CN109934759B

CN109934759B - 一种机车监测数据分析方法及系统

Info

Publication number: CN109934759B
Application number: CN201910211023.XA
Authority: CN
Inventors: 张瑞芳; 刘峰; 延九磊; 宋娜; 郝国梁; 张琪
Original assignee: China Academy of Railway Sciences Corp Ltd CARS; Locomotive and Car Research Institute of CARS; Beijing Zongheng Electromechanical Technology Co Ltd
Current assignee: China Academy of Railway Sciences Corp Ltd CARS; Locomotive and Car Research Institute of CARS; Beijing Zongheng Electromechanical Technology Co Ltd
Priority date: 2019-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2021-11-09
Anticipated expiration: 2039-03-20
Also published as: CN109934759A

Abstract

本发明提供的一种机车监测数据分析方法及系统，包括：获取机车监测子系统的各实时监测数据；根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单。本申请通过数据模型进行定量分析，为铁路机车系统安全、可靠、经济、高效运行提供了有力的保障，具有提高监测信息分析的准确率、机车检修的效率及节约检修成本的有益效果。

Description

一种机车监测数据分析方法及系统

技术领域

本发明涉及轨道交通车辆安全监测技术领域，尤其涉及一种机车监测数据分析方法及系统。

背景技术

随着机车服役时间的增长和设备性能的退化，机车车载部件的安全隐患问题必将逐渐暴露出来，维修及维护压力也与日俱增。目前机车的检修仍然采用周期维修、人工巡检和事故抢修相结合的检修模式。现有的检修模式是一种被动的检修模式，普遍存在维修不足或维修过剩的现象，并维修缺乏针对性，维修人员往往凭经验甚至运气来使机车的设备脱离故障状态，虽然表面上暂时排除了机车的故障，但这种缺乏科学依据的检修模式也为设备的后续运行埋下了隐患。因此，现有的被动检修模式造成了维修效率低、经济性差、工作量及工作强度大等问题。

因此，如何提供一种高效、节约成本的检修模式，是当前亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中的缺陷，本发明提供了一种机车监测数据分析方法及系统，本申请通过数据模型进行定量分析，为铁路机车系统安全、可靠、经济、高效运行提供了有力的保障，具有提高监测信息分析的准确率、机车检修的效率及节约检修成本的有益效果。

为了实现上述目的，本发明提供的一种机车监测数据分析方法，该方法包括：

获取机车监测子系统的各实时监测数据；所述实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息；

根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；

根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单。

本发明还提供的一种机车监测数据分析系统，该系统包括：

第一获取单元，用于获取机车监测子系统的各实时监测数据；所述实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息；

信息类生成单元，用于根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；

工单生成单元，用于根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的机车监测数据分析方法的步骤。

本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的机车监测数据分析方法的步骤。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请的一种机车监测数据分析方法流程图；

图2是本申请一实施例中的机车监测数据分析方法流程图；

图3是本申请一实施例中的步骤S204的方法流程图；

图4是本申请另一实施例中的机车监测数据分析方法流程图；

图5是本申请一实施例中的数据筛选结构的示意图；

图6是本申请一实施例中的轴温逻辑关联推演图的结构示意图；

图7是本申请一实施例中的实时故障数据、第一状态信息类及故障模型对应关系的示意图；

图8是本申请提供的一种机车监测数据分析系统的结构示意图；

图9是本申请一实施例中的机车监测数据分析系统的结构示意图；

图10是本申请另一实施例中的机车监测数据分析系统的结构示意图；

图11是本申请一实施例中的信息类生成单元的结构示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

关于本文中所使用的“第一”、“第二”、……等，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本发明，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。

针对现有技术中存在的缺陷，本发明提供的一种机车监测数据分析方法，其流程图如图1所示，该方法包括：

S101：获取机车监测子系统的各实时监测数据。其中，实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息。

S102：根据本地存储的若干数据模型及各实时监测数据生成各实时监测数据对应的第一状态信息类。其中，第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类。

S103：根据各实时监测数据对应的第一状态信息类生成各第一状态信息类对应的作业工单。

由图1所示的流程可知，本申请通过数据模型进行定量分析，生成机车监测子系统的中各第一状态信息类对应的作业工单，为铁路机车系统安全、可靠、经济、高效运行提供了有力的保障，具有提高监测信息分析的准确率、机车检修的效率及节约检修成本的有益效果。

