CN102167028A - 一种列车车辆制动状态判断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种列车车辆制动状态判断方法，包括如下步骤：采集安装在每个列车车辆上的电子标签经传感器采集制动缸压力数据存储而得的数据包；所述数据包带有时间标记；分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出，由所述数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；分别设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点；比较所述时间点上由所述各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常。本发明还涉及一种列车车辆制动状态判断系统。实施本发明的一种列车车辆制动状态判断方法及系统，具有以下有益效果：对列车车辆的制动状态的判断可以自动地、实时地进行。

Description

一种列车车辆制动状态判断方法及系统

技术领域

本发明涉及列车车辆，更具体地说，涉及一种列车车辆制动状态判断方法及系统。

背景技术

随着我国铁路高速客运和重载货车的快速发展，对铁路的安全性要求也越来越高。而列车行车安全作为铁路运输的重中之重，是以列车制动系统的稳定、可靠、正确运行为保证的。目前我国列车已多次提速，提速后的列车对制动系统的稳定性、可靠性提出了更加严格的要求。如果行车中制动系统出现故障或存在隐患，而不能被及时发现和处理，将直接危及车辆、旅客和物资的安全，造成重大损失。当前对每一辆车的制动装置的检查主要还是靠人工进行，由车辆检车员对每一辆车的制动机装置通过听、敲、看、摸等手段进行检查。检查发现的制动机故障能及时处理的进行处理，无法及时处理的按规定进行关闭截断塞门或甩车处理。这种检测方式的有效性取决于列检人员的技术水平、责任心和工作状态，检测的质量很难长期保持高水平。而且上述检测都属于静态定点、定时检测，只能反映特定时刻的制动系统大致性能情况，不够准确和全面，对于列车运行过程中每辆车制动系统性能的变化更无法做到实时掌握。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述依赖人工、不能实时采集列车车辆制动状态数据进行判断的缺陷，提供一种自动地、实时地采集列车车辆制动状态数据进行判断的一种列车车辆制动状态判断方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种列车车辆制动状态判断方法，包括如下步骤：

A）采集安装在每个列车车辆上的电子标签经传感器采集制动缸压力数据存储而得、表示一段时间内其所在的列车车辆的制动缸内的压力状态的数据包；所述数据包带有时间标记；

B）分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出，由所述数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；

C）分别设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点；

D）比较所述时间点上由所述各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，还包括如下步骤：

E）分别取得事先存储的、表示一个车辆完整的制动缸压力变化的经验压力值集，并将其逐一与所述每个车辆的多个时间点上的压力值比较，如相符，判断所述车辆制动状态正常；否则，判断所述车辆制动状态异常。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，所述步骤E）中进一步包括如下步骤：

E1）取出经验压力值集，将其第一个高压力值所在时间点设置为时间起点，并按照设定的时间间隔设定时间点，取得所述经验压力值集中所述时间点上的压力值；

E2）分别以各车辆传送数据包中第一个高压力值所在时间为时间起点，按照所述设定的时间间隔在所述各车辆压力变化方程中设置时间点，分别取得所述各车辆压力变化方程在所述各时间点上的值；如果所述车辆传送数据包中没有高压力值，判断该车辆制动不良；

E3）将由所述各车辆的压力变化方程各时间点上的值逐一与该时间点上经验压力值集中的值比较并判断该车辆的制动状态。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，所述步骤E3）中进一步包括如下步骤：

E31）经验压力值为低，但由所述车辆压力变化方程得到的值为高，判断为该车辆缓解不良；

E32）由车辆压力值方程得到的高压力值变化未到达设定范围，判断为该车辆自然缓解。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，所述步骤A）中，存储在所述标签内的数据包为制动缸内压力变化超出阈值时采集到的压力数据。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，所述步骤A）中，通过安装在铁轨边地面的固定阅读器或可随使用者移动的手持式阅读器采集各车辆的、存储在电子标签上的数据包。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断方法中，所述车辆的压力变化方程包括表示由所述车辆压力制动缸内压力值所描述的一条或多条直线的线性方程。

