CN110766034A - 一种通过大数据进行轨道形变预测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及轨道交通维护技术领域，尤其是一种通过大数据进行轨道形变预测的方法；一种通过大数据进行轨道形变预测的方法，它包括以下步骤：s1数据获取及整理步骤，获取并整理与形变预测相关的数据；s2数据无量纲统一；s3机器学习建模；由于形变数据距离当前时间比较远，显而易见其参考意义肯定没有距离较近的数据大，故通过指数平滑来提高模型的适应性。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通维护技术领域，尤其是一种通过大数据进行轨道形变预测的方法。
背景技术
在轨道交通(火车、地铁、高铁、轻轨等)的日常运营中，轨道的维护是一个涉及旅客人生安全的重大项目。现在轨道的形变检测大致分为两种方式，一是通过工人手持各式工具对沿路轨道进行检测，如有发现异常则上报管理部门并安排检修；二是通过安装在轨道、枕木或者龙门架等固定位置的位移传感器实时监控位移，当位移超过设定值时进行报警。
现有技术无法实现对未来一定时间内出现涉及行车安全的形变进行预测。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种通过大数据进行轨道形变预测的方法。
本发明的技术方案为：
一种通过大数据进行轨道形变预测的方法，其特征在于：它包括以下步骤：
s1数据获取及整理步骤，获取并整理与形变预测相关的数据；
在数据整理步骤中，采集并整理与形变预测相关的数据，以便于通过算法预测相应的形变情况。
具体而言，在所述数据获取和整理步骤中包括如下过程：
s101数据准备步骤，获取与轨道使用相关的数据；
在本步骤中，所述形变数据包括监控数据，监控数据每秒采集一次；所述监控数据为安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据。
s102数据整理步骤，对所述形变相关的数据进行清洗并将清洗后的所述形变相关的数据基于时间单元进行数据构建；清理规则包括：空余赋值、错值去除、交叉检验；清洗数据之后，基于时间单元进行数据构建，即按照时间的顺序将搜集到的数据进行整合；时间单元可以基于毫秒、秒、分钟等。
s2数据无量纲统一；
这里需要指出，上述矩阵数据实际上来自不同学科、不同观测技术(安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据)，因而量纲不同，必须进行一定的变换(平移或旋转)使之成为无量纲矩阵，全部各类数据均处于无量纲的统一坐标尺度下，利于融合分析；具体应用需结合实际情况而定，本文主要采用改进标准化法进行原始数据预处理。
变换后的矩阵合成为：
X＝(xk ij)n×m
其中n为样品总数、m为变量总数、k为样品分段数、p为变量分类数。
s3机器学习建模；
由于形变数据距离当前时间比较远，显而易见其参考意义肯定没有距离较近的数据大，故通过指数平滑来提高模型的适应性；
线性二次指数平滑法公式：
St (1)＝aYt-1+(1-a)St-1 (1)
St (2)＝aSt (1)-(1-a)St-1 (2)
其中，St，St-1分别为t期和t-1期的累计形变数据二次指数平滑值，a为平滑系数，Yt-1为t期前一期的单期形变值，在St(1)和St(2)已知的条件下，二次指数平滑法的预测模型为：
Ft+T＝at+btT
at＝2St (1)-St (2)
bt＝a(St (1)-St (2))/(1-a)
其中，T为预测超前期数，Ft-T为t-T期的形变累计预测值，at、bt是T期数据的参数。
本发明的有益效果为：将安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据全部各类数据均处于无量纲的统一坐标尺度下，利于融合分析；通过指数平滑法快速建立预测模型。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为轨道上安装传感光纤和FBG的示意图；
图3为道床上安装角度计的示意图；
图4为道床上安装高差计的示意图。
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说明：
如图2-4所示，对轨道交通中的轨道及其附属结构进行数据采集相关设备的安装。
其中，轨道上需要在铁轨的侧壁上通过粘合剂固定两条传感光纤和FBG传感器，FBG传感器位于两个传感光纤之间。
其中，道床两侧的连地墙侧壁上通过螺栓安装光纤光栅角度计，由于光纤光栅角度计是一种长条形物体，故尽量与车辆行进方向平行。
其中，道床上且位于轨道两侧均安装有光纤光栅高差计，它的一端连接道床另一端连接轨道，可有效监控轨道在枕木或者路基上的高度变化。
如图1所示，一种通过大数据进行轨道形变预测的方法，其特征在于：它包括以下步骤：
s1数据获取及整理步骤，获取并整理与形变预测相关的数据；