为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面列举一个更为详细的实施例，如图2所示，本发明实施例提供的一种机车监测数据分析方法，该方法包括以下步骤：

S201：获取机车监测子系统的各历史监测数据。

其中，历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据。

机车监测子系统包括：制动监测子系统、防火监测子系统、高压绝缘监测子系统、列车供电监测子系统、走行部监测子系统或视频监测子系统。

S202：利用模型算法对机车监测子系统的各历史监测数据进行训练生成机车监测子系统对应的若干数据模型。

其中，模型算法包括：概率统计算法、故障树分析算法、形态学算法及贝叶斯算法等，本申请不以此为限。

S203：获取机车监测子系统的各实时监测数据。

其中，实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息。

S204：根据本地存储的若干数据模型及各实时监测数据生成各实时监测数据对应的第一状态信息类。

其中，第一状态信息类包括：故障状态、报警状态、提示状态或正常状态等状态信息。每个第一状态信息类与至少一个实时监测数据对应；每个数据模型与每个第一状态信息类具有一一对应关系。

如图3所示，步骤S204具体执行时包括以下步骤：

S301：从各数据模型中分别获取每个实时监测数据对应的匹配数据模型。

S302：将每个实时监测数据分别输入每个实时监测数据对应的匹配数据模型生成每个实时监测数据对应的第一状态信息类。

S205：根据各实时监测数据对应的第一状态信息类生成各第一状态信息类对应的作业工单。

S206：将机车监测子系统的各实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成机车监测子系统的各实时监测数据对应的第二状态信息类。

其中，第二状态信息类包括：故障状态、报警状态、提示状态或正常状态等状态信息。每个第二状态信息类与至少一个实时监测数据对应。

S207：判断每个实时监测数据对应的第一状态信息类与第二状态信息类是否一致；如果否，执行步骤S208；如果是，执行步骤S203。

S208：根据第一状态信息类对应的第二状态信息类及获取的第一状态信息类对应的检修结果对第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面以走行部监测子系统的故障信息为例，阐述本发明实施例提供的一种机车监测数据分析方法，如图4所示，具体过程如下：

第一部分：根据走行部监测子系统的历史故障数据建立走行部监测子系统的若干个故障模型。

S401：获取走行部监测子系统的各历史故障数据。

具体实施时，从本地获取存储的走行部监测子系统的历史振动加速度数据、历史轴承温度数据、历史环境温度数据、历史轴承总摩擦力矩、历史润滑摩擦力矩、历史载荷摩擦力矩及历史挡边摩擦力矩等走行部监测子系统的历史故障数据。

S402：利用模型算法对机车监测子系统的各历史监测数据进行训练生成走行部监测子系统对应的若干故障模型。

具体实施时，基于模型算法对机车监测子系统的各历史故障数据进行训练生成走行部监测子系统对应的M个故障模型。

一、以历史振动加速度数据等历史监测数据，利用基于EEMD的形态学算法训练生成轴承故障模型为例，具体过程如下：

首先采用EEMD分解生成各历史振动加速度分解子数据；然后利用熵百分比方法分别计算每个历史振动加速度分解子数据的熵与全部历史振动加速度分解子数据的总熵比值生成每个历史振动加速度分解子数据的熵比值；最后将每个历史振动加速度分解子数据的熵比值叠加生成历史振动加速度数据对应的曲线；最后对历史振动加速度数据对应的曲线进行滤波及包络处理，输出历史振动加速度数据对应的轴承故障模型。

依据熵百分比EEMD的IMF叠加是对原来EEMD单纯的选择某几层IMF叠加的一种小改进，也可以更加智能的实现IMF的调整，不然单纯选择几层IMF叠加有可能损失有用信息。该算法可有效判断轴承的故障。

二、以历史轴承温度数据、历史环境温度数据、历史轴承总摩擦力矩、历史润滑摩擦力矩、历史载荷摩擦力矩及历史挡边摩擦力矩等历史监测数据，利用贝叶斯算法训练生成轴承温度故障模型为例，具体过程如下：

对历史监测数据进行分类筛选，将历史监测数据分为春、夏、秋、冬四类，然后再分别在不同的季节内按速度进行分类，依次类推，我们最终可以得到春季行车速度为100-150km/h工况为制动的情况各轴的温度值，在此数据基础上可以计算出轴温升高的条件概率，数据筛选结构图如图5所示。