本发明还涉及一种列车车辆制动状态判断系统，包括：

数据采集模块：用于采集安装在每个列车车辆上的电子标签上存储的、表示一段时间内其所在的列车车辆的制动缸内的压力状态的数据包；所述数据包带有时间标记；

车辆压力变化方程形成模块：用于分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出，由所述数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；

时间点设置模块：用于设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点；

第一压力比较及判断模块：用于比较所述时间点上由所述各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断系统中，还包括：

第二压力比较及判断模块：用于分别取得事先存储的、表示一个车辆完整的制动缸压力变化的经验压力值集，并将其逐一与所述每个车辆的多个时间点上的压力值比较，如相符，判断所述车辆制动状态正常；否则，判断所述车辆制动状态异常。

在本发明所述的列车车辆制动状态判断系统中，所述第二压力比较及判断模块进一步包括：

经验值取值及设定单元：用于取出经验压力值集，将其第一个高压力值所在时间点设置为时间起点，并按照设定的时间间隔设定时间点，取得所述经验压力值集中所述时间点上的压力值；

车辆压力值取值单元：用于分别以各车辆传送数据包中第一个高压力值所在时间为时间起点，按照所述设定的时间间隔在所述各车辆压力变化方程中设置时间点，分别取得所述各车辆压力变化方程在所述各时间点上的值；

异常判断单元：用于将由所述各车辆的压力变化方程各时间点上的值逐一与该时间点上经验压力值集中的值比较并判断该车辆的制动状态；

其中所述异常判断单元进一步包括：

制动不良判断子单元：用于判断如果所述车辆传送数据包中没有高压力值时，判断该车辆制动不良；

缓解不良判断子单元：用于在经验值为低，但由车辆压力值方程得到的值为高时，判断该车辆缓解不良；

自然缓解子单元：用于在由车辆压力值方程得到的高压力值变化未达到设定范围，判断该车辆自然缓解。

实施本发明的一种列车车辆制动状态判断方法及系统，具有以下有益效果：由于在列车通过时或停车时都可以采集安装在列车车辆上的电子标签上存储的列车车辆制动压力缸内的数据，并对采集到的数据进行分析、处理，得到列车车辆的制动状态，所以，对列车车辆的制动状态的判断可以自动地、实时地进行，进而防止事故发生。

附图说明

图1是本发明一种列车车辆制动状态判断方法及系统实施例中方法流程图；

图2是所述实施例中对采集到的数据进一步分析以得到车辆制动状态异常情况分类的流程图；

图3是所述实施例中系统功能模块组成结构示意图；

图4是所述实施例中系统硬件结构示意图；

图5是所述实施例中系统软件结构示意图；

图6是所述实施例中车辆制动时压力管、压力缸内压力变化示意图；

图7是所述实施例中车辆制动数据比较及经验值关系示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明实施例作进一步说明。

如图1所示，在本发明一种列车车辆制动状态判断方法及系统实施例中，列车车辆制动状态判断方法包括如下步骤：

步骤S11 采集各列车车辆制动压力缸数据包：在本步骤中，需要采集设置在列车列辆上的车辆制动缸上的、检测上述制动缸压力数据的监测装置所存储的，一段时间以来上述制动缸压力的变化数据。一般而言，这些数据被传感器测量之后经过处理存储在与上述传感器连接的、安装在该列车车辆上的电子标签（RFID标签）中。在本步骤中，就是在列车经过或列车静止的情况下，通过安装在路边的RFID阅读器或便携式阅读器逐一接收上述电子标签中存储的数据。通常，这些数据以数据包的形式存储并发送到上述阅读器中。值得一提的是，在上述各电子标签中，并不是一直记录传感器传送的压力数据，实际上，当这些标签记录了第一个数据之后，就会将之后的数据与前一个数据比较，只有在比较的两个数据之间的差超过设定的阈值时，才会记录第二个数据；之后，再将刚记录的第二个数据的值与之后传感器传送来的数据再比较，只有在之后传感器传送来的值大于上述第二数据时才记录之后传感器传送来的数据；并以此类推。同时，上述数据中还设置有时间标记，该时间标记指示了该数据被采集或被存储的时间。从上面的描述可知，上述采集的数据并不是连续的，而是一个该车辆的压力沿时间轴变换的离散数据。

