CN109709379B - 一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，设置采集模块、存储模块和分析模块；该轨道电路报警限值调整方法包括以下步骤：步骤1，所述采集模块，实时采集每个车站内每个轨道电路的电气特性参数，并按电气特性参数大小顺序存储在所述存储模块中；步骤2，所述分析模块，遍历所述存储模块中当前时刻到预设时间内的电气特性参数，获得所述电气特性参数的波动区间；步骤3，所述分析模块根据所述波动区间，动态调整该电气特性参数的报警限值。该基于大数据的轨道电路报警限值调整方法具有设计科学、实用性强、可靠性高和省时省力的优点。

Description

一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法

技术领域

本发明涉及轨道电路报警技术领域，具体的说，涉及了一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法。

背景技术

轨道电路在铁路中起着保证行车和调车作业安全的作用，轨道电路报警是铁路维护人员需要处理的重要报警。

轨道电路电气特性超限报警是轨道电路中一种常见的报警，报警的原理是：假设某个轨道在正常情况下的电压值是200mv到250mv，如果微机监测系统测试到的电压值超出这一范围，则系统会产生一个电气特性超限报警，提醒维护人员及时处理问题排除安全隐患。

目前存在的问题：由于每个轨道电路的电气特性不一样，车站维护人员需要针对每个轨道电路的限值设置不同的报警范围，而每个车站的轨道电路较多，并且随着时间的推移轨道电路的电气特性也会发生变化，所以，车站人员设置限值需要较大的工作量。另外，受限于维护人员的业务能力，有些限值设置的不合理，如果范围设置太小则会产生较多的电气特性超限报警，失去了报警的提示作用。如果范围设置太大，则相当于没有设置限值，电路真正产生故障了，车站人员也不知道，有很大的安全隐患。

为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，设置采集模块、存储模块和分析模块；

该轨道电路报警限值调整方法包括以下步骤：

步骤1，所述采集模块，实时采集每个车站内每个轨道电路的电气特性参数，并按电气特性参数大小顺序存储在所述存储模块中；

步骤2，所述分析模块，遍历所述存储模块中当前时刻到预设时间内的电气特性参数，获得所述电气特性参数的波动区间；

步骤3，所述分析模块根据所述波动区间，动态调整该电气特性参数的报警限值。

基于上述，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，以轨道电路电气特性参数的最小波动单位的若干倍数作为参考值，将预设时间段内的电气特性参数划分为若干子区间；

步骤2.2，统计轨道电路电气特性参数的数据点总个数和每个子区间的数据点个数，以数据点个数最大的子区间作为基本区间；

步骤2.3，将所述基本区间依次与相邻的子区间进行合并，形成新基本区间，统计该新基本区间的数据点个数；

步骤2.4，若新基本区间的数据点个数除以所述轨道电路电气特性参数的数据点总个数，小于预设百分比，则将所述新基本区间继续依次与相邻的子区间进行合并；否则，转步骤2.5；

步骤2.5，结束合并处理，通过该新基本区间获得所述电气特性参数的波动区间。

基于上述，所述步骤3具体包括以下步骤：

从所述电气特性参数的波动区间内，筛选出最大值和最小值；

以所述最大值作为所述电气特性参数的报警上限，以所述最小值作为所述电气特性参数的报警下限。

本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说，本发明提供了一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，设置采集模块、存储模块和分析模块，动态调整该电气特性参数的报警限值；所述分析模块遍历所述存储模块中当前时刻到预设时间内的电气特性参数，获得所述电气特性参数的波动区间，所述分析模块根据所述波动区间，动态调整该电气特性参数的报警限值；因此，本发明减少了现场人员手工设置上下限的工作量，省时省力；与人工设置相比，本发明提高了轨道电路报警限值调整的可靠性，且大大提高了轨道电路报警的精确度。

附图说明

图1是本发明的主要流程示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

实施例1

如附图1所示，一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，设置采集模块、存储模块和分析模块；

该轨道电路报警限值调整方法包括以下步骤：

步骤1，所述采集模块，实时采集每个车站内每个轨道电路的电气特性参数，并按电气特性参数大小顺序存储在所述存储模块中；

步骤2，所述分析模块，遍历所述存储模块中当前时刻到预设时间内的电气特性参数，获得所述电气特性参数的波动区间；所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，以轨道电路电气特性参数的最小波动单位的若干倍数作为参考值，将预设时间段内的电气特性参数划分为若干子区间；

步骤2.2，统计轨道电路电气特性参数的数据点总个数和每个子区间的数据点个数，以数据点个数最大的子区间作为基本区间；

步骤2.3，将所述基本区间依次与相邻的子区间进行合并，形成新基本区间，统计该新基本区间的数据点个数；

步骤2.4，若新基本区间的数据点个数除以所述轨道电路电气特性参数的数据点总个数，小于预设百分比，则将所述新基本区间继续依次与相邻的子区间进行合并；否则，转步骤2.5；

步骤2.5，结束合并处理，通过该新基本区间获得所述电气特性参数的波动区间；

步骤3，所述分析模块根据所述波动区间，动态调整该电气特性参数的报警限值；所述步骤3具体包括以下步骤：

从所述电气特性参数的波动区间内，筛选出最大值和最小值；

以所述最大值作为所述电气特性参数的报警上限，以所述最小值作为所述电气特性参数的报警下限。

具体的，所述预设百分比为90%-98%，由于每个轨道电路中的波动情况不同，如果波动较大则选择90%，波动较小则选择98%，其他则根据实际设备情况选择合适的值。所述预设时间可以为1个月、三个月或者半年。

