CN106515745B - 一种自动驾驶列车和站台的控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种自动驾驶列车和站台的控制系统，包括人员检测子系统、控制装置和故障检测子系统；该人员检测子系统用于检测站台区域内以及站台之间的防护区域是否有人员准备进入；该控制装置，若有人员准备进入，则控制完全处于或部分处于所述防护区域的列车紧急制动停车；该故障检测子系统用于对控制装置进行实时故障检测。本发明在有人员进入站台或者站台之间的防护区域时，控制列车紧急停车，保证了进入站台或者站台之间的防护区域的人员的安全。
Description
技术领域
本发明涉及控制领域，具体涉及一种自动驾驶列车和站台的控制系统。
背景技术
目前的全自动驾驶列车还不能完全脱离工作人员的操作，为了保证全自动驾驶列车的正常运行和安全，仍需要司机、服务人员的实时监控和操作。尤其是全自动驾驶列车在进站或者出站时，仍需要司机和大量的站台人员的协助。而且，若全自动驾驶的列车出现故障，仍需要大量的工作人员排查故障，保证列车的安全行驶。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种自动驾驶列车和站台的控制系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种自动驾驶列车和站台的控制系统，包括人员检测子系统、控制装置和故障检测子系统；该人员检测子系统用于检测站台区域内以及站台之间的防护区域是否有人员准备进入；该控制装置，若有人员准备进入，则控制完全处于或部分处于所述防护区域的列车紧急制动停车；该故障检测子系统用于对控制装置进行实时故障检测。
本发明的有益效果为：在有人员进入站台或者站台之间的防护区域时，控制列车紧急停车，保证了进入站台或者站台之间的防护区域的人员的安全。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构框图；
图2是故障检测子系统的结构框图。
附图标记：
人员检测子系统1、控制装置2、故障检测子系统3、防护开关4、实时监测模块100、故障分析检测模块200、特征提取单元10、特征筛选单元20、故障检测单元30。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
如图1所示的一种自动驾驶列车和站台的控制系统，包括人员检测子系统1、控制装置2和故障检测子系统3；该人员检测子系统1用于检测站台区域内以及站台之间的防护区域是否有人员准备进入；该控制装置2，若有人员准备进入，则控制完全处于或部分处于所述防护区域的列车紧急制动停车；该故障检测子系统3用于对控制装置2进行实时故障检测。
进一步地，该自动驾驶列车和站台的控制系统还包括防护开关4，该防护开关4设置于站台的两侧，在所述人员准备进入所述防护区域时闭合，所述人员检测子系统1在所述防护开关4闭合时，判定有人员准备进入所述防护区域。
优选地，所述防护开关4上设有用于检测人体的传感器。
本发明上述实施例能够在有人员进入站台或者站台之间的防护区域时，控制列车紧急停车，保证了进入站台或者站台之间的防护区域的人员的安全。
优选地，如图2所示，该故障检测子系统3包括实时监测模块100和故障分析检测模块200，所述实时监测模块100用于通过多个传感器对控制装置2中反映其工作状态的状态参数指标进行监测，所述故障分析检测模块200用于根据多个传感器监测到的信息对控制装置2进行故障检测。
其中，所述故障分析检测模块200包括特征提取单元10、特征筛选单元20和故障检测单元30；所述特征提取单元10用于对多个传感器监测到的信息进行滤波处理，消除噪声的干扰，再分别进行特征提取；所述特征筛选单元20用于对提取的特征进行筛选，得出用于进行故障诊断的特征信息；所述故障检测单元30用于根据筛选出的特征信息进行故障检测。
优选地，所述特征筛选单元20按照下述方式进行特征的筛选：
(1)计算特征信息中的特征变量的相对重要度，其中相对重要度指的是特征变量对控制装置2的性能影响的重要程度，设特征信息中第i个特征变量的相对重要度为Hi，则：
式中，H(Aj)为由第j个专家组根据历史经验确定的权重，D为专家组的个数，H(B)为采用主成分分析方法得到的客观权重，χ1为第一权重调整因子，χ2为第二权重调整因子，χ1、χ2的值根据实际需要进行调整；
(2)将所有特征变量，按照相对重要度从大到小的顺序进行顺序排序，筛选出前80％的特征变量，作为用于进行故障诊断的特征变量数据。
本优选实施例按照自定义的相对重要度的公式计算特征信息中的特征变量的相对重要度，并按照相对重要的排序情况对特征信息中的特征变量进行筛选，排除不必要的数据，节省了对控制装置2的进行故障诊断时数据处理的时间，从而提高了故障诊断的速度；另外，该自定义的相对重要度的公式，既能表现专家对各特征变量的重视程度，又考虑了特征变量实际含义的情况，减少加权的主观随意性，且设置权重调整因子，使得特征变量的相对重要度计算更贴近实际情况，使特征筛选更为精确，实现对控制装置2故障的精确诊断。
优选地，所述故障检测单元30进行故障检测时具体执行：
(1)将符合条件的所有特征变量的相对重要度之和记为∑H100，未筛选出的剩余20％特征变量对应的相对重要度之和记为∑H20，由此得到筛选优化系数：
式中，D为专家组的个数；
(2)计算各特征变量的度量距离，设Uζ为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的度量距离，其中Xζ为监测采集的特征变量数据中第ζ个特征变量，Yζ为与Xζ相对应的处于健康状态时的标准特征变量，则：
式中，MU(Xζ,Yζ)为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的马氏距离，OU(Xζ,Yζ)为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的欧氏距离，是标准特征变量Yζ的相关系数矩阵；