步骤S12 取出同一车辆上的数据包，并依据其形成该车辆的压力变化方程：一个列车，自然包括多个连接在一起的车辆，这些车辆上分别装有上述监测该车辆制动缸的压力的监测装置，在上述步骤中，上述多个安装在不同车辆上的检测装置是依次向上述阅读器发送其存储的数据包。在本步骤中，当阅读器接收完上述一个列车中各车辆上的监测装置发送的数据包后，分别将这些数据包中同一个车辆发送的数据包取出，依据这些数据包中的压力值，得到该车辆压力变化方程，这些方程以时间为自变量，制动缸压力为变量的一个或多个线性函数。由于一个车辆的压力变换方程在不同的时间段其函数表达式可能不同，所以，对于一个车辆的压力变化方程而言，可能具有多个函数表达式，即该车辆的压力变化方程可能是分段的。至于如何取出同一车辆的数据包，则是由于数据包由不同的安装在各车辆上的电子标签发出，这些电子标签分别具有不同的身份识别码，由此可以分出不同的电子标签（也就是不同的车辆）发来的数据。

步骤S13 按照设定的时间间隔对各压力变化方程多个时间点，并分别取得这些时间点上各方程的值：在本步骤中，需要设置多个时间点，这些时间点之间的时间间隔是相等的，而且是事先设定的。例如，可以设定时间间隔为50毫秒，然后每隔50毫秒设置一个时间点。之后，按照上述个时间点分别对上述每个车辆的压力变化方程取值，得到每个上述压力变化方程在这些时间点上的值，每个车辆的上述取值都是多个，其中，每个时间点一个。这些数据值被取得并缓存，便于下面的步骤使用。

步骤S14 逐一比较每个时间点上各压力变换方程的值：在本步骤中，比较每个时间点上多个车辆压力变化方程上的值，也就是说，在第一个时间点上比较多个不同车辆发送来的压力值，然后依据比较结果，执行步骤S15-S17；之后比较第二个时间点上多个不同车辆发送来的制动缸压力值，依据比较结果，执行步骤S15-S17；以此类推，直到完成所有时间点上压力值的比较，执行步骤S18。

步骤S15 相同？在本步骤中，判断一个时间点上的所有车辆制动缸的压力值是否相同，如相同，执行步骤S17；否则执行步骤S16。

步骤S16 标记该时间点并报警：由于在该时间点上存在不同的车辆制动缸压制值，可以断定，不管这些压力值正常时是高还是低，既然有不同的，就表明有车辆的状态不同于其他车辆，也就是有车辆的制动状态处于异常情况下，所以，在本步骤中，对该时间点进行标注，并产生声光报警，提醒操作人员的注意。在执行完本步骤之后，执行步骤S17。

步骤S17 所有时间点比较完成？正如上面的描述一样，在上述步骤中设置了多个时间点，并取得来这些时间点上多个压力变化方程的值，因此，在本步骤中，需要判断是否所有的时间点上的值都已完成比较，如是执行步骤S18；否则，跳转到步骤S14，开始下一个时间点上的制动压力值的比较。

步骤S18 完成：在本步骤中，完成上述比较。值得一提的是，通常将上述步骤S14-S18称为车辆制动缸压力数据的横向分析，其使用同一列车上不同车辆在相同时间点上的压力值相互比较，从而得到一个大致上本列车是否存在制动缸工作异常的车辆的判断。

