CN111598522A - 一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统及方法，系统柜包括基于Hadoop或Spark云计算科学和技术，并通过云端服务器构建的云平台，该云平台包括用户管理模块、电力牵引供电计算数学模块、大数据分析模块和终端；所述大数据分析模块包括数据采集模块、分析模块和数据库；所述分析模块用于根据用户新输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数。本发明通过云平台的建立及大数据的分析计算使得大幅提高了工作效率，参数重复利用率高，标准化管理，通用性更强。
Description
技术领域
本发明涉及铁路接触网领域，尤其是一种电气化铁道接触网计算系统。
背景技术
随着我国电气化铁道里程的日益增加及铁路运营速度的提高，对电气化铁道接触网设计的可靠性的要求也日益严格。工程计算是整个接触网系统设计的重要组成部分，其计算过程的精确性直接关系到列车的运行安全。接触网工程计算一直以来都存在计算步骤繁琐，费时费力且容易出错等问题。近年来开发的一些计算工具：如工程计算模板，虽大幅提高了工作效率，但是也存在一些问题，计算模板稳定性差，容易被修改，参数重复利用率不高，不利于与接触网通用数据库的接口进行连接、不利于标准化管理，而且界面比较繁琐，操作复杂。在这样的大环境下，开发一个基于云平台的接触网计算系统，既可以解决原计算软件存在的问题，又可以为实施PDM(数据库管理)平台创造条件。另外，在接触网设计过程中，气象条件、导线类型、零件等初始输入数据以及工程计算的结果在各条线路接触网的现行设计过程中重复利用率不高，在电气化铁道接触网设计线路不断增多，速度目标值逐步提高的今天，建立一个完备的电力牵引供电系统专业的基于云平台的智能计算系统显得非常必要。
现阶段，手工计算和软件计算这两种方法在电气化铁路接触网施工中是相对比较常用的接触网计算方法，而云计算在IT行业中的开发和应用相对比较成熟,各技术比较完善，但是将云计算与铁路接触网计算实际应用还处于初级阶段，在如何利用云计算解决接触网计算的实际问题还处于研究当中。但是这两种方法在实际的电气化铁路接触网施工的应用过程总依然会出现诸多类型的问题。
举例来讲，手工计算的腕臂预配计算方法应用原理事实上就是根据在腕臂支持结构中的平腕臂、斜腕臂会与其上下底座之间的支柱结构形成一种类似于直角三角形的计算角度，手工计算正是根据勾股定理的有效应用来完成对腕臂预配的计算结果，因此这种传统的手工计算方法必然会产生非常大的误差，而对于这种误差现象就只能通过现场模拟施工的方式来进行反复地调整以使腕臂预配的计算达到最终的设计与验收的要求标准。同时这种方法还具有计算时间较长的缺点，尤其是在某些高速电气化铁路工程的施工过程中，其关于腕臂预配计算的计算量之大是使用手工计算方法无法有效满足其要求的，因此这种方法已经渐渐被淘汰。
而使用软件计算的方法来完成腕臂预配计算时，软件计算方法又会在使用过程中受到相关软件运营商的垄断限制，造成一个软件只能在一台电脑上使用而一台电脑显然也无法有效满足铁路电气化工程的施工进度要求的，因此设计出相应的通用性较高的、计算流程较为简单、设备结构便于维护、计算结果精度较高的接触网计算软件已经成为当前铁路电气化工程施行过程中的必然要求。
针对该项技术难题，很多企业和机构都在不断地研究探索中，期间不乏有先进的技术与成功的经验。但总体来说，软件普遍缺乏适应性，很多问题亟待解决:一是现有软件往往只能解决本项目或者一种类型设计结构的计算，如遇新的项目则需要重新设计或修改软件；二是不少软件将部分或全部参数固化在程序中，虽然减少了数据输入工作量，但如遇这些参数变化，软件将无法使用；三是软件计算功能单一，不能同时解决接触网施工中的多项计算问题，不能同时适应高速、普速以及改造项目等各种计算需求等。
发明内容
本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种电气化铁道接触网计算系统，能够更加高效，且通用性更强。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：包括基于Hadoop或Spark云计算科学和技术，并通过云端服务器构建的云平台，该云平台包括用户管理模块、电力牵引供电计算数学模块、大数据分析模块和终端；
所述大数据分析模块包括数据采集模块、分析模块和数据库；
所述数据采集模块用于自动采集用户输入的施工信息和电力牵引供电计算数学模块计算出的施工参数；