轴承温度的升高主要来自两个不同的方面：一是外部热量传入轴承之中，二是轴承自身摩擦发热。当轴承温度与其外界温度有差异时，轴承与外界的热量就要相互传递。轴承中的温度就随着这种生热和热交换而不断变化，直到两者之间达到平衡，轴承的温度才能达到稳定的状态。

图6是轴温逻辑关联推演图。整个推演图分为三层：观测层、物理层和环境输入层。观测层主要就是最为表面的现象，即轴承温度的变化(T)和环境温度(t)。轴承温度的变化和温差变化主要是由外部热量传输和轴承自身摩擦发热两方面引起的，属于物理层。轴承摩擦发热存在于所有接触处及流体搅拌中，以整体轴承来考虑，采用Palmgren经验公式计算摩擦发热率Q：Q＝2πM_n/60。

其中，M_n为摩擦力矩，本实施例中n＝1，2，3，M₀润滑摩擦力矩，M₁载荷摩擦力矩，M₂挡边摩擦力矩，具体各摩擦力矩计算公式如下：

润滑摩擦力矩：M₀＝αf₀(v·n)^kD_wy ³

载荷摩擦力矩：M₁＝f₁P₁D_wy

挡边摩擦力矩：M₂＝f₂F_αD_wy

根据M₀润滑摩擦力矩、M₁载荷摩擦力矩及M₂挡边摩擦力矩之和生成总摩擦力矩M：M＝M₀+M₁+M₂。

其中，n-轴承转速，单位：r/min；v-滑动剂运动粘度；D_wy-轴承节圆直径；P₁-综合载荷；F_α-轴向载荷；α、f₀、f₁、f₂、k均为常数。

散热形式有热传导、热对流和热辐射。热对流又包含强迫对流和自然对流两种。环境输入层主要考虑外界自然环境因素、速度和工况等因素的影响。工况和季节的变化直接影响到环温的变化，环温的变化又直接影响到物理层中润滑剂的粘度，进而影响润滑摩擦力矩。而坡道、速度、工况等因素的变化又会影响到载荷摩擦力矩。因此整个系统当中的各个因素都是相互关联、相互制约的，任何一个因素的变化都会导致整个轴温的温度的升高，产生报警。

利用贝叶斯算法根据总摩擦力矩M生成轴承温度故障模型。

导致轴温温度升高的原因有很多，可能是热对流的影响，也可能是季节影响了润滑剂粘度，进而引发了摩擦生热。我们可以通过建立各个因素之间的逻辑关系，并引入初始信息的先验概率，计算出各种因素之间的条件概率，最终利用贝叶斯算法生成轴承温度故障模型，分析出轴承温度升高的原因。

第二部分：根据走行部监测子系统的实时故障数据及故障模型生成作业工单。

S403：获取走行部监测子系统的各实时故障数据。

具体实施时，通过远程访问全路机务段服务器数据库，获取走行部监测子系统的N个实时故障数据。

例如，N个实时故障数据包括：振动加速度数据、轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩及挡边摩擦力矩等走行部监测子系统的实时故障数据，本申请不以此为限。设定其中N＝7。

S404：根据本地存储的走行部监测子系统的各故障模型及走行部监测子系统的各实时故障数据生成各实时故障数据对应的第一状态信息类。

其中，第一状态信息类包括：故障状态、报警状态、提示状态或正常状态等状态信息。如图7所示，每个第一状态信息类与至少一个实时故障数据对应，每个故障模型与每个第一状态信息类具有一一对应关系。

具体实施时，首先，从M个故障模型中分别获取走行部监测子系统的每个实时故障数据对应的一个匹配故障模型。其次，将每个实时故障数据分别输入每个实时监测数据对应的匹配故障模型生成每个实时故障数据对应的第一状态信息类。

具体的，其中M＝2，设定故障模型包括：轴承故障模型及轴承温度故障模型。第一状态信息类包括：轴承故障类及轴承温度故障类。

如图7所示，振动加速度数据对应的匹配故障模型为轴承故障模型，轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩及挡边摩擦力矩对应的匹配故障模型为轴承温度故障模型。

将振动加速度数据输入轴承故障模型生成振动加速度数据对应的轴承故障类；

将轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩输入轴承温度故障模型生成轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的轴承温度故障类。