虽然上述步骤可以得到初步的判断结果，也能实现本实施例的发明目的，但是，为了进一步判断出异常的车辆及类型，在本实施例中，还包括如下步骤：

步骤S201 取得经验压力值集，设置时间起点并设置相同时间间隔的时间点：在本步骤中，取得经验压力值集，该经验压力值集是对于某种制动缸的压力数据在各个制动阶段的数据的积累而得到的一个制动缸正常工作时的压力数据值。这些数据可以作为一个标准来判断这种制动缸是否工作正常以及异常情况的类型。所以，只要将上述各车辆的压力值数据与其比较，就能够判断该车辆的制动状态是否正常以及异常的类型。在本步骤中，取出相应制动缸的经验压力值，并将其出现的第一个高压力值的时间点作为时间起点，按照设定的时间间隔取得多个时间点，读出这些时间点上的经验压力值，作为判断的标准。

步骤S202 逐一判断各车辆压力变化方程中有高压力点？在本步骤中，首先判断每个车辆上传的压力值中是否有高压力点？如是，执行步骤S204；否则，执行步骤S203后，重复本步骤，判断下一个车辆上传的压力值中是否有高压力点。

步骤S203 该车辆制动不良：如果一个车辆上传的数据中没有高压力点，则可以判断该车辆的制动不良。

步骤S204 依次将各车辆压力变换方程中第一个高压力值点的时间起点，并按所述时间间隔在各车辆压力变化方程上设置时间点：在本步骤中，将上述各车辆变换方程中的第一个高压力点设置为时间起点，并按步骤S201中的时间间隔设置时间点，按照这些时间点分别取得各车辆压力值变换方程在该时间点上的值。

步骤S205 逐一比较相同时间点上由各车辆压力变化方程取得的值和由经验压力值集中取得的值：在本步骤中，按照车辆的不同，依次比较每个车辆上的上述时间点上的值是否与步骤S201中得到的值相同，当然，是比较相应的时间点上的值。例如，对于第一个车辆，依次比较第一时间点上的经验值和由车辆压力变化方程得到的值是否相同、第二时间点上的经验值和由车辆压力变化方程得到的值是否相同、第三时间点上的经验值和由车辆压力变化方程得到的值是否相同等等，如果一个车辆所有的值相同，执行步骤S210，并返回本步骤，采取与第一个车辆的比较相同的步骤比较第二个车辆，并类推。

步骤S206 经验压力值为低，车辆压力变化方程值为高？ 如果任意一个时间点上的上述值不同，判断是否经验压力值为低，车辆压力变化方程值为高，如是，执行步骤S207；否则，执行步骤S208；

步骤S207 该车辆缓解不良：如果任意一个时间点上的经验压力值为低，车辆压力变化方程值为高，则可以判断该车辆的缓解不良。执行完步骤之后，跳转到步骤S210。

步骤S208 车辆压力变化方程中高压值有变化？在本步骤中，判断车辆压力变化方程中高压值有变化，也就是两个相邻的时间点上的都是高压力值，但这两个值之间是否存在超出设定阈值的差，如是，执行步骤S209；否则执行步骤S210。

步骤S209 该车辆自然缓解：如果任意一个时间点上的车辆压力变化方程中高压值有变化（具体而言，是在车辆制动压力值保持高压的时间段内该高压的变化超出设定的阈值或高压压力值的具体数值大大小于经验值），则可以判断该车辆的缓解不良。执行完步骤之后，执行到步骤S210。

步骤S210 所有车辆比较完成？在本步骤中，判断是否本次取得的各车辆数据都已处理完成，如是，执行步骤S211；否则，跳转到步骤S205，开始比较下一个车辆的数据。

步骤S211 完成本次不良类型判断：在本步骤中，完成本次不良类型的判断，返回；而所有比较的结果将被保存，便于形成文件。通常，将步骤S201-步骤S211所进行的操作称为车辆制动缸压力数据的纵向分析。

