【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于实时诊断铁路车辆脱轨等影响行驶安全的异常的诊断系统，更详细地涉及通过设置于列车的每个车辆的一个以上的振动传感器测定及分析运行中的车辆产生的振动，附加包括车辆的行驶位置及行驶速度的运行信息之后，传输到中央管制系统，通过事先学习的人工智能分析综合运行数据，预测车辆或线路的异常发生部位，通过大数据分析实现人工智能的重新学习的铁路车辆运行安全诊断系统及诊断方法。
技术介绍
1、铁路为用于通过铁路车辆大量快速运输乘客或物资的轨道设施，平行配置于地面上的一对线路引导沿着铁路车辆的两侧面相向地配置的车轮行驶方向，可使铁路车辆直线或曲线行驶。
2、借助与铁路车辆的动力源相连接的车轮与线路相接触时形成的摩擦力，车轮在线路上滚动，使铁路车辆沿着线路行驶，为了防止铁路车辆在行驶过程中车轮从线路脱离，与线路相接触的两侧车轮的内侧踏面(wheel tread)向车轮半径外侧方向突出，形成凸缘(flange)。
3、当铁路车辆运行时，随着车轮沿着线路上部表面移动，铁路车辆行驶，通过凸缘实现对行驶方向的侧向移动方向控制，因而铁路车辆经常存在因脱轨而导致发生安全事故的危险，为了防止铁路车辆发生异常而导致发生脱轨事故，通过实时监控铁路车辆的状态的诊断系统确保铁路车辆行驶稳定性。
4、用于诊断铁路车辆行驶中异常状态的车辆诊断系统通常遵循基于状态的维护维修(cbm，condition based maintenance)体系，在基于状态的维护维修中，在影响铁路车辆的行驶安全的主要部位设置传感器或诊断装置，将通过传
5、作为这种铁路车辆诊断系统的例示，在韩国授权专利公报第10-2235625号(2021年3月29日授权)中提议当铁路车辆的车轮通过诊断区间时，通过激发部激发线路，在线路生成具有规定的周期的正弦波，利用测定部测定通过激发在铁路车辆中产生的振动，基于测定到的振动诊断铁路车辆的异常状态的铁路车辆的异常状态诊断系统。
6、根据由多个车辆连接构成的列车的特性，脱轨时有可能导致大量的人员伤亡事故，因而需要持续监控铁路车辆的运行中异常状态，但如上所述的铁路车辆诊断系统存在在除了诊断区间之外的区间无法诊断铁路车辆的异常状态的问题。
7、并且，即使铁路车辆保持正常状态，当在线路上产生问题时，也有可能发生脱轨事故，通过利用振动传感器测定到的振动模式分析检查车辆的异常状态的现有的铁路车辆诊断系统存在无法检测线路上的异常发生的问题。
8、现有技术文献
9、专利文献
10、专利文献1：韩国授权专利公报第10-2235625号(2021年3月29日授权)
技术实现思路
1、专利技术要解决的问题
2、本专利技术的目的在于，提供可实时检测铁路车辆及线路的异常状态，区分检测铁路车辆或线路的异常状态发生，当诊断出异常状态发生时，对包括该车辆的列车或运行该线路的列车执行减速行驶或紧急停止之类的紧急措施，对诊断出异常状态的部位进行检查及维护维修的铁路车辆运行安全诊断系统及诊断方法。
3、用于解决问题的手段
4、根据本专利技术的铁路车辆运行安全诊断系统包括：振动诊断模块，通过设置于列车的每个车辆的一个以上的振动传感器测定运行中的车辆产生的振动，获得振动信号，分析振动信号形成振动数据；车辆计算机，安装于每个车辆，接收该车辆的振动诊断模块中形成的振动数据之后，附加包括车辆的行驶位置及行驶速度的运行信息，生成运行数据；列车综合信息装置，将从形成列车的车辆的车辆计算机接收到的运行数据进行汇总，生成综合运行数据之后，传输到中央管制系统；服务器，存储传输到中央管制系统的综合运行数据，构建大数据；大数据分析模块，通过事先学习的人工智能分析综合运行数据，预测车辆或线路的异常发生部位，传输到中央管制系统，从通过预测结果及根据异常发生检查的实测结果之间的比较取得的数据实现人工智能的重新学习，运行数据及综合运行数据通过将列车运行的线路整个区间分割为规定位置的区间，按照线路区间单位生成车辆中测定到的振动数据，由大数据分析模块预测特定车辆或线路的异常发生部位。
5、根据本专利技术的实施例，采用包括作为能够代表车辆的动态状态的代表值的rms、振动等级、乘车感指数、乘车感等级中的一种的分析方法通过振动诊断模块形成振动数据。
6、根据本专利技术的实施例，振动诊断模块的振动传感器安装于包括轮轴或台车的车辆的主要部上。
7、根据本专利技术的实施例，振动诊断模块判定测定到的振动数据是否在该线路区间中预设的振动值的允许基准范围内，将判定结果与振动数据一同传输到车辆计算机，反馈通过大数据分析模块的大数据分析的人工智能重新学习结果，持续更新设定的振动值的允许基准范围。
8、根据本专利技术的实施例，振动值的允许基准范围按照包括列车或车辆的车型、列车或车辆的形式或车辆的编组数量的类型区分而设定，从列车综合信息装置传输到中央管制系统的综合运行数据包括按照包括列车或车辆的车型、列车或车辆的形式或车辆的编组数量的类型的数据。
