CN110723166A - 一种道岔监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种道岔监测方法及系统，包括：采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康、亚健康及故障；若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端。采用本发明可以提高列车的运行效率。

Description

一种道岔监测方法及系统

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及一种道岔监测方法及系统。

背景技术

道岔作为城市轨道交通中重要的连接设备，可以实现列车从一股轨道转入另一股轨道。道岔的健康状态，会直接影响到列车的运行安全和效率，故而，对道岔的设备状态进行监测也变得尤为重要。

现阶段，运营商通常采用微机监测系统对道岔进行状态监测。具体的，微机监测系统可以实时采集线路内每个道岔的动作电流，并结合每个道岔在之前一段时间(如20秒内)采集的历史动作电流数据生成动作电流与时间的关系曲线图。然后，可以根据该关系曲线图确定每个道岔的健康状态，判断每个道岔可能发生的所有故障类型，并将前述每个道岔可能发生的所有故障类型作为监测结果，发送至终端，以使操作人员可以基于在终端查看该监测结果，并基于监测结果中各道岔可能发生的所有故障类型，对各道岔进行维护。

现有技术中，由于监测结果中可能包括多种故障类型，这样，操作人员需要对每个道岔进行多种故障类型的排查和维护，从而会在一定程度上增加道岔维护时间，进而影响到列车的运行效率。

发明内容

由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种道岔监测方法及装置。

第一方面，本发明实施例提出一种道岔监测方法，包括：

采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；

对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康、亚健康及故障；

若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端。

可选的，所述采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，包括：

通过当前线路中每个道岔对应的电流传感器，采集所述每个道岔的实时数据，并将所述每个道岔的实时数据由模拟信号转换为数字信号，其中，所述实时数据至少包括道岔的实时动作电流。

可选的，所述方法还包括：

获取所述每个道岔在预设历史时段内每次故障对应的故障类型及故障数据，对所述每次故障对应的故障类型及故障数据进行聚类处理，得到故障特征聚类大数据；

获取每种故障类型对应的处理方式，并基于所述每种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合。

可选的，所述对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，包括：

根据所述每个道岔对应的预处理数据，并结合预设健康值及预设亚健康值，确定所述每个道岔的健康状态；

所述若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，包括：

若存在故障状态的道岔，则基于所述故障特征聚类大数据，及每个故障状态的道岔对应的预处理数据，确定所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述故障处理方式集合，及所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，确定每个目标故障类型对应故障处理方式；

所述基于所述每个道岔对应的健康状态及所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，包括：

基于每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，及所述每个目标故障类型对应故障处理方式，生成所述当前线路对应的监测结果。

可选的，所述确定所述每个道岔的健康状态之后，还包括：

若存在亚健康状态的道岔，则基于所述故障特征聚类大数据，及每个亚健康状态的道岔对应的预处理数据，确定所述每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型；

基于所述故障处理方式集合，及所述每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型，确定每个目标趋向故障类型对应故障处理方式；

所述基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，包括：

基于所述每个目标趋向故障类型、每个目标趋向故障类型对应的故障处理方式、每个目标故障类型、每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成当前线路对应的监测结果。

可选的，所述确定所述每个道岔对应的健康状态之后，还包括：

统计所述当前线路内所有道岔在当前时刻前的预设统计时长内，各单位预设统计时长中每种故障类型的发生次数，及所述每个道岔的亚健康状态次数；

基于所述每个道岔的健康状态、所述每种故障类型的发生次数，及所述每个道岔的亚健康状态次数，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至所述终端。

可选的，所述确定所述每个道岔对应的健康状态之后，还包括：

基于所述每个道岔对应的预处理数据、所述每个道岔的健康状态、每个目标故障类型及所述每个目标趋向故障类型，生成所述当前线路内每个道岔对应的健康状态报告，并将所述健康状态报告发送至所述终端。

可选的，所述方法还包括：

若接收到健康检测指令，则确定所述健康检测指令对应的目标线路，采集所述目标线路内各道岔的实时数据，及上一次接收健康检测指令的历史时刻；

基于所述目标线路内各道岔的实时数据，确定所述目标线路内各道岔对应的健康值及所述目标线路的健康值，并基于所述上一次接收健康检测指令的历史时刻及当前时刻确定当前检测周期；

