【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通安全，具体涉及一种轨道交通门系统群体评价方法及系统。
技术介绍
1、随着轨道交通行业的发展，城市轨道车辆运行的安全性、可靠性越发重要。轨道交通门系统是轨道交通车辆及站台安全控制回路中的重要子系统，在轨道车辆运行过程中，轨道交通门系统是轨道车辆与乘客的主要交互界面，有着使用频率高、干扰因素众多的特点，轨道交通门系统的故障率在轨道车辆的众多子系统中位于前列。因此，在故障发生前，预先对轨道交通门系统进行状态检测识别，诊断其亚健康状态，能够有效地减少轨道交通门系统在运行过程中发生的故障，提高轨道交通门系统运营的可靠性。
2、目前，企业的主要维修策略仍然是传统的基于时间的维修（tbm），具体指完全根据设备/部件的使用时间指定的预防性维护计划，其连续维修时间间隔一般为固定值。通过该种策略，只需根据设备/部件的运行时间制定维护计划，易于实现。随着监控、存储和数据分析等生产运行安全相关技术的发展，基于状态的维修（cbm）策略已经逐渐成为企业优化生产管理的重要手段，具体指在设备/部件出现明显劣化后实施的维修。通过对设备/部件的状态参数进行监测分析，对设备/部件进行亚健康状态判定，从而为管理者精准地制定生产和维护计划提供参考信息。车辆门系统在亚健康状态下，门系统功能仍能够满足，但其运行状态已与标准状态有一定程度上的偏离，在此状态的基础上继续运行，将导致某种或多种类型的故障发生，因此对车辆门系统进行异常状态研究，能够在故障真正产生前发现异常，有效阻止故障的发生，维护轨道交通门系统的运行安全。
3、现有的方
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种多评价维度、多模型综合评价、高可信度的轨道交通门系统群体评价方法及系统。
2、技术方案：一种轨道交通门系统群体评价方法，包括以下步骤：
3、（1）对轨道交通门系统的运行状态数据进行维度划分，得到包含多个多维度子集的聚合截面数据集，对运行状态数据进行类型划分，得到门系统性能指标数据及门系统运行数据；
4、（2）提取门系统性能指标数据的统计特征，基于统计模型得到各门系统的不均衡阈值，筛选出偏离阈值的异常门系统；
5、（3）对门系统运行数据进行分段处理，得到多个门系统各分段的指标统计特征，利用多个异常检测模型分别进行异常门系统筛选，采用投票法筛选出偏离群体门系统。
6、进一步的，步骤（1）中维度划分包括：按照时间维度将所述运行状态数据划分为n1个区间，按照环境维度将所述运行状态数据划分为n2个区间，按照空间维度将所述运行状态数据划分为n3个区间，并进行数据聚合，建立聚合截面数据集，所述聚合截面数据集包含n1*n2*n3个子集。
7、进一步的，步骤（2）包括以下步骤：
8、（21）从所述聚合截面数据集的每个子集中分别提取单门单次开关门过程的门系统性能指标数据，构成单门在单个子集内的门系统性能指标集；
9、（22）提取各门在所述聚合截面数据集各子集内的每个门系统的性能指标统计分布的特征，形成各门系统的性能指标在多个门系统下的统计特征集合；
10、（23）根据各所述统计特征集合分别建立对应的统计模型；
11、（24）根据门系统运行原理与指标的统计特征，结合上下阈值偏重程度不同，设定不均衡上下阈值的基础指标特性权重，得到所述统计模型的不均衡阈值，将偏离阈值的门系统标记为异常门系统。
12、进一步的，所述步骤（3）包括以下步骤：
13、（31）通过箱型图统计模型筛选并剔除门系统运行数据中因数据丢包引起的离散数据干扰，筛选后保留的门系统运行数据作为有效待诊断数据集；
14、（32）根据门系统部件作用区间或控制动作区间，将所述有效待诊断数据集分段处理；
15、（33）以时域特征作为单次开关门过程中的门系统特性指标，基于与所述有效待诊断数据集相同的分段方式对单次开关门数据进行特性指标提取，得到单门单次动作分段特征集，按上述特性指标提取方式对聚合截面数据集各子集内的多次开关门数据分别进行特性指标提取，构成聚合截面数据集各子集的单门单段动作指标特征集；
16、（34）基于所述单门单段动作指标特征集，对单门单段各指标基于多次开关门数据进行统计特征提取，得到单门单段指标统计特征集，对多个门系统分别进行各门各分段的统计特征提取，得到多门各段指标统计特征集，并进行归一化处理；
17、（35）将所述多门各段指标统计特征集分别通过不同的异常检测模型进行异常门系统筛选，形成各异常检测模型下的异常门系统集合；
18、（36）采用投票法对各所述异常检测模型的输出结果进行评分，筛选出超过半数的异常检测模型判定为异常门系统的偏离群体门系统。
19、进一步的，上述轨道交通门系统群体评价方法还包括以下步骤：
20、（4）利用异常检测模型对门系统运行数据各分段进行打分，选出群体中心门系统，将偏离群体门系统与群体中心门系统的进行数据频次对比，得到偏离群体门系统与群体中心门系统间的偏离率，设定偏离率阈值，筛选出异常偏离门系统。
21、具体的，步骤（4）包括以下步骤：
22、（41）通过异常检测模型得到门系统运行数据在各分段区间的异常因子得分，将所述异常因子得分进行处理，得到综合异常评分，设定综合异常评分阈值，选出群体中心门系统；
23、（42）将所述偏离群体门系统、群体中心门系统根据门系统部件作用区间及控制动作区间进行分段，并根据得到的各分段数据分别构建频次矩阵；
24、（43）将偏离群体门系统与群体中心门系统对应分段的所述频次矩阵作差，得到各对应分段的差异频次矩阵；
25、（44）提取各分段的所述差异频次矩阵元素和与对应中心门的所述频次矩阵元素和，将差异频次矩阵元素和与对应中心门频次矩阵元素和的比值设为偏离率；