在数据整理步骤中，采集并整理与形变预测相关的数据，以便于通过算法预测相应的形变情况。
具体而言，在所述数据获取和整理步骤中包括如下过程：
s101数据准备步骤，获取与轨道使用相关的数据；
在本步骤中，所述形变数据包括监控数据，监控数据每秒采集一次；所述监控数据为安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据。
s102数据整理步骤，对所述形变相关的数据进行清洗并将清洗后的所述形变相关的数据基于时间单元进行数据构建；清理规则包括：空余赋值、错值去除、交叉检验；清洗数据之后，基于时间单元进行数据构建，即按照时间的顺序将搜集到的数据进行整合；时间单元可以基于毫秒、秒、分钟等。
s2数据无量纲统一；
这里需要指出，上述矩阵数据实际上来自不同学科、不同观测技术(安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据)，因而量纲不同，必须进行一定的变换(平移或旋转)使之成为无量纲矩阵，全部各类数据均处于无量纲的统一坐标尺度下，利于融合分析；具体应用需结合实际情况而定，本文主要采用改进标准化法进行原始数据预处理。
变换后的矩阵合成为：
X＝(xk ij)n×m
其中n为样品总数、m为变量总数、k为样品分段数、p为变量分类数。
s3机器学习建模；
由于形变数据距离当前时间比较远，显而易见其参考意义肯定没有距离较近的数据大，故通过指数平滑来提高模型的适应性；
线性二次指数平滑法公式：
St (1)＝aYt-1+(1-a)St-1 (1)
St (2)＝aSt (1)-(1-a)St-1 (2)
其中，St，St-1分别为t期和t-1期的累计形变数据二次指数平滑值，a为平滑系数，Yt-1为t期前一期的单期形变值，在St(1)和St(2)已知的条件下，二次指数平滑法的预测模型为：
Ft+T＝at+btT
at＝2St (1)-St (2)
bt＝a(St (1)-St (2))/(1-a)
其中，T为预测超前期数，Ft-T为t-T期的形变累计预测值，at、bt是T期数据的参数。
上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
Claims (3)
1.一种通过大数据进行轨道形变预测的方法，其特征在于：它包括以下步骤：
s1数据获取及整理步骤，获取并整理与形变预测相关的数据；
在数据整理步骤中，采集并整理与形变预测相关的数据，以便于通过算法预测相应的形变情况；
s2数据无量纲统一；
变换后的矩阵合成为：
X＝(xk ij)n×m
其中n为样品总数、m为变量总数、k为样品分段数、p为变量分类数；
s3机器学习建模；
线性二次指数平滑法公式：
St (1)＝aYt-1+(1-a)St-1 (1)
St (2)＝aSt (1)-(1-a)St-1 (2)
其中，St，St-1分别为t期和t-1期的累计形变数据二次指数平滑值，a为平滑系数，Yt-1为t期前一期的单期形变值，在St(1)和St(2)已知的条件下，二次指数平滑法的预测模型为：
Ft+T＝at+btT
at＝2St (1)-St (2)
bt＝a(St (1)-St (2))/(1-a)
其中，T为预测超前期数，Ft-T为t-T期的形变累计预测值，at、bt是T期数据的参数。
2.根据权利要求1所述的通过大数据进行轨道形变预测的方法，其特征在于：
在所述数据获取和整理步骤中包括如下过程：
s101数据准备步骤，获取与轨道使用相关的数据；
所述形变数据包括监控数据，监控数据每秒采集一次；所述监控数据为安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据。
s102数据整理步骤，对所述形变相关的数据进行清洗并将清洗后的所述形变相关的数据基于时间单元进行数据构建；清理规则包括：空余赋值、错值去除、交叉检验；清洗数据之后，基于时间单元进行数据构建，即按照时间的顺序将搜集到的数据进行整合；时间单元可以基于毫秒、秒、分钟等。
3.根据权利要求2述的通过大数据进行轨道形变预测的方法，其特征在于：
所述矩阵数据包括安装在轨道上的传感光纤以及FBG采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅角度计采集到的形变数据、安装在道床上光纤光栅高差计采集到的形变数据。
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Citations (4)
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| CN106809251A (zh) * | 2015-12-02 | 2017-06-09 | 北京控股磁悬浮技术发展有限公司 | 磁悬浮列车轨道不平顺的监测及预测方法、装置和系统 |
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