基于所述目标线路内各道岔对应的健康值、所述目标线路的健康值、所述目标线路内各道岔的实时数据、所述当前检测周期，生成所述目标线路的健康报告，并将所述健康报告发送至所述终端。

可选的，所述基于所述每种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合的方法，至少包括故障树、失效模式与影响分析方法。

第二方面，本发明实施例还提出一种道岔监测系统，所述系统包括感知层、平台层及应用层，其中：

所述感知层，用于采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；

所述平台层，用于：

对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康状态、亚健康状态及故障状态；

若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端

所述应用层，用于接收所述平台层发送的监测结果。

由上述技术方案可知，本发明实施例通过根据线路中各道岔的实时数据，确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成包含有每个故障状态的道岔对应的目标故障类型的监测结果。这样，每个道岔只对应有一种故障类型，使得操作人员可以更有针对性的对故障状态的道岔进行维护，从而可以有效减少道岔的维护时间，进而可以提高列车的运行效率。同时，本发明提供的方法中发送给终端的监测结果中还包括每个道岔的健康状态，如健康状态、亚健康状态及故障状态，这样，还可以使操作人员可以根据每个道岔的健康状态，选择性的对处于亚健康状态的道岔也进行预先维护，从而可以减少道岔故障几率，进而可以进一步提高列车的运行效率。

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，还可以根据这些图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种道岔监测方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种道岔监测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

图1示出了本实施例提供的一种道岔监测方法的流程示意图，包括：

S101，采集当前线路中每个道岔的实时数据，对每个道岔的实时数据进行预处理，得到每个道岔对应的预处理数据。

其中，所述预处理数据指对每个道岔的实时数据进行预处理后，得到的数据。

在实施中，可以实时采集当前线路中每个道岔的实时数据，对每个道岔的实时数据进行分析处理，确定当前线路中每个道岔的健康状态，如可以是健康状态、亚健康状态及故障状态等，并可以确定每个故障状态的道岔对应的故障类型，基于前述当前线路中每个道岔的健康状态及，每个故障道岔的故障类型生成当前时刻当前线路对应的监测结果，以使得操作人员可以根据该监测结果，了解到当前线路中每个道岔的健康状态及故障道岔的故障类型，以进行针对性的维护。具体的，可以实时采集当前线路中的每个道岔的实时数据，如可以通过安装在每个道岔的线缆上的电流传感器，采集对应的道岔的实时数据，如每个道岔的实时动作电流。然后，可以对前述采集的当前线路中每个道岔的实时数据进行数据预处理，得到预处理数据，如可以是模数转换等处理。

S102，对每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定每个道岔对应的健康状态。

其中，所述健康状态至少可以包括健康、亚健康及故障，该健康状态可以用于表明道岔的运行状态，如果运行正常且工作状况良好，则为健康；如果可以运行但工作状态不佳，则为亚健康；如果无法正常运行，则为故障。

在实施中，在得到每个道岔对应的预处理数据之后，可以对前述每个道岔对应的预处理数据进行进一步的统计分析处理，如可以通过云平台应用软件、人工智能算法等方法，以确定出当前线路内每个道岔对应的健康状态，如每个道岔对应的健康状态可以是健康、亚健康及故障等三种状态中的一种。

S103，若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型。

其中，所述目标故障类型指每个故障状态的道岔对应的故障类型，如可以是尖轨故障、转辙机故障等。

在实施中，在确定出当前线路中每个道岔对应的健康状态之后，可以确定前述当前线路中的所有道岔中是否存在健康状态为故障的道岔。若存在健康状态为故障(即故障状态)的道岔，则可以在前述当前线路的所有道岔中确定出所有健康状态为故障的道岔。然后，可以确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型。可以理解，不同故障状态的道岔对应的目标故障类型可以相同也可以不同。

S104，基于每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成当前线路对应的监测结果，并将监测结果发送至终端。