S405：根据走行部监测子系统的每个实时故障数据对应的第一状态信息类生成各第一状态信息类对应的作业工单。

具体实施时，如图7所示，根据走行部监测子系统的7个实时故障数据对应的2个第一状态信息类生成每个第一状态信息类对应的作业工单。

第一状态信息类-轴承故障类对应的作业工单为“检修轴承内环”，

第一状态信息类-轴承温度故障类对应的作业工单为“检修旋转部件”。

S406：将走行部监测子系统的各实时故障数据及本地存储的走行部监测子系统标准库进行比较生成走行部监测子系统的各实时故障数据对应的第二状态信息类。

其中，第二状态信息类包括：故障状态、报警状态、提示状态或正常状态等状态信息。每个第二状态信息类与至少一个实时故障数据对应。

具体实施时，走行部监测子系统标准库包括：轴承的状态信息标准及轴承温度的状态信息标准等衡量走行部监测子系统运行特征的电气标准，本申请不以此为限。

将振动加速度数据输入走行部监测子系统标准库进行比较，生成振动加速度数据对应的第二状态信息类，在本实施例中，设定振动加速度数据对应的第二状态信息类为轴承故障类。

将轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩输入本地存储的走行部监测子系统标准库进行比较，生成轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第二状态信息类，在本实施例中，设定轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第二状态信息类为正常状态。

S407：判断每个实时故障数据对应的第一状态信息类与第二状态信息类是否一致。如果否，执行步骤S408；如果是，执行步骤S403。

具体实施时，根据S404可知轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第一状态信息类为轴承温度故障类，轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第二状态信息类为正常状态类(即未出现故障)，因此轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第一状态信息类与第二状态信息类不一致，执行步骤S408。

根据S404可知振动加速度数据对应的第一状态信息类为轴承故障类，振动加速度数据对应的第二状态信息类为轴承故障类。因此，振动加速度数据对应的第一状态信息类与第二状态信息类一致为轴承故障类，执行步骤S403(即处理其他实时故障数据)。

S408：根据第一状态信息类对应的第二状态信息类及获取的第一状态信息类对应的检修结果对第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

具体实施时，根据轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第一状态信息类-轴承温度故障类及轴承温度数据、环境温度数据、轴承总摩擦力矩、润滑摩擦力矩、载荷摩擦力矩和/或挡边摩擦力矩对应的第二状态信息类-正常状态及获取的第一状态信息类-轴承温度故障类对应的检修结果对第一状态信息类-轴承温度故障类对应的故障模型-轴承温度故障模型进行更新生成第一状态信息类-轴承温度故障类对应的更新后的故障模型-轴承温度故障模型。

为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面以列车供电监测子系统为例，阐述本发明实施例提供的一种机车监测数据分析方法，具体过程如下：

列车供电监测子系统在实际运用中，根据历史监测数据生成多个数据模型，因此，专根据各数学模型生成每个实时监测数据对应的第一状态信息类，并给出每个第一状态信息类对应的作业工单(即处理方案)。

数学模型具体如下：

①调车切换

机车在发车前实时监测数据由降级变为监控，调车变为非调车。在库内时，实时监测数据处于降级状态。

②站内列供启动

在车站里，挂上客车后，如果司机打供电钥匙，直流输出电压缓慢升到600V，输出电流缓慢上升到几百安培，输出漏电流在150mA以下。

③库内列供试验

库内试验时，输出电压在600V左右，输出电流10A以下，漏电流值在50mA以下。

④风机异常波形

列供正常运营时，在过分相时会停止供电，停止供电较长的时发生了风机信号异常，一般会自动恢复，不需处理。

⑤漏电流试验

当列供在库内做列供接地试验时，漏电流会达到160mA左右，时间持续30s。

⑥漏电流过大

漏电流过大一般是客车引起，不需要处理。

⑦列供过压

在列供运行过程中产生，负载突切或突投引起，不是经常发生可以不用处理。

⑧基于PCA的故障趋势分析

列车供电监测子系统的实时监测数据主要来源于采集的漏电流采集模块信息、LKJ(列车运行控制记录装置)信息以及TCMS(列车控制和管理系统)统计的设备状态信息。建立以时间、频率及幅度的三维坐标系，将解析后的实时监测数据依照单位时间(Δt)内司机操作及设备状态等相关性，整体关联于坐标系中，通过查找各参数间的相互关系直接定位列车供电监测子系统的故障现象，并且结合现场的检修结果验证列车供电监测子系统各数据模型对应算法的准确性，实现持续优化、闭环反馈。

