CN109886538A - 基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置，该方法自动接收信号集中监测采集的设备及报警信息，自动根据设备、报警、电气特性信息进行分析形成数据清洗及算法所需的数据缓存，并利用核心算法形成质量评价的最终结果。与现有技术相比，本发明实现不同类型设备、各类设备指标的综合质量评价体系等优点。

Description

基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置

技术领域

本发明涉及铁路信号设备维护技术，尤其是涉及一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置。

背景技术

铁路电务设备数量庞大，为了保证行车安全，目前主要采用周期性的计划性维修策略，检修工作按周期覆盖全部设备，包括常态优秀的设备，人力成本高。近年来，信号集中监测的发展，助力电务工作从计划修到状态修的转变，逐步以设备故障和预警为检修作业的触发点。针对设备质量，可以评估设备的阶段性质量，可以作为设备故障和预警的补充，指导维修作业的重点。但由于设备类型多样化评价标准不一，信息种类多样化分析复杂，导致铁路信号设备质量评价缺少合理的指标和算法。无法有效的在多样化的信息中提炼有效的设备质量的指标，或者计算方面单一、分析范围狭窄，无法有效的指导铁路电务的设备维修工作。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，该方法自动接收信号集中监测采集的设备及报警信息，自动根据设备、报警、电气特性信息进行分析形成数据清洗及算法所需的数据缓存，并利用核心算法形成质量评价的最终结果。

优选地，所述的方法具体包括以下步骤：

1)信号集中监测服务器采集设备电气特性信息，自动采集或者通过智能接口获取设备状态，形成信号设备报警及恢复信息；

2)接口服务器为质量评价相关信息的入口，通过与信号集中监测服务器连接，实现数据的接入；通过设备信息识别，进行自动化设备信息更新，保持与信号集中监测服务器保持设备信息的一致性；

3)数据库服务器通过与业务平台结合，过滤掉电务生产过程中的无效报警，并为质量评价指标的计算进行分析数据的缓存，提高质量评价指标计算的准确性和计算效率；

4)报警指标计算模块进行报警质量评价指标计算，形成该指标的计算得分；

5)超标时长指标计算模块进行超标时长评价指标计算，形成该指标的计算得分；

6)电气特性波动指标计算模块进行电气特性质量评价指标计算，形成该指标的计算得分；

7)由总计算模块进行综合指标的计算和数据管理；

8)指标计算图表展示模块提供对质量评价指标的用户展示，用户可定制查看不同设备类型、管辖范围、评价指标加持下的质量评价结果。

优选地，所述的报警指标计算模块具体计算如下：

信号设备报警发生频次，指在单位时间内信号设备报警发生的次数，在单位时间内报警发生的次数越多，表明设备发生故障的可能性就越大，设备质量评价的结果对应的指标也会更差；所以，在质量评价体系的设备报警指标中，增加报警次数及时间因子，单系数计算公式为：

其中，u是根据报警等级、报警类型评估设定的动态权重，n是同类报警的数量，T是时间跨度。

优选地，所述的超标时长指标计算模块具体计算如下：

针对信号设备电气特性超限报警，自设备报警发生的时刻起，代表设备的电气特性数据超过了限定的预警值，设备状态出现了异常；而设备超标的时长，则表征了设备处于该类异常状态下的时间长度，可以一定程度的反应设备故障隐患大小，所以，在质量评价体系的设备报警指标中，增加报警次数及时间因子，单系数计算公式为：

其中，z是根据电气特性报警等级、报警类型评估设定的动态权重，t是设备超标时长，t′是时间跨度。

优选地，所述的电气特性波动指标计算模块具体计算如下：

针对信号设备的各类电气特性而言，部分的设备电气特性值随着时间的推移保持相对稳定是设备状态优秀的表现，即部分的设备电气特性随时间的推移出现频繁的、较大幅度的波动，是设备状态异常的前兆，针对此类的设备电气特性值，可以用电气特性值的波动幅度，来作为衡量设备质量的指标，单系数计算公式为：