在实施中，在确定出上述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型之后，可以基于前述当前线路中每个道岔对应的健康状态，及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成当前时刻当前线路的监测结果，即该监测结果中可以包括有前述当前线路中每个道岔对应的健康状态，及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型。然后，可以将前述监测结果发送至终端，该终端可以是电脑、平板电脑或其他移动终端，只要将该终端的通信地址预先存储在道岔监测系统中即可。之后，操作人员可以通过终端接收并查看该监测结果，以基于该监测结果对当前线路中的道岔进行维护，如可以对故障状态的道岔进行微修或更换，也可以对亚健康状态的道岔进行维护。

由上述技术方案可知，本发明实施例通过根据线路中各道岔的实时数据，确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成包含有每个故障状态的道岔对应的目标故障类型的监测结果。这样，每个道岔只对应有一种故障类型，使得操作人员可以更有针对性的对故障状态的道岔进行维护，从而可以有效减少道岔的维护时间，进而可以提高列车的运行效率。同时，本发明提供的方法中发送给终端的监测结果中还包括每个道岔的健康状态，如健康状态、亚健康状态及故障状态，这样，还可以使操作人员可以根据每个道岔的健康状态，选择性的对处于亚健康状态的道岔也进行预先维护，从而可以减少道岔故障几率，进而可以进一步提高列车的运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，可以对每个道岔的实时数据进行模数转换，相应的上述步骤S101的处理可以如下：通过当前线路中每个道岔对应的电流传感器，采集每个道岔的实时数据，并将每个道岔的实时数据由模拟信号转换为数字信号。

其中，每个道岔的实时数据至少可以包括道岔的实时动作电流。

在实施中，考虑到采集到的每个道岔的实时数据通常是模拟信号，通常无法直接进行数据处理，故而可以在对每个道岔的实时数据进行预处理时，将模拟信号转换为电子信号。具体的，可以通过安装在当前线路中的每个道岔的线缆上的电流传感器，采集当前线路中每个道岔的实时数据，如至少可以是每个道岔的实时动作电流。在采集到每个道岔的实时数据后，可以通过A/D转换器对每个道岔的实时数据进行模数转换，将每个道岔的实时数据由模拟信号转换为电子信号。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，还可以构建故障特征聚类大数据及故障处理方式集合，相应的处理可以如下：获取道岔在预设历史时段内每次故障对应的故障类型及故障数据，对每次故障对应的故障类型及故障数据进行聚类处理，得到故障特征聚类大数据；获取每种故障类型对应的处理方式，并基于每种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合。

其中，所述预设历史时段指构建故障特征聚类大数据的历史数据所对应的时间段。

所述故障数据指当前线路中每个道岔发生故障时的实时数据。

实时故障特征聚类大数据指基于每个道岔在预设历史时段内每次故障对应的故障类型及故障数据，构建得到的故障类型和对应的故障数据的分类集合，如可以是故障类型A对应故障数据范围x₁-x₂；故障类型B对应故障数据范围y₁-y₂。

所述故障处理方式集合指基于各故障类型对应的处理方式构建的集合。

在实施中，可以获取当前线路中每个道岔在预设历史时段内(如可以是过去一周)，每次发生故障时所对应的故障类型及对应的故障数据，该故障数据可以是每个道岔发生故障时的实时动作电流。然后，可以对前述获取到的每个道岔在预设历史时段内发生故障时对应的故障类型和故障数据进行聚类处理，构建得到故障特征聚类大数据。并可以获取现有的各种故障类型对应的处理方式，如可以是权威工程师提供的每个故障类型对应的处理方式、或历史的处理方式中成功率较高的处理方式。然后，可以基于前述各种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合，如可以通过故障树分析法(Fault TreeAnalysis，FTA)、失效模式与影响分析法(Failure Mode and Effects Analysis，FMEA)。这样，构建故障特征聚类大数据及故障处理方式集合，可以为道岔监测提供更准确的数据依据，从而可以进一步提高对当前线路中每个道岔的监测结果的准确性，并可以提供出对应的故障处理方式，可以进一步减少操作人员对当前线路的各道岔的维护时间，提高维护效率，进而可以进一步提高列车的运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，还可以将每个发生故障的道岔的故障类型对应的故障处理方式，一同发送至终端，相应的上述步骤S102的处理可以如下：根据所述每个道岔对应的预处理数据，并结合预设健康值及预设亚健康值，确定所述每个道岔的健康状态；相应的上述步骤S103的处理可以如下：若存在故障状态的道岔，则基于所述故障特征聚类大数据，及每个故障状态的道岔对应的预处理数据，确定所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；基于所述故障处理方式集合，及所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，确定每个目标故障类型对应的故障处理方式；相应的上述步骤S104的处理可以如下：基于每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，及所述每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成所述当前线路对应的监测结果。