作业工单具体如下：

A)漏电流值报警或提示。

相应决策为：

如果监控数据表明机车处于监控和非调车漏电流状态，输出电流20A以上，说明挂有客车，漏电流由客车造成，不需处理。如果监控处于降级，输出电流10A以下，可能是库内试验。如果是库内接地试验不需要处理。如果不是试验，则漏电流超过50mA就要检查列车供电监测子系统的绝缘状况。

B)输出电压过压，输出电压值超范围，输入电压大于592V时，供电钥匙闭合20秒后，输出电压超过DC 630V，持续超过2s，判断为列车供电监测子系统的电压输出异常。

相应决策为：

a.查看输出电流，过压时输出电流发生剧烈变化，是负载实投或实切造成，不需要处理。如果输出电流没有剧烈变化，则需技术人员处理。

b.如果一周内连续出现同类故障，联系技术人员处理。

c.输出电流过流。当输出电流超过720A，持续超过5s，判断为列车供电监测子系统的电流输出异常。

相应决策机制为：

查看机车速度、输出电流数据等实时监测数据，如果机车处于运行中，同时监控信号为非调输出电车且为监控状态，故障由客车造成，不需处理。

如果同一车次一周内发生几次同类故障，应通知客车段注意负载均衡，以免某一路负载过重引起过流，造成列车供电监测子系统发生故障。

基于与上述机车监测数据分析方法相同的申请构思，本发明还提供了一种机车监测数据分析系统，如下面实施例所述。由于该机车监测数据分析系统解决问题的原理与机车监测数据分析方法相似，因此该机车监测数据分析系统的实施可以参见机车监测数据分析方法的实施，重复之处不再赘述。

图8为本申请实施例的机车监测数据分析系统的结构示意图，如图8所示，该机车监测数据分析系统包括：第一获取单元101、信息类生成单元102及工单生成单元103。

第一获取单元101，用于获取机车监测子系统的各实时监测数据。其中，实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息。

信息类生成单元102，用于根据本地存储的若干数据模型及各实时监测数据生成各实时监测数据对应的第一状态信息类。其中，第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类。

工单生成单元103，用于根据各实时监测数据对应的第一状态信息类生成各第一状态信息类对应的作业工单。

在一个实施例中，每个第一状态信息类与至少一个实时监测数据对应；每个数据模型与每个第一状态信息类具有一一对应关系。

在一个实施例中，如图9所示，该机车监测数据分析系统还包括：比较单元104、判断单元105及更新单元106。

比较单元104，用于将机车监测子系统的各实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成机车监测子系统的各实时监测数据对应的第二状态信息类；

判断单元105，用于判断每个实时监测数据对应的第一状态信息类与第二状态信息类是否一致；

更新单元106，用于根据第一状态信息类对应的第二状态信息类及获取的第一状态信息类对应的检修结果对第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

在一个实施例中，如图10所示，该机车监测数据分析系统还包括：第二获取单元107及训练单元108。

第二获取单元107，用于获取机车监测子系统的各历史监测数据。其中，历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据。

训练单元108，用于利用模型算法对机车监测子系统的各历史监测数据进行训练生成机车监测子系统对应的若干数据模型。

在一个实施例中，模型算法包括：概率统计算法、故障树算法、高斯混合算法及动态贝叶斯算法。

在一个实施例中，如图11所示，信息类生成单元102包括：匹配模块201及信息类生成模块202。

匹配模块201，用于从各数据模型中分别获取每个实时监测数据对应的匹配数据模型；

信息类生成模块202，用于将每个实时监测数据分别输入每个实时监测数据对应的匹配数据模型生成每个实时监测数据对应的第一状态信息类。

在一个实施例中，机车监测子系统包括：制动监测子系统、防火监测子系统、高压绝缘监测子系统、列车供电监测子系统、走行部监测子系统或视频监测子系统。

基于与上述机车监测数据分析方法相同的申请构思，本申请提供一种计算机设备，如下面实施例所述。由于该计算机设备解决问题的原理与机车监测数据分析方法相似，因此该计算机设备的实施可以参见机车监测数据分析方法的实施，重复之处不再赘述。