在本实施例中，还揭示了一种列车车辆制动状态判断系统，该系统的功能结构示意图如图3所示，其包括数据采集模块31、车辆压力变化方程形成模块32、时间点设置模块33、第一压力比较及判断模块34和第二压力比较及判断模块35；其中，括数据采集模块31用于采集安装在每个列车车辆上的电子标签上存储的、表示一段时间内其所在的列车车辆的制动缸内的压力状态的数据包；这些数据包均带有时间标记；车辆压力变化方程形成模块32用于分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出（通过数据包中带有的表示发送该数据包的电子标签身份的识别码），由同一车辆发送的数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；时间点设置模块33用于设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点，而时间间隔是事先设定的；第一压力比较及判断模块34用于比较上述时间点上由各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常；也就是说，第一压力比较及判断模块34用于通常所讲的车辆制动缸压力数据的横向分析；而第二压力比较及判断模块35用于车辆制动缸压力数据的纵向分析。具体而言，其用于分别取得事先存储的、表示一个车辆完整的制动缸压力变化的经验压力值集，并将其逐一与所述每个车辆的多个时间点上的压力值比较，如相符，判断所述车辆制动状态正常；否则，判断所述车辆制动状态异常。在本实施例中，第二压力比较及判断模块35进一步包括：经验值取值及设定单元351，用于取出经验压力值集，将其第一个高压力值所在时间点设置为时间起点，并按照设定的时间间隔设定时间点，取得所述经验压力值集中所述时间点上的压力值；车辆压力值取值单元352，用于分别以各车辆传送数据包中第一个高压力值所在时间为时间起点，按照对于上述经验压力值所设定的时间间隔在上述各车辆压力变化方程中设置时间点，分别取得所述各车辆压力变化方程在所述各时间点上的值；而异常判断单元353用于将由所述各车辆的压力变化方程各时间点上的值逐一与该时间点上经验压力值集中的值比较并判断该车辆的制动状态；具体来讲，在本实施例中，异常判断单元进一步包括：用于如果所述车辆传送数据包中没有高压力值时，判断该车辆制动不良的制动不良判断子单元（图3中未示出）；用于在经验值为低，但由车辆压力值方程得到的值为高时，判断该车辆缓解不良的缓解不良判断子单元（图3中未示出）以及用于在由车辆压力值方程得到的高压力值变化超出设定范围时（或其压力在由低压向高压变化的过程中其变化值未达到设定范围时），判断该车辆自然缓解的自然缓解子单元（图3中未示出）。

从广义的硬件上来讲，在本实施例中中，上述系统由车载设备（压力采集电子标签）、地面检测装置（固定读写器、便携式读写器等）、数据处理中心（风压数据处理服务器、WEB服务器、数据库）组成，如图4所示。对于车载设备而言，将带有压力传感器的有源电子标签安装于车辆制动缸的排风口处，实时监测制动缸的压力变化。当列车在运行中制动时，制动缸压力发生变化，电子标签实时存储采集的压力数据。当列车运行接近地面检测装置前方时，地面检测装置开机做好接车准备。当列车通过时，固定读写器读取电子标签存储的压力数据及车辆信息，列车通过后，地面检测装置把接收到的数据信息通过网络传给风压数据处理服务器并关机。风压数据处理服务器（压力数据处理服务器）接收数据后进行解码，存储到数据库中以及传送到铁道部的电算中心服务器（HMIS系统中约定的服务器）。风压数据处理服务器并根据接收到的数据信息，采用车辆检测，全列车对比判别原则，准确预报全列车制动性能不良车辆所处的位置、故障发生的时间，并声光报警。上述工作称为过车数据自动监测。