其中，所述预设健康值、预设亚健康值指针对道岔的运行状态设定的用于判断每个道岔的运行健康状态的数值，如可以存储的道岔的历史运行数据确定健康值及亚健康值。

在实施中，在得到当前线路内每个道岔对应的预处理数据之后，可以结合每个道岔的预处理数据确定每个道岔的实时健康值，并结合预设健康值及预设亚健康值确定前述当前线路中每个道岔的健康状态，如预设健康值为90，预设亚健康值为70，假设某道岔的实时健康值大于等于90，则认为该道岔处于健康状态；假设该道岔的实时健康值大于等于70小于90，则认为该道岔处于亚健康状态，否则，则认为该道岔处于故障状态。然后，可以确定在当前时刻当前线路中是否存在故障状态的道岔，如存在故障状态的道岔，则可以结合上述故障特征聚类大数据，及每个故障状态的道岔对应的预处理数据，确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，如故障类型A对应的动作电流范围为a₁～a₂，假设某道岔在当前时刻的动作电流在a₁～a₂之间，则可以确定该道岔的目标故障类型为故障类型A。之后，可以结合上述故障处理方式集合，在该故障处理方式集合中确定出该故障道岔的目标故障类型对应的故障处理方式。然后，可以基于前述确定的当前线路中的每个道岔对应的健康状态、前述每个故障状态的道岔的目标故障类型以及每个目标类型对应的故障处理方式，生成当前时刻当前线路对应的监测结果。这样，可以使操作人员可以根据监测结果中故障状态的道岔的目标故障类型和对应的处理方式，对故障状态的道岔进行针对性维护，从而可以进一步缩短道岔维护时间，进而进一步提高列车的运行效率，同时，还可以使操作人员根据监测结果，对亚健康状态的道岔进行预先维护，从而可以避免道岔发生故障，进而可以进一步提高列车的运行安全及运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，还可以将每个亚健康状态的道岔的目标趋向故障类型及对应的故障处理方式也发送至终端，相应的上述步骤S102之后，还可以进行如下处理：若存在亚健康状态的道岔，则基于故障特征聚类大数据，及每个亚健康状态的道岔对应的预处理数据，确定每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型；基于故障处理方式集合，及每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型，确定每个目标趋向故障类型对应故障处理方式；相应的上述步骤S104的处理可以如下：基于每个目标趋向故障类型、每个目标趋向故障类型对应的故障处理方式、每个目标故障类型、每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成当前线路对应的监测结果。

其中，所述目标趋向故障类型指亚健康状态的道岔可能发生的故障类型。

在实施中，在得到当前线路内每个道岔对应的预处理数据，并确定前述当前线路中每个道岔的健康状态之后，可以确定当前线路中是否存在亚健康状态的道岔。若存在亚健康状态的道岔，则可以结合上述故障特征聚类大数据，以及前述每个亚健康状态的道岔对应的预处理数据，确定每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型，如可以根据每个亚健康状态的道岔对应的实时数据，及故障特征聚类大数据中各故障类型对应的故障数据范围，确定每个亚健康状态的道岔对应的实时数据更接近与哪种故障类型的故障数据范围，确定每个亚健康状态的道岔的目标趋向故障类型。然后，可以基于每个亚健康状态的道岔的目标趋向故障类型，以及上述故障处理方式集合，确定每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型对应的故障处理方式。之后，可以每个目标趋向故障类型、每个目标趋向故障类型对应的故障处理方式、每个目标故障类型、每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成当前线路对应的监测结果，并将该监测结果发送至终端。这样，不仅可以使操作人员可以根据监测结果中故障状态的道岔的目标故障类型和对应的处理方式，对故障状态的道岔进行针对性维护，从而进一步缩短道岔维护时间，进而进一步提高列车的运行效率。同时，还可以实现故障预警，使操作人员可以根据每个目标故障类型对应的故障处理方式，对每个亚健康状态的道岔进行预先的针对性维护，减少故障后的纠正性维护，从而可以进一步避免道岔发生故障，缩短道岔维护时间，进而可以进一步提高列车的运行安全及运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，还可以对当前线路中的各个道岔在一段时间内健康状态进行监测，相应的上述步骤S102之后还可以进行如下处理：统计当前线路内所有道岔在当前时刻前的预设统计时长内，各单位预设统计时长中每种故障类型的发生次数，及每个道岔的亚健康状态次数；基于每个道岔的健康状态、每种故障类型的发生次数，及每个道岔的亚健康状态次数，生成当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至所述终端。