(3)预先设定不同类型的故障聚类阈值，若Uζ处于某种故障聚类阈值之内，则判断为该种故障。
本优选实施例一方面为了在进行各特征变量的度量距离计算时兼顾特征变量的相关性和独立性，采用了马氏距离和欧氏距离相结合的方式，使得各特征变量的度量距离的计算更为精确，有利于更精确地对控制装置2进行故障诊断；
另一方面，本优选实施例利用后20％较小相对重要度的特征变量拟合出筛选优化系数，对度量距离的计算进行优化，在不增加过多计算量的情况下保证数据取用的完整性，保证计算结果的准确性，从而在控制装置2发生故障时能够及时检测到并进行及时维修，确保自动驾驶列车和站台的控制系统的正常运行。
优选地，所述故障检测单元30对不同类型的故障聚类阈值的设定方式为：
(1)采集控制装置2在第f种故障状态下的足够数量K的随机样本集合{Ζ＝Y(f)P,P＝1,2,…,K}，其中，随机样本Y(f)P表示特征变量XP的度量距离，计算该随机样本集的标准差vf和期望值μf；
(2)设定该控制装置2在第f种故障状态下的故障聚类阈值为其为期望值μf的最大似然估计，为标准差vf的最大似然估计。
本优选实施例在进行不同类型的故障聚类阈值的预先设定时，数据基础来源于控制装置2在各种故障状态下的足够数量的随机样本，避免了主观因素的影响，使故障聚类阈值的设定更为科学，可有效保证对控制装置2进行故障检测的精度。
发明人采用本实施例进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：
| 控制装置2的故障检测情况 | 故障检测速度提高率 | 故障检测错误率 |
| 工作时间：1天，故障发生次数：1 | 4％ | 0％ |
| 工作时间：2天，故障发生次数：1 | 3％ | 0％ |
| 工作时间：7天，故障发生次数：2 | 4％ | 0％ |
| 工作时间：14天，故障发生次数：2 | 6％ | 0％ |
| 工作时间：30天，故障发生次数：5 | 8％ | 0％ |
上述实验数据表明，本发明能够精确、快速地对控制装置2进行故障检测和维修，由此可知，本发明在对控制装置2的故障检测应用方面产生了非常显著的有益效果。
优选地，该故障检测单元30还设有高发深度故障报警机制，具体为：记录计算得到的实际的度量距离Uζ与第f种故障状态下的期望值μf的实际差值o′，假设故障种类数量为m，如果o′≤vf，则累计记录Uζ进入该范围的次数T，当满足下列评判公式时，则判断该种故障为高发深度故障，并向运行人员发出相应报警提示：
其中o′max和o′min分别为该种故障历史记录中的最大实际差值和最小实际差值，o′mid为该种故障历史记录中的平均实际差值。
本优选实施例设置高发深度故障报警机制，使得该故障检测子系统3能依据历史数据提
示故障的深度和频率，为维修人员对控制装置2的故障处理提供更为科学的依据。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (3)
1.一种自动驾驶列车和站台的控制系统，其特征是，包括人员检测子系统、控制装置和故障检测子系统；该人员检测子系统用于检测站台区域内以及站台之间的防护区域是否有人员准备进入；该控制装置，若有人员准备进入，则控制完全处于或部分处于所述防护区域的列车紧急制动停车；该故障检测子系统用于对控制装置进行实时故障检测；所述故障检测子系统包括实时监测模块和故障分析检测模块，所述实时监测模块用于通过多个传感器对控制装置中反映其工作状态的状态参数指标进行监测，所述故障分析检测模块用于根据多个传感器监测到的信息对控制装置进行故障检测；所述故障分析检测模块包括特征提取单元、特征筛选单元和故障检测单元；所述特征提取单元用于对多个传感器监测到的信息进行滤波处理，消除噪声的干扰，再分别进行特征提取；所述特征筛选单元用于对提取的特征进行筛选，得出用于进行故障诊断的特征信息；所述故障检测单元用于根据筛选出的特征信息进行故障检测；所述特征筛选单元按照下述方式进行特征的筛选：
(1)计算特征信息中的特征变量的相对重要度，其中相对重要度指的是特征变量对控制装置的性能影响的重要程度，设特征信息中第i个特征变量的相对重要度为Hi，则：
式中，H(Aj)为由第j个专家组根据历史经验确定的权重，D为专家组的个数，H(B)为采用主成分分析方法得到的客观权重，χ1为第一权重调整因子，χ2为第二权重调整因子，χ1、χ2的值根据实际需要进行调整；
(2)将所有特征变量，按照相对重要度从大到小的顺序进行顺序排序，筛选出前80％的特征变量，作为用于进行故障诊断的特征变量数据；
所述故障检测单元进行故障检测时具体执行：
(1)将符合条件的所有特征变量的相对重要度之和记为∑H100，未筛选出的剩余20％特征变量对应的相对重要度之和记为∑H20，由此得到筛选优化系数：
式中，D为专家组的个数；
(2)计算各特征变量的度量距离，设Uζ为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的度量距离，其中Xζ为监测采集的特征变量数据中第ζ个特征变量，Yζ为与Xζ相对应的处于健康状态时的标准特征变量，则：
式中，MU(Xζ，Yζ)为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的马氏距离，OU(Xζ，Yζ)为特征变量Xζ到标准特征变量Yζ的欧氏距离，是标准特征变量Yζ的相关系数矩阵；
(3)预先设定不同类型的故障聚类阈值，若Uζ处于某种故障聚类阈值之内，则判断为该种故障。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶列车和站台的控制系统，其特征是，还包括防护开关，该防护开关设置于站台的两侧，在所述人员准备进入所述防护区域时闭合，所述人员检测子系统在所述防护开关闭合时，判定有人员准备进入所述防护区域。
3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶列车和站台的控制系统，其特征是，所述防护开关上设有用于检测人体的传感器。
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