而列车在静止时，使用便携式读写器读取电子标签存储的压力数据，通过无线传输网络经铁路网络安全平台传输给风压数据处理服务器。风压数据处理服务器接收数据后，进行解码，发现异常车辆，禁止放行，并把相关数据存储到数据库中。上述工作称为静态试风检测作业。WEB服务器提供了远程实时浏览及历史查询风压数据处理服务器接收到的数据功能，并输出过车报文、试风报文、故障信息等报表。

上述车载电子标签包含有两大功能：数据采集和数据传输。数据采集实现定时压力采集，对采集到的数据进行比较、过滤等处理，将有效数据进行存储。数据传输则根据空中接口协议实现与地面检测装置的数据交换。

一般来讲，压力数据采集越密集越能够真实反映压力变化曲线，但是采集越密集则需要更大的标签存储容量及传输的数据量越大。因此对压力采集部分提出的要求为：通过最少的压力数据点，来较为完整地表示出制动缸内压力变化。在没有制动操作的情况，制动缸内压力是平稳的，压力值不会有大的变化。只有当车辆进行制动操作时，制动缸内压力值才有较大的波动。可以将采集到的当前压力值与之前压力值进行比较，若两者之差大于一阈值时，才判定为有制动操作，并将当前压力值当作有效压力数据进行存储。

对于固定读写器而言，其由主处理单元、开关机信号模块、射频模块、电源等模块组成。固定读写器安装于监测点的铁轨旁，当车辆接近地面检测点时，通过车轮感应信号，打开RF信号，固定读写器读取压力采集电子标签存储的信息。读写器接收全列车的电子标签压力数据后，将全列车的各个车辆制动缸压力数据发送给数据处理中心的风压数据处理服务器，由风压数据处理服务器软件对列车车辆的制动缸压力数据进行分析。固定读写器主要具有以下功能：感应过车信号，在过车状态下打开RF信号；与天线通信场内的压力采集电子标签进行无线数据传输；与风压数据处理服务器进行数据通信以及压力数据临时存储。

而便携式读写器由射频模块、数据传输模块、主处理单元等模块组成。射频模块负责电子标签储存信息的读取；主处理单元负责对电子标签信息进行解码、编码工作；数据传输模块负责把信息上传给风压数据处理服务器。

当列车在站内进行试风作业需要试风数据时，可使用便携式读写器，由人工逐车辆读出制动缸压力数据。并实时通过GPRS、WI-FI或其他的传输方式把压力数据上传给数据处理中心的风压数据处理服务器。

风压数据服务器是整个系统的中枢，控制各个设备协同工作。风压数据处理服务器身兼二种角色，同时作为服务器与客户端。风压数据处理服务器与读写器通信时，作为服务器；与铁道部的电算中心服务器通信时，作为客户端。风压数据服务器接收读写器发送来的压力数据和车辆信息，解码后，存储到数据库中以及传送到铁道部的电算中心服务器。对于接收到的过车数据，风压数据服务器采用车辆检测，全列车对比判别原则，准确预报全列车制动性能不良车辆所处的位置、故障发生的时间，并声光报警。对于接收列车静态试风数据，进行解码，发现异常车辆，禁止该车辆放行。风压数据服务器主要功能如下：与设备（固定读写器、便携式读写器）通过有线或者无线网络进行通信，报文收、发功能；对接收的报文按照指定协议进行解码，存储到数据库中；与铁道部的电算中心服务器通信，并把报文上传；根据采集到的数据，准确预报全列车制动性能不良车辆所处的位置、故障发生的时间，声光报警。

在本实施例中，服务器软件从体系架构上来讲，主要分为三层，从上至下分别为：访问层、业务逻辑层、表示层，如图5所示。其中数据访问层的功能主要是负责数据库的访问。简单来讲就是插入、删除、修改、查询操作。业务逻辑层是整个系统的核心业务。提供TCP Server、TCP Client、串口通信功能；管理固定读写器、便携式读写器的连接；执行报文的收发操作；对采集到的压力-时间点数据判别分析；识别不良车辆所处的位置，故障发生的时间，并声光报警通知相关人员。表示层的主要功能是负责服务的开启、关闭以及服务运行环境相关参数的浏览、修改、增加。历史数据的查询、统计分析以及日志的显示。