其中，所述预设统计时长指统计当前线路中所有道岔故障次数的间隔时长，如预设统计时长为一周，当前时刻为2019年10月15日10:00，则可以统计当前线路中所有道岔在2019年10月8日10:00-2019年10月15日10:00内发生的故障次数。

所述单位预设统计时长指所述预设统计时长划分的小的统计时长，如预设统计时长为一周，单位预设统计时长可以是一天。

在实施中，还可以统计当前线路内所有道岔在当前时刻前的预设统计时长内，各个单位预设统计时长中发生各种故障类型的次数，以及每个道岔出现亚健康状态的次数。然后，可以基于上述确定的每个道岔的健康状态、每中目标故障类型的发生次数及每个道岔的亚健康状态次数，生成当前线路对应的监测结果，并将该监测结果发送至终端。以预设统计时长为1周，单位预设统计时长为1天，当前时刻为2019年10月15日10:00为例，则可以确定当前时刻需要进行统计的是2019年10月8日10:00-2019年10月15日10:00各道岔出现亚健康状态及故障的次数、及2019年10月8日10:00-2019年10月15日10:00中的每一天各种故障类型的发生次数，假设当前线路中各道岔(假设只有道岔1-5)发生故障的次数及故障类型分别为3(故障A发生2次、故障B发生1次)、2(故障C发生1次、故障B发生1次)、0、1(故障C发生1次)、1(故障D发生1次)。然后，可以基于当前时刻确定的每个道岔的健康状态，确定当前时刻的健康道岔数、亚健康道岔数、故障道岔数，基于前述2019年10月8日10:00-2019年10月15日10:00各道岔出现故障的次数绘制对应的故障走势图，基于前述2019年10月8日10:00-2019年10月15日10:00各道岔出现亚健康及故障的次数确定对应的亚健康道岔排名及故障道岔排名，并可以基于前述各道岔发生故障的次数及故障类型绘制对应的故障分布图。之后，可以基于前述当前时刻的健康道岔数、亚健康道岔数、故障道岔数，故障走势图，亚健康道岔排名及故障道岔排名，故障分布图，生成监测结果，并将该监测结果发送至终端。这样，可以使得操作人员能够直观的了解到当前时刻及之前一段时间内的道岔情况，从而可以对当前线路内各个道岔的运行状态进行总体把控，以对当前线路的所有道岔进行整体的维护安排，进而进一步列车的提高运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，可以将每个道岔的健康状态及对应的相关信息均发送至终端，相应的处理可以如下：基于每个道岔对应的预处理数据、每个道岔的健康状态、每个目标故障类型及每个目标趋向故障类型，生成当前线路内每个道岔对应的健康状态报告，并将健康状态报告发送至终端。

在实施中，在确定出当前线路中每个道岔的健康状态之后，还可以基于每个道岔对应的预处理数据确定每个道岔对应的健康趋势。然后，可以基于每个道岔的健康状态、每个故障道岔对应的目标故障类型以及每个亚健康道岔对应的目标趋向故障类型，生成当前线路中各个道岔对应的健康状态报告，并可以将该健康状态报告发送至终端。以当前线路包括道岔1、道岔2、道岔3为例，假设各道岔对应的健康状态分别为健康、亚健康、故障，则可以确定各道岔的健康趋势，如分别可以是健康、故障、故障，及对应的目标故障类型或目标趋向故障类型，然后，可以基于前述各道岔对应的健康状态、预处理数据、健康趋势、故障类型生成监测结果，发送至终端。这样，可以使操作人员能够直观的了解到每一个道岔的运行状态、运行趋向，从而可以对每个道岔进行有针对性的维护，进而可以进一步减少维护时间，减少故障发生次数，提高列车运行的安全性和运行效率。