其中，N_总数是设备数量，l_电是根据电气特性波动影响程度计算的动态权重，H_j是单个设备单个电气特性波动指标，n_{电气特性数}是单个设备的各类电气特性数量。

优选地，所述的总计算模块进行综合指标的计算具体为：

将3种指标进行带权重的加权并按统计范围的设备数量进行平均，得到设备质量评价的综合指标。

优选地，采用动态权重的计算方法来计算设备质量评价指标，利用机器学习的思路进行设计，通过对3种指标计算结果的分析进行权重动态分配，并根据积累的数据结果不断进行优化，从而保证整体设备质量评价指标更准确；

其中，Q₁、Q₂、Q₃是三种指标计算结果，N_总数是设备数量，计算结果即为动态权重下的设备质量评价指标。

一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价装置，包括：

接口服务器：QInterface软件为推理机中的数据接口，负责获取质量评价所需的设备信息、报警信息、电气特性信息，并将其转发给QDataManager，可设置为独立的接口服务器；

数据库服务器：QDataManager为推理机中的数据处理模块，与数据库紧密联系，进行无效数据的过滤和预分析；

应用服务器：QCaculator为推理机中的计算模块，与QSever紧密联系，提供质量评价指标的逻辑计算；QServer为推进机中的用户展示模块，与QCaculator紧密联系，提供可供用户查询的质量评价结果展示界面。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、结合铁路信号设备信息，创新的进行了设备质量评价指标的选取；

2、应用动态权重的加权平均算法，实现不同类型设备、各类设备指标的综合质量评价体系；

3、在铁路信号设备质量评价中方法创新，采用数据预处理，与电务生产平台业务数据结合，过滤无效报警；利用数据缓存机制，提高数据分析效率；

4、采用动态设备超标时长指标计算法，使得设备超标时长指标更为准确，性能与准确度兼顾；

5、通过一整套指标和计算方法和装置，实现了多样化设备的质量评价，实现了多样化指标的质量评价，形成了完整的设备质量评价的计算方法，为电务设备维护提供了方向。

附图说明

图1为本发明的指标计算软件流程图；

图2为本发明的结构数据流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

如图1所示，本文所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置包括以下步骤。结合图1对各步骤进行详细描述如下：

在步骤1.1中，设计了设备报警指标，以单位时间单位设备的报警数量作为衡量设备质量的标准之一，然后执行1.2；

在步骤1.2中，通过与信号集中监测系统接口实时获取设备报警信息，然后执行1.3；

在步骤1.3中，结合电务生产调度指挥平台，通过天窗作业、上道命令过滤无效报警，然后执行1.4；

在步骤1.4中，进行设备报警指标的计算，采用动态权重的计算法方式，得到设备质量评价得分，数据在QCaculator备用。

在步骤2.1中，设计了设备超标时长指标，以电气特性超标时长作为评价设备质量的标准之一，然后执行2.2；

在步骤2.2中，通过与信号集中监测系统接口实时获取设备电气特性报警及报警恢复信息，然后执行2.3；

在步骤2.3中，进行设备超标时长指标的计算，采用动态超标时长计算的方法准确评估设备超标时长，评估数据更新周期为每天，数据在QCaculator备用。

在步骤3.1中，设计了电气特性指标，以电气特性的波动幅度，即稳定性，来表征设备质量，然后执行3.2；

在步骤3.2中，通过与信号集中监测系统接口实时获取设备电气特性值信息，然后执行3.3；

在步骤3.3中，进行电气特性指标计算，该指标精确到天，然后执行3.4；

在步骤3.4中，进行电气特性指标动态加权及平均，得到单设备的电气特性指标值，数据在QCaculator备用。

在步骤4.1中，利用1.4、2.3、2.4计算得到的3种设备质量评价得分，进行动态权重求和，实现多样化评价指标的综合评价，然后执行4.2；

在步骤4.2中，根据查询范围、设备数量进行得分平均，得到设备质量评价的单位值，然后执行4.3；

在步骤4.3中，根据设备质量评价分数形成统计报表、图表，方便用户调阅。

本发明的指标具体计算公式如下：

如图2所示，一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法及装置，提出了铁路信号设备的质量评价指标，提出了相应质量评价指标的计算方法和实施方法，并完整实现了从设备信息收集、清洗、算法指标计算、终端用户调阅的功能，通过构建接口服务器、数据库服务器、应用服务器及数据存储介质，形成了一套完整的设备质量评价装置。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，该方法自动接收信号集中监测采集的设备及报警信息，自动根据设备、报警、电气特性信息进行分析形成数据清洗及算法所需的数据缓存，并利用核心算法形成质量评价的最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，所述的方法具体包括以下步骤：