在本实施例中，WEB服务器配合风压数据服务器的使用，提供网上信息浏览、查询等功能。要构建一个网站，必须安装WEB服务器。该系统采用微软公司Internet Information Server (IIS)安装WEB服务器，WEB网站开发采用ASP.NET架构，开发语言为C#，后台数据库可以根据需要选择SQL Sever数据库或Oracle数据库。主要由压力数据浏览、查询，故障信息浏览、查询，报表统计分析等部分组成。

由于铁路列车的制动系统由机车制动装置和车辆制动装置组成，它是保证列车安全运行的关键设备。其将列车运行的动能转化为热能或其他能力，使列车能按运行要求减速或停车，并在紧急情况下保证列车停车的安全性。按其作用原理，制动过程可简单分为制动、保压和缓解三个过程，各种过程作用基本原理如下：制动过程：制动管减压，车辆制动机使副风缸内的压力空气进入制动缸，制动缸的压力增大。通过基础制动装置，使闸瓦压在车轮踏面上或闸片压在制动盘上，使车轮减速，再利用车轮和钢轨间的摩擦力，产生阻止列车向前运动的制动力。保压过程：制动管减压后停止继续减压，保持列车管、副风缸和制动缸的压力不变。缓解过程：在制动或保压作用以后，操纵制动控制装置，开始缓解。此时，制动管压力增大，而制动缸压力减少。闸瓦或闸片松开，轮轨间的制动力消除。

列车制动过程中，制动管、制动缸压力变化曲线如图6所示。

车辆制动的几种典型故障为制动不良、缓解不良、自然缓解。其中，制动不良表示列车执行常用制动和紧急制动操作时，制动管内压力减小，而制动缸内压力始终保持为较小的压力值，没有变化，不能够推动闸瓦进行制动。缓解不良表示列车执行制动缓解操作时，制动管内压力上升，而制动缸内压力始终保持为制动状态下的压力值。自然缓解表示列车在制动保压期间，制动管内压力保持为制动状态的压力值，而制动缸内压力由制动状态的压力值下降为缓解状态的较小压力值。

由于在本实施例中，压力采集标签存储若干包压力数据，每包压力数据带有时间信息。系统软件可以通过上述压力包数据还原出制动缸的压力变化曲线。从压力变化曲线所表现出来的特性，可以分析出列车执行的是何种制动操作，如常用制动、紧急制动、制动缓解和保压状态等。

在本实施例中，采用了多种不同的数据比较方法，其各有优点。列车车辆制动缸压力的检测中，全列车制动缸压力数据横向分析、经验数据、车辆制动缸数据纵向分析三者存在三角形关系，如图6。系统试运行阶段，采用全列车制动缸压力数据横向分析方法，获得制动缸压力经验数据。经验数据用于车辆制动缸压力数据纵向分析，经验数据越丰富，纵向分析越正确。全列车制动缸压力数据分析、车辆制动缸数据纵向分析这两种分析方法互有联系，互为补充，从更多侧面监测车辆制动的故障，提高车辆制动故障检测的正确度。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，包括如下步骤：

     A）采集安装在每个列车车辆上的电子标签经传感器采集制动缸压力数据存储而得、表示一段时间内其所在的列车车辆的制动缸内的压力状态的数据包；所述数据包带有时间标记；

     B）分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出，由所述数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；

     C）分别设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点；

     D）比较所述时间点上由所述各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常。

2.根据权利要求1所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，还包括如下步骤：

     E）分别取得事先存储的、表示一个车辆完整的制动缸压力变化的经验压力值集，并将其逐一与所述每个车辆的多个时间点上的压力值比较，如相符，判断所述车辆制动状态正常；否则，判断所述车辆制动状态异常。