进一步地，在上述方法实施例的基础上，可以根据健康检测指令对线路中的道岔进行监测，相应的处理可以如下：若接收到健康检测指令，则确定健康检测指令对应的目标线路，采集目标线路内各道岔的实时数据，及上一次接收健康检测指令的历史时刻；基于目标线路内各道岔的实时数据，确定目标线路内各道岔对应的健康值及目标线路的健康值，并基于上一次接收健康检测指令的历史时刻及当前时刻确定当前检测周期；基于目标线路内各道岔对应的健康值、目标线路的健康值、目标线路内各道岔的实时数据、当前检测周期，生成目标线路的健康报告，并将健康报告发送至所述终端。

其中，所述目标线路指与健康检测指令对应的线路。

在实施中，可以在接收到健康检测指令时，对该健康检测指令对应的目标线路进行检测，该健康检测指令可以是系统按照设定的周期自动生成的，也可以是操作人员人为输入的。具体的，若接收到健康检测指令，则可以确定该健康检测指令对应的目标线路。然后，可以采集目标线路内各个道岔的实时数据，并可以确定上一次接收到的健康检测指令的历史时刻。之后，可以前述目标线路各道岔的实时数据进行预处理，确定各个道岔对应的健康值。然后，可以基于各个道岔的健康值确定目标线路的整体的健康值，并可以计算前述上一次接收到健康检测指令的历史时刻，与当前时的间隔时长，并将该间隔时长确定为当前检测周期。之后，可以基于前述目标线路内各道岔对应的健康值、目标线路的健康值、目标线路内各道岔的实时数据以及当前检测周期，生成目标线路对应的健康报告，并将该健康报告发送至所述终端。可以理解，还可以将人工检测内容，如道岔的外观等，预先输入系统中，在生成健康报告时，在上述数据的基础上还可以结合人工检测内容生成健康报告。这样，可根据健康报告确定整条线路的整体运行状况，及线路内各道岔的运行状况，从而可以实现对线路整体及各道岔的运行情况的整体把控，确定是对整条线路进行维护或者对某些道岔进行针对性的维护，进而可以进一步减少维护时间，减少故障发生次数，提高列车运行的安全性和运行效率。

可以理解，本发明上述各方法实施例的执行主体可以是道岔监测系统，该系统可以包括感知层，平台层和应用层。感知层可以实现数据的采集与传输。平台层可以实现数据的存储，处理。应用层可以实现数据分析结果的接收和图形展示。感知层可以包括：电流传感器、数据采集模块及通信传输模块。其中，电流传感器用于道岔实时数据的采集；数据采集模块用于对采集数据进行预处理，包括模数转换、数据缓存及数据发送等，该数据采集模块可以采用直流电源提供12V直流供电，并可采用WIFI无线接口、RS485或以太网连至通信传输设备；通信传输模块用于进行道岔预处理数据的传输，该通信传输模块可以选用工业级的4G无线路由器，该路由器可以采用WIFI接口，与采集模块一起放置于信号机房内，供电方式可以采用直流电源提供12V直流供电，通信传输模块也可以在公有网络上建立虚拟专用网络并进行加密通信，其通信方式可采用WIFI，也可以使用RS485或以太网传输。平台层可以是一台服务器，也可以是服务器集群，平台层可以接收数据采集模块通过通信传输设备发送的数据，并可以结合特征故障聚类大数据、人工智能算法对数据进行处理。应用层包括显示终端，如手机、电脑等，其可以完成平台层发送的数据并进行显示，以使操作人员可在显示终端查看道岔的实时监测结果、健康状态报告及健康报告等。

图2示出了本实施例提供的一种道岔监测系统，所述系统包括感知层201、平台层202及应用层203，其中：

所述感知层201，用于采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；

所述平台层202，用于：

对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康状态、亚健康状态及故障状态；

若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端

所述应用层203，用于接收所述平台层发送的监测结果。

以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种道岔监测方法，其特征在于，包括：

采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；

对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康、亚健康及故障；

若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端。

2.根据权利要求1所述的道岔监测方法，其特征在于，所述采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，包括：