9、根据本专利技术的实施例，当从在特定线路区间运行中的多个列车测定异常振动数据时，大数据分析模块将该线路区间诊断为危险区间，或者当从在所有线路区间运行中的特定车辆测定异常振动数据时，大数据分析模块诊断为该车辆发生异常，由此，构建运行线路及运行车辆的异常诊断图，以预测线路或车辆的异常发生部位。
10、根据本专利技术的实施例，按照存储于服务器的综合运行数据的数据筛选过程、筛选的数据的预处理过程、预处理的数据的转换过程、数据挖掘过程、模式分析过程的顺序实现通过大数据分析模块的人工智能的重新学习。
11、根据本专利技术的实施例，模式分析过程以选自线性回归、人工神经网络、k近邻或无监督学习中的一种方式实现。
12、根据本专利技术的铁路车辆运行安全诊断方法包括：振动数据形成步骤，通过从设置于列车的每个车辆的一个以上的振动传感器接收测定信号的振动诊断模块测定运行中的车辆产生的振动，获得振动信号，分析振动信号形成振动数据；运行数据生成步骤，通过安装于每个车辆的车辆计算机接收该车辆的振动诊断模块中形成的振动数据之后，附加包括车辆的行驶位置及行驶速度的运行信息，生成运行数据；综合运行数据生成步骤，通过列车综合信息装置将从形成列车的车辆的车辆计算机接收到的运行数据进行汇总，生成综合运行数据之后，传输到中央管制系统；异常发生预测步骤，将传输到中央管制系统的综合运行数据存储于服务器上，通过包括在大数据分析模块的事先学习的人工智能分析传输的综合运行数据，当分析综合运行数据时，将列车运行的线路整个区间分割为规定位置的区间，按照线路区间单位区分生成车辆中测定到的振动数据，当从在特定线路区间运行中的多个列车测定异常振动数据时，将该线路区间诊断为危险区间，或者，当从在所有线路区间运行中的特定车辆测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，采用包括作为能够代表车辆(11)的动态状态的代表值的均方根(RMS)、振动等级、乘车感指数、乘车感等级中的一种的分析方法通过振动诊断模块(110)形成振动数据。
3.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，振动诊断模块(110)的振动传感器(111)安装于包括轮轴或台车的车辆(11)的主要部上。
4.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，振动诊断模块(110)判定测定到的振动数据是否在该线路区间中预设的振动值的允许基准范围内，将判定结果与振动数据一同传输到车辆计算机(100)，反馈通过大数据分析模块(200)的大数据分析的人工智能重新学习结果，持续更新设定的振动值的允许基准范围。
5.根据权利要求4所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其
8.根据权利要求7所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，模式分析过程以选自线性回归、人工神经网络、K近邻或无监督学习中的一种方式实现。
9.一种铁路车辆运行安全诊断方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的铁路车辆运行安全诊断方法，其特征在于，
11.根据权利要求9所述的铁路车辆运行安全诊断方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，采用包括作为能够代表车辆(11)的动态状态的代表值的均方根(rms)、振动等级、乘车感指数、乘车感等级中的一种的分析方法通过振动诊断模块(110)形成振动数据。
3.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，振动诊断模块(110)的振动传感器(111)安装于包括轮轴或台车的车辆(11)的主要部上。
4.根据权利要求1所述的铁路车辆运行安全诊断系统，其特征在于，振动诊断模块(110)判定测定到的振动数据是否在该线路区间中预设的振动值的允许基准范围内，将判定结果与振动数据一同传输到车辆计算机(100)，反馈通过大数据分析模块(200)的大数据分析的人工智能重新学习结果，持续更新设定的振动值的允许基准范围。
...【专利技术属性】
技术研发人员：许显茂，文敬皓，洪性光，咸永三，
申请(专利权)人：韩国铁道技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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