3.根据权利要求2所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，所述步骤E）中进一步包括如下步骤：

     E1）取出经验压力值集，将其第一个高压力值所在时间点设置为时间起点，并按照设定的时间间隔设定时间点，取得所述经验压力值集中所述时间点上的压力值；

     E2）分别以各车辆传送数据包中第一个高压力值所在时间为时间起点，按照所述设定的时间间隔在所述各车辆压力变化方程中设置时间点，分别取得所述各车辆压力变化方程在所述各时间点上的值；如果所述车辆传送数据包中没有高压力值，判断该车辆制动不良；

     E3）将由所述各车辆的压力变化方程各时间点上的值逐一与该时间点上经验压力值集中的值比较并判断该车辆的制动状态。

4.根据权利要求2所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，所述步骤E3）中进一步包括如下步骤：

     E31）经验压力值为低，但由所述车辆压力变化方程得到的值为高，判断为该车辆缓解不良；

     E32）由车辆压力值方程得到的高压力值变化未达到设定范围，判断为该车辆自然缓解。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，所述步骤A）中，存储在所述标签内的数据包为制动缸内压力变化超出阈值时采集到的压力数据。

6.根据权利要求5所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，所述步骤A）中，通过安装在铁轨边地面的固定阅读器或可随使用者移动的手持式阅读器采集各车辆的、存储在电子标签上的数据包。

7.根据权利要求6所述的列车车辆制动状态判断方法，其特征在于，所述车辆的压力变化方程包括表示由所述车辆压力制动缸内压力值所描述的一条或多条直线的线性方程。

8.一种列车车辆制动状态的判断系统，其特征在于，包括：

     数据采集模块：用于采集安装在每个列车车辆上的电子标签上存储的、表示一段时间内其所在的列车车辆的制动缸内的压力状态的数据包；所述数据包带有时间标记；

     车辆压力变化方程形成模块：用于分别将由同一个车辆上采集到的数据包取出，由所述数据包得到描述所述车辆的压力变化方程；

     时间点设置模块：用于设定所述方程中多个具有相同时间间隔的时间点；

     第一压力比较及判断模块：用于比较所述时间点上由所述各压力变化方程得到的值是否相同或在设定误差内，如是，判断所述列车中各车辆制动状态正常；否则，判断所述列车中有车辆制动状态异常。

9.根据权利要求8所述的列车车辆制动状态的判断系统，其特征在于，还包括：

     第二压力比较及判断模块：用于分别取得事先存储的、表示一个车辆完整的制动缸压力变化的经验压力值集，并将其逐一与所述每个车辆的多个时间点上的压力值比较，如相符，判断所述车辆制动状态正常；否则，判断所述车辆制动状态异常。

10.根据权利要求9所述的列车车辆制动状态的判断系统，其特征在于，所述第二压力比较及判断模块进一步包括：

      经验值取值及设定单元：用于取出经验压力值集，将其第一个高压力值所在时间点设置为时间起点，并按照设定的时间间隔设定时间点，取得所述经验压力值集中所述时间点上的压力值；

     车辆压力值取值单元：用于分别以各车辆传送数据包中第一个高压力值所在时间为时间起点，按照所述设定的时间间隔在所述各车辆压力变化方程中设置时间点，分别取得所述各车辆压力变化方程在所述各时间点上的值；

     异常判断单元：用于将由所述各车辆的压力变化方程各时间点上的值逐一与该时间点上经验压力值集中的值比较并判断该车辆的制动状态；

     其中所述异常判断单元进一步包括：

         制动不良判断子单元：用于判断如果所述车辆传送数据包中没有高压力值时，判断该车辆制动不良；

         缓解不良判断子单元：用于在经验值为低，但由车辆压力值方程得到的值为高时，判断该车辆缓解不良；

         自然缓解子单元：用于在由车辆压力值方程得到的高压力值变化未达到设定范围，判断该车辆自然缓解。

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