在列车机械部件的温度数据中，其会受到工作负荷的正常温度升高，另外还会因为机械部件之间额摩擦产生温度升高的情况。对于这些因为摩擦导致的温度变化在机械部件的时序数据中呈现为数据中的一些非正常变化，如果将带有这些噪声的温度时序数据进行分解，那么获取到的周期项与趋势项就会不准确。所以在进行STL分解之前需要消除这部分因为机械部件之间摩擦产生的影响。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种列车智能网络管理控制系统，以解决因为摩擦导致的温度变化在机械部件的时序数据中呈现为数据中的一些非正常变化的问题，所采用的技术方案具体如下：
[0006]本专利技术一个实施例提供了一种列车智能网络管理控制系统，该系统包括：
[0007]数据采集模块，获得若干温度数据和负荷量数据；
[0008]偏离程度获取模块，根据温度数据和负荷量数据获得二维点，对所有二维点聚类得到若干个簇类，得到每个簇类的簇类中心点，根据簇类中心点和每个二维点获得每个簇类的整体差异度和每个二维点的偏离程度；
[0009]噪声可能性获取模块，根据温度数据和负荷量数据获得时序序列，按照簇类将时序序列划分为若干个子序列，根据子序列中二维点与相邻二维点的温度差值得到二维点的
局部温度变化速度，根据二维点的偏离程度和每个簇类中二维点与最小局部温度变化速度的差异得到二维点的摩擦噪声程度；根据二维点的摩擦噪声程度和二维点所在簇类的整体差异度得到二维点的噪声可能性；
[0010]控制预警模块，在时序序列中得到每个二维点的窗口，根据窗口内温度差异得到标记序列，根据标记序列中连续相同最多的值的数量以及二维点的噪声可能性得到每个二维点的WMA权重，根据二维点的WMA权重得到二维点的趋势信息和周期信息，根据温度数值、负荷量数值、趋势信息数值与周期信息数值训练马尔可夫模型判断当前状态是否异常，并进行预警管理。
[0011]进一步的，所述根据温度数据和负荷量数据获得二维点的方法为：
[0012]将同一个时序中对应的温度数据做横坐标，负荷量数据做纵坐标，同一时许中对应的两个数据作为一个二维点。
[0013]进一步的，所述根据簇类中心点和每个二维点获得每个簇类的整体差异度和每个二维点的偏离程度的方法为：
[0014]对于每个簇类得到簇类中心点和其余二维点的欧式距离，将每个二维点和簇类中心点的欧式距离线性归一化与1的差记为二维点的偏离程度，将所有二维点与簇类中心点的欧式距离的均值线性归一化与1作差记为簇类的整体差异度。
[0015]进一步的，所述根据温度数据和负荷量数据获得时序序列的方法为：
[0016]将同一时序下采集的温度数据和负荷量数据作为时序序列的一个值，所有采集得到的数据构成时序序列。
[0017]进一步的，根据子序列中二维点与相邻二维点的温度差值得到二维点的局部温度变化速度的方法为：
[0018]将子序列中每个二维点记为主要二维点，将主要二维点与相邻靠前的二维点温度作差得到第一温度差值，将主要二维点与相邻靠后的二维点温度作差得到第二温度差值，将第一温度差值和第二温度差值的均值作为局部温度变化速度。
[0019]进一步的，所述根据二维点的偏离程度和每个簇类中二维点与最小局部温度变化速度的差值得到二维点的摩擦噪声程度的方法为：
[0020][0021]式中，v
ij
表示第i个簇类中的第j个二维点的局部温度变化速度，min(v
i
)表示第i个簇类中局部温度变化速度最小的数值，C
i
表示第i个簇类中的二维点的数量，δ
ij
表示第i个簇类中第j个二维点的偏离程度，exp()表示以自然常数为底的指数函数，表示第i个簇类中的第j个二维点的摩擦噪声程度。
[0022]进一步的，所述根据窗口内温度差异得到标记序列的方法为：
[0023]将窗口中的中心二维点之前的温度数据令前一个与后一个作差，若差值大于0则标记为1，若差值小于0则标记为
‑
1，若差值等于0则标记为0，得到标记序列。
[0024]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过二维点在相同负荷量下的温度变化情况之间的差异对机械部件之间因摩擦导致的温度变化这一噪声影响进行消除，相较于直接通过机械部件的温度监测时序数据进行STL分解进行趋势项与周期项的确定，本专利技术所述方法可以
通过消除噪声影响使得对温度时序数据的分解更加准确，使得对于机械部件温度预警更加精确，保证列车行驶的安全，通过机械部件的温度时序数据进行STL分解，通过数据的趋势项与周期项进行温度异常的精确预警，相较于传统的通过温度阈值对机械部件的温度异常进行预警可以保证在温度的变化出现异常时就进行预警并通过相应的措施进行处理。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种列车智能网络管理控制系统的流程示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种列车智能网络管理控制系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，获得若干温度数据和负荷量数据；偏离程度获取模块，根据温度数据和负荷量数据获得二维点，对所有二维点聚类得到若干个簇类，得到每个簇类的簇类中心点，根据簇类中心点和每个二维点获得每个簇类的整体差异度和每个二维点的偏离程度；噪声可能性获取模块，根据温度数据和负荷量数据获得时序序列，按照簇类将时序序列划分为若干个子序列，根据子序列中二维点与相邻二维点的温度差值得到二维点的局部温度变化速度，根据二维点的偏离程度和每个簇类中二维点与最小局部温度变化速度的差异得到二维点的摩擦噪声程度；根据二维点的摩擦噪声程度和二维点所在簇类的整体差异度得到二维点的噪声可能性；控制预警模块，在时序序列中得到每个二维点的窗口，根据窗口内温度差异得到标记序列，根据标记序列中连续相同最多的值的数量以及二维点的噪声可能性得到每个二维点的WMA权重，根据二维点的WMA权重得到二维点的趋势信息和周期信息，根据温度数值、负荷量数值、趋势信息数值与周期信息数值训练马尔可夫模型判断当前状态是否异常，并进行预警管理。2.根据权利要求1所述的一种列车智能网络管理控制系统，其特征在于，所述根据温度数据和负荷量数据获得二维点的方法为：将同一个时序中对应的温度数据做横坐标，负荷量数据做纵坐标，同一时序中对应的两个数据作为一个二维点。3.根据权利要求1所述的一种列车智能网络管理控制系统，其特征在于，所述根据簇类中心点和每个二维点获得每个簇类的整体差异度和每个二维点的偏离程度的方法为：对于每个簇类得到簇类中心点和其余二维点的欧式距离，将每个二维点和簇类中心点的欧式距离线性归一化与1的差记为二维点的偏离程度，将所有二维点与簇类中心点的欧式距离的均...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲伟强，王志伟，张倩倩，
申请(专利权)人：浙江锐明智能控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：