具体的，所述参考值设定为最小波动单位的8-12倍。所述参考值可以设定为最小波动单位的8倍、9倍、10倍、11倍或者12倍。所述轨道电路电气特性参数的最小波动单位根据先验知识获得。例如，ZPW2000功出电压值在110V左右浮动，最小波动单位为0.1V。

实施例2

本实施例给出了电气特性参数为ZPW2000功出电压的轨道电路报警限值调整方法；所述采集模块、所述存储模块和所述分析模块设置在车站微机监测系统中。所述存储模块，存储每个轨道电路在监测系统中测试到每秒钟的数值，每个设备每天ZPW2000功出电压值的数据量为24*3600个数据。

所述分析模块遍历所述存储模块中每个设备最近90天内所有存储的ZPW2000功出电压值，由于轨道电路对环境温度有一定的敏感，测试发现，所述预设时间段设定为90天作为存储基数是合适的，每个设备需要遍历的总ZPW2000功出电压值数据量为90*24*3600个数据。

以每个轨道电路波动最小单位的10倍作为参考值，ZPW2000功出电压值在110V左右浮动，最小波动单位为0.1V，则以1V为参考值，将90天内所述ZPW2000功出电压值的总数据量划分为若干子区间。统计每个子区间内数据点的个数，选择包含最大点数的子区间作为基本区间，逐渐合并与之相邻的区间，直到合并后的新基本区间内的点数达到总数据量的90%-98%，实际环境中可以取90%、92%、94%、96%或者98%，合并后的新基本区间就是此轨道电路的ZPW2000功出电压值的波动区间。车站微机监测系统根据ZPW2000功出电压值的波动区间实时动态调整ZPW2000功出电压值的报警上限和报警下限，设置报警上限为合并后区间内数据的最大值，设置报警下限为合并后区间内数据的最小值。

本发明不但减少了现场人员手工设置上下限的工作量，并且学习的结果比人工设置的可靠性更高，用此范围作为上下限产生的报警具有更好的提示作用。

实施例3

本实施例与实施例2的区别在于：所述电气特性参数为ZPW2000功出电流，ZPW2000功出电流值在110mA左右浮动，最小波动单位为0.1mA，则以1mA为参考值，将90天内所述ZPW2000功出电流值的总数据量划分为若干子区间；合并后的新基本区间内的点数达到总数据量的90%-98%，实际环境中可以取90%、92%、95%或者98%，即为此轨道电路的ZPW2000功出电流值的波动区间；车站微机监测系统根据ZPW2000功出电流值的波动区间实时动态调整ZPW2000功出电流值的报警上限和报警下限。

实施例4

本实施例与实施例2的区别在于：所述电气特性参数为ZPW2000移频发送电压，ZPW2000移频发送电压在60V左右浮动，最小波动单位为0.1V，则以1V为参考值，将90天内所述ZPW2000移频发送电压的总数据量划分为若干子区间；合并后的新基本区间内的点数达到总数据量的90%-98%，实际环境中可以取90%、91%、93%、95%、97%或者98%，即为此轨道电路的ZPW2000移频发送电压的波动区间；车站微机监测系统根据ZPW2000移频发送电压的波动区间实时动态调整ZPW2000移频发送电压的报警上限和报警下限。

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其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (6)

1.一种基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于：设置采集模块、存储模块和分析模块；

该轨道电路报警限值调整方法包括以下步骤：

步骤1，所述采集模块，实时采集每个车站内每个轨道电路的电气特性参数，并按电气特性参数大小顺序存储在所述存储模块中；

步骤2，所述分析模块，遍历所述存储模块中当前时刻到预设时间内的电气特性参数，获得所述电气特性参数的波动区间；

所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，以轨道电路电气特性参数的最小波动单位的若干倍数作为参考值，将预设时间段内的电气特性参数划分为若干子区间；

步骤2.2，统计轨道电路电气特性参数的数据点总个数和每个子区间的数据点个数，以数据点个数最大的子区间作为基本区间；

步骤2.3，将所述基本区间依次与相邻的子区间进行合并，形成新基本区间，统计该新基本区间的数据点个数；

步骤2.4，若新基本区间的数据点个数除以所述轨道电路电气特性参数的数据点总个数，小于预设百分比，则将所述新基本区间继续依次与相邻的子区间进行合并；否则，转步骤2.5；

步骤2.5，结束合并处理，通过该新基本区间获得所述电气特性参数的波动区间；

步骤3，所述分析模块根据所述波动区间，动态调整该电气特性参数的报警限值。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于：所述预设百分比为90%-98%。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于：所述参考值设定为最小波动单位的8-12倍。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于：所述参考值设定为最小波动单位的10倍。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于：所述轨道电路电气特性参数的最小波动单位根据先验知识获得。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的轨道电路报警限值调整方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：

从所述电气特性参数的波动区间内，筛选出最大值和最小值；

以所述最大值作为所述电气特性参数的报警上限，以所述最小值作为所述电气特性参数的报警下限。

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