在一个实施例中，电子设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的机车监测数据分析方法的全部步骤，例如，如图1所示，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

基于与上述机车监测数据分析方法相同的申请构思，本申请提供一种计算机可读存储介质，如下面实施例所述。由于该计算机可读存储介质解决问题的原理与机车监测数据分析方法相似，因此该计算机可读存储介质的实施可以参见机车监测数据分析方法的实施，重复之处不再赘述。

在一个实施例中，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的机车监测数据分析方法的全部步骤，例如，如图1所示，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

本发明提供的一种机车监测数据分析方法及系统，包括：获取机车监测子系统的各实时监测数据；根据本地存储的若干数据模型及各实时监测数据生成各实时监测数据对应的第一状态信息类；根据各实时监测数据对应的第一状态信息类生成各第一状态信息类对应的作业工单。本申请通过数据模型进行定量分析，为铁路机车系统安全、可靠、经济、高效运行提供了有力的保障，具有提高监测信息分析的准确率、机车检修的效率及节约检修成本的有益效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种机车监测数据分析方法，其特征在于，包括：

根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；每个所述第一状态信息类与至少一个所述实时监测数据对应；每个所述数据模型与每个所述第一状态信息类具有一一对应关系；

根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单；

在所述根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类之后，还包括：

将所述机车监测子系统的各所述实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成所述机车监测子系统的各所述实时监测数据对应的第二状态信息类；

判断每个所述实时监测数据对应的所述第一状态信息类与所述第二状态信息类是否一致；

如果否，根据所述第一状态信息类对应的所述第二状态信息类及获取的所述第一状态信息类对应的检修结果对所述第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成所述第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

2.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，还包括：

获取所述机车监测子系统的各历史监测数据；所述历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据；

利用模型算法对所述机车监测子系统的各所述历史监测数据进行训练生成所述机车监测子系统对应的若干数据模型。

3.根据权利要求2所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述模型算法包括：概率统计算法、故障树分析算法、形态学算法及贝叶斯算法。

4.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类，包括：

从各所述数据模型中分别获取每个所述实时监测数据对应的匹配数据模型；

将每个所述实时监测数据分别输入每个所述实时监测数据对应的所述匹配数据模型生成每个所述实时监测数据对应的第一状态信息类。

5.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述机车监测子系统包括：制动监测子系统、防火监测子系统、高压绝缘监测子系统、列车供电监测子系统、走行部监测子系统或视频监测子系统。

6.一种机车监测数据分析系统，其特征在于，包括：

信息类生成单元，用于根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；每个所述第一状态信息类与至少一个所述实时监测数据对应；每个所述数据模型与每个所述第一状态信息类具有一一对应关系；

工单生成单元，用于根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单；比较单元，用于将所述机车监测子系统的各所述实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成所述机车监测子系统的各所述实时监测数据对应的第二状态信息类；

判断单元，用于判断每个所述实时监测数据对应的所述第一状态信息类与所述第二状态信息类是否一致；

更新单元，用于根据所述第一状态信息类对应的所述第二状态信息类及获取的所述第一状态信息类对应的检修结果对所述第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成所述第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

7.根据权利要求6所述的机车监测数据分析系统，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于获取所述机车监测子系统的各历史监测数据；所述历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据；

训练单元，用于利用模型算法对所述机车监测子系统的各所述历史监测数据进行训练生成所述机车监测子系统对应的若干数据模型。

8.根据权利要求7所述的机车监测数据分析系统，其特征在于，所述模型算法包括：概率统计算法、故障树算法、高斯混合算法及动态贝叶斯算法。

9.根据权利要求6所述的机车监测数据分析系统，其特征在于，所述信息类生成单元包括：

匹配模块，用于从各所述数据模型中分别获取每个所述实时监测数据对应的匹配数据模型；

信息类生成模块，用于将每个所述实时监测数据分别输入每个所述实时监测数据对应的所述匹配数据模型生成每个所述实时监测数据对应的第一状态信息类。

10.根据权利要求6所述的机车监测数据分析系统，其特征在于，所述机车监测子系统包括：制动监测子系统、防火监测子系统、高压绝缘监测子系统、列车供电监测子系统、走行部监测子系统或视频监测子系统。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5任一项所述的机车监测数据分析方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的机车监测数据分析方法的步骤。