通过当前线路中每个道岔对应的电流传感器，采集所述每个道岔的实时数据，并将所述每个道岔的实时数据由模拟信号转换为数字信号，其中，所述实时数据至少包括道岔的实时动作电流。

3.根据权利要求1所述的道岔监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述每个道岔在预设历史时段内每次故障对应的故障类型及故障数据，对所述每次故障对应的故障类型及故障数据进行聚类处理，得到故障特征聚类大数据；

获取每种故障类型对应的处理方式，并基于所述每种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合。

4.根据权利要求3所述的道岔监测方法，其特征在于，所述对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，包括：

根据所述每个道岔对应的预处理数据，并结合预设健康值及预设亚健康值，确定所述每个道岔的健康状态；

所述若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，包括：

若存在故障状态的道岔，则基于所述故障特征聚类大数据，及每个故障状态的道岔对应的预处理数据，确定所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述故障处理方式集合，及所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，确定每个目标故障类型对应的故障处理方式；

所述基于所述每个道岔对应的健康状态及所述每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，包括：

基于每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，及所述每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成所述当前线路对应的监测结果。

5.根据权利要求4所述的道岔监测方法，其特征在于，所述确定所述每个道岔的健康状态之后，还包括：

若存在亚健康状态的道岔，则基于所述故障特征聚类大数据，及每个亚健康状态的道岔对应的预处理数据，确定所述每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型；

基于所述故障处理方式集合，及所述每个亚健康状态的道岔对应的目标趋向故障类型，确定每个目标趋向故障类型对应故障处理方式；

所述基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，包括：

基于所述每个目标趋向故障类型、每个目标趋向故障类型对应的故障处理方式、每个目标故障类型、每个目标故障类型对应的故障处理方式，生成当前线路对应的监测结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述每个道岔对应的健康状态之后，还包括：

统计所述当前线路内所有道岔在当前时刻前的预设统计时长内，各单位预设统计时长中每种故障类型的发生次数，及所述每个道岔的亚健康状态次数；

基于所述每个道岔的健康状态、所述每种故障类型的发生次数，及所述每个道岔的亚健康状态次数，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至所述终端。

7.根据权利要求5所述的道岔监测方法，其特征在于，所述确定所述每个道岔对应的健康状态之后，还包括：

基于所述每个道岔对应的预处理数据、所述每个道岔的健康状态、每个目标故障类型及所述每个目标趋向故障类型，生成所述当前线路内每个道岔对应的健康状态报告，并将所述健康状态报告发送至所述终端。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若接收到健康检测指令，则确定所述健康检测指令对应的目标线路，采集所述目标线路内各道岔的实时数据，及上一次接收健康检测指令的历史时刻；

基于所述目标线路内各道岔的实时数据，确定所述目标线路内各道岔对应的健康值及所述目标线路的健康值，并基于所述上一次接收健康检测指令的历史时刻及当前时刻确定当前检测周期；

基于所述目标线路内各道岔对应的健康值、所述目标线路的健康值、所述目标线路内各道岔的实时数据、所述当前检测周期，生成所述目标线路的健康报告，并将所述健康报告发送至所述终端。

9.根据权利要求1所述的道岔监测方法，其特征在于，所述基于所述每种故障类型对应的处理方式，构建故障处理方式集合的方法，至少包括故障树分析法、失效模式与影响分析法。

10.一种道岔监测系统，其特征在于，所述系统包括感知层、平台层及应用层，其中：

所述感知层，用于采集当前线路中每个道岔的实时数据，对所述每个道岔的实时数据进行预处理，得到所述每个道岔对应的预处理数据；

所述平台层，用于：

对所述每个道岔对应的预处理数据进行分析处理，确定所述每个道岔对应的健康状态，其中，所述健康状态至少包括健康状态、亚健康状态及故障状态；

若存在故障状态的道岔，则确定每个故障状态的道岔对应的目标故障类型；

基于所述每个道岔对应的健康状态及每个故障状态的道岔对应的目标故障类型，生成所述当前线路对应的监测结果，并将所述监测结果发送至终端

所述应用层，用于接收所述平台层发送的监测结果。

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