26、（45）对各本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（1）中维度划分包括：按照时间维度将所述运行状态数据划分为n1个区间，按照环境维度将所述运行状态数据划分为n2个区间，按照空间维度将所述运行状态数据划分为n3个区间，并进行数据聚合，建立聚合截面数据集，所述聚合截面数据集包含n1*n2*n3个子集。
3.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（2）包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（3）包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，还包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（4）包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，还包括以下步骤：根据模糊集理论建立门系统运营环境综合评分体系，将时间维度、环境维度、空间维度分别作为一级指标
8.根据权利要求7所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（2）中，提取门系统性能指标数据的统计特征后，依据所述聚合截面数据集得分，以门为单位将相同门的性能指标数据统计特征在所述聚合截面数据集的各子集中进行加权平均，得到修正后的统计特征。
9.根据权利要求7所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（3）中，得到多个门系统各分段的指标统计特征后，根据所述聚合截面数据集得分，将相同门的指标统计特征在不同聚合截面数据集的子集进行加权平均，得到修正后的多个门系统各分段的指标统计特征。
10.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述门系统性能指标数据包括开关门动作时间、开关跳变位置、门系统开度尺寸；所述门系统运行数据包括开关门动作的电机转角、转速、电流。
11.一种轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述数据划分模块包括以下子模块：
13.根据权利要求11所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述多门统计评价模块包括以下子模块：
14.根据权利要求11所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述多门综合评价模块包括以下子模块：
15.根据权利要求11所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于，还包括以下模块：
16.根据权利要求15所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述异常偏离门系统筛选模块包括以下子模块：
17.根据权利要求11所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于，还包括以下模块：
18.根据权利要求17所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述多门统计评价模块还包括以下子模块：
19.根据权利要求17所述的轨道交通门系统群体评价系统，其特征在于：所述多门综合评价模块还包括以下子模块：
...【技术特征摘要】
1.一种轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（1）中维度划分包括：按照时间维度将所述运行状态数据划分为n1个区间，按照环境维度将所述运行状态数据划分为n2个区间，按照空间维度将所述运行状态数据划分为n3个区间，并进行数据聚合，建立聚合截面数据集，所述聚合截面数据集包含n1*n2*n3个子集。
3.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（2）包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（3）包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，还包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（4）包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于，还包括以下步骤：根据模糊集理论建立门系统运营环境综合评分体系，将时间维度、环境维度、空间维度分别作为一级指标；将各维度下的子维度作为二级指标，并结合专家经验设定隶属度函数，分别对各一级指标进行综合评判，建立一级指标权重集，将各一级指标与权重集加权平均后得到门系统运营环境评分，对所述聚合截面数据集进行门系统运营环境评分，得到聚合截面数据集得分。
8.根据权利要求7所述的轨道交通门系统群体评价方法，其特征在于：所述步骤（2）中，提取门系统性能指标数据的统计特征后，依据所述聚合截面数据集得分，以门为单位将相同门的性能指标数据统计特征在所述聚合截面数据集的各子集中进行加权平均，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈健飞，王祖进，张宝利，张伟，芮志超，孙艳梅，孙畅励，丁智弘，
申请(专利权)人：南京康尼机电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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