1)信号集中监测服务器采集设备电气特性信息，自动采集或者通过智能接口获取设备状态，形成信号设备报警及恢复信息；

2)接口服务器为质量评价相关信息的入口，通过与信号集中监测服务器连接，实现数据的接入；通过设备信息识别，进行自动化设备信息更新，保持与信号集中监测服务器保持设备信息的一致性；

3)数据库服务器通过与业务平台结合，过滤掉电务生产过程中的无效报警，并为质量评价指标的计算进行分析数据的缓存，提高质量评价指标计算的准确性和计算效率；

4)报警指标计算模块进行报警质量评价指标计算，形成该指标的计算得分；

5)超标时长指标计算模块进行超标时长评价指标计算，形成该指标的计算得分；

6)电气特性波动指标计算模块进行电气特性质量评价指标计算，形成该指标的计算得分；

7)由总计算模块进行综合指标的计算和数据管理；

8)指标计算图表展示模块提供对质量评价指标的用户展示，用户可定制查看不同设备类型、管辖范围、评价指标加持下的质量评价结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，所述的报警指标计算模块具体计算如下：

信号设备报警发生频次，指在单位时间内信号设备报警发生的次数，在单位时间内报警发生的次数越多，表明设备发生故障的可能性就越大，设备质量评价的结果对应的指标也会更差；所以，在质量评价体系的设备报警指标中，增加报警次数及时间因子，单系数计算公式为：

其中，u是根据报警等级、报警类型评估设定的动态权重，n是同类报警的数量，T是时间跨度。

4.根据权利要求2所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，所述的超标时长指标计算模块具体计算如下：

针对信号设备电气特性超限报警，自设备报警发生的时刻起，代表设备的电气特性数据超过了限定的预警值，设备状态出现了异常；而设备超标的时长，则表征了设备处于该类异常状态下的时间长度，可以一定程度的反应设备故障隐患大小，所以，在质量评价体系的设备报警指标中，增加报警次数及时间因子，单系数计算公式为：

其中，z是根据电气特性报警等级、报警类型评估设定的动态权重，t是设备超标时长，t′是时间跨度。

5.根据权利要求2所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，所述的电气特性波动指标计算模块具体计算如下：

针对信号设备的各类电气特性而言，部分的设备电气特性值随着时间的推移保持相对稳定是设备状态优秀的表现，即部分的设备电气特性随时间的推移出现频繁的、较大幅度的波动，是设备状态异常的前兆，针对此类的设备电气特性值，可以用电气特性值的波动幅度，来作为衡量设备质量的指标，单系数计算公式为：

其中，N_总数是设备数量，l_电是根据电气特性波动影响程度计算的动态权重，H_j是单个设备单个电气特性波动指标，n_{电气特性数}是单个设备的各类电气特性数量。

6.根据权利要求2所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，所述的总计算模块进行综合指标的计算具体为：

将3种指标进行带权重的加权并按统计范围的设备数量进行平均，得到设备质量评价的综合指标。

7.根据权利要求6所述的一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价方法，其特征在于，采用动态权重的计算方法来计算设备质量评价指标，利用机器学习的思路进行设计，通过对3种指标计算结果的分析进行权重动态分配，并根据积累的数据结果不断进行优化，从而保证整体设备质量评价指标更准确；

其中，Q₁、Q₂、Q₃是三种指标计算结果，N_总数是设备数量，计算结果即为动态权重下的设备质量评价指标。

8.一种基于动态监测数据的铁路信号设备质量评价装置，其特征在于，包括：

接口服务器：QInterface软件为推理机中的数据接口，负责获取质量评价所需的设备信息、报警信息、电气特性信息，并将其转发给QDataManager，可设置为独立的接口服务器；

数据库服务器：QDataManager为推理机中的数据处理模块，与数据库紧密联系，进行无效数据的过滤和预分析；

应用服务器：QCaculator为推理机中的计算模块，与QSever紧密联系，提供质量评价指标的逻辑计算；QServer为推进机中的用户展示模块，与QCaculator紧密联系，提供可供用户查询的质量评价结果展示界面。