所述数据库用于储存数据采集模块采集的施工信息和施工参数，和供管理员手动输入储存施工信息和施工参数；
所述分析模块用于根据用户新输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数。
作为优选：所述电力牵引供电计算数学模块包括软横跨计算模型、硬横梁计算模型、补偿装置计算模型、弹性吊索计算模型、支持定位装置计算模型、吊弦计算模型。
作为优选：所述用户管理模块包括用户管理模块、权限管理模块和信息采集模块；所述用户管理模块用于实现用户信息的建立及管理；所述权限管理模块用于设置用户使用云平台的权限；所述信息采集模块用于收集并储存信息填写模块处填写的用户信息。
作为优选：所述终端为电脑、手机、智能设备中的一种或多种。
作为优选：所述云端服务器采用Web服务器、数据库服务器及Hadoop服务器中的一个或多个。
作为优选：施工信息包括关联地形、线路信息、设备信息、管理、环境等。
本发明解决其技术问题所采用的另一个技术方案是：包括如下步骤：步骤一：用户通过终端将测量到的施工信息输入平台；步骤二：分析模块根据用户输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数，为用户提供智能最优匹配的施工参数控制参考值，并通过终端显示给用户。
作为优选：还包括通过管理员手动输入储存施工信息和施工参数预先建立的数据库。
本发明的有益效果是：本发明以云平台为基础的电力建立起电力牵引供电软横跨、硬横梁、补偿装置、弹性吊索、支持定位装置、吊弦等结构的数智能计算学模型。
同时基于大数据分析模块，分析模块基于神经网络、遗传算法等人工智能算法，提升计算参数的高精度预测及智能最优匹配，实现电力牵引供电系统的智能辅助施工。
通过云平台的建立及大数据的分析计算使得大幅提高了工作效率，参数重复利用率高，标准化管理，通用性更强。
附图说明
图1为本发明的使用流程框图；
图2为本发明电力牵引供电计算数学模块结构框图；
图3为本发明大数据分析模块结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述：
如图1、2、3所示，本实施例包括基于Hadoop或Spark云计算科学和技术，并通过云端服务器构建的云平台，其中服务器采用采集服务器、Web服务器、数据库服务器及Hadoop服务器群等专业服务器构成分布存储、集群计算、实时显示、在线分析、安全可靠的云平台，
该云平台包括用户管理模块、电力牵引供电计算数学模块、大数据分析模块和终端；其中终端可以采用采集黑匣子和平板电脑，满足不同类型、不同厂家电力牵引供电系统大数据采集及线路信息数据、设备信息数据等数据采集。终端其中平板电脑可以跟换成手机等智能设备。
同时云平台上还可以建立电力牵引供电系统数据监控模块，可以对数据进行监控、数据分析挖掘及数据展示等功能，
其中如图3所示大数据分析模块包括数据采集模块、分析模块和数据库；
所述数据采集模块用于自动采集用户输入的施工信息和电力牵引供电计算数学模块计算出的施工参数；
所述数据库用于储存数据采集模块采集的施工信息和施工参数，和供管理员手动输入储存施工信息和施工参数；
所述分析模块用于根据用户新输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数。
其中如图2所示，电力牵引供电计算数学模块包括软横跨计算模型、硬横梁计算模型、补偿装置计算模型、弹性吊索计算模型、支持定位装置计算模型、吊弦计算模型；软横跨计算模型、硬横梁计算模型、补偿装置计算模型、弹性吊索计算模型、支持定位装置计算模型、吊弦计算模型包含有软横跨计算；硬横梁计算；补偿装置计算；弹性吊索计算；支持定位装置计算；吊弦计算。
且软横跨计算主要研究结合实际的软横跨预制算法，以实际结构的标准形式为依据，以实际负载为基础，以安装后的受力状态为前提，由负载计算转化为结构尺寸计算。补偿装置计算是根据补偿装置a、b值随温度变化的规律，建立补偿安装曲线的数学模型，通过计算获取相关数据指导施工、运营工作。支持定位装置计算主要研究结构受力和几何参数之间的关系，以此为基础对现有腕臂参数计算方法进行研究。吊弦计算包括简单链形悬挂和弹性链形悬挂的位置、尺寸参数的计算，重点研究弹性链形悬挂的精确计算方法和竖曲线对吊弦计算的影响
其中用户管理模块包括用户管理模块、权限管理模块和信息采集模块；所述用户管理模块用于实现用户信息的建立及管理；所述权限管理模块用于设置用户使用云平台的权限；所述信息采集模块用于收集并储存信息填写模块处填写的用户信息。
其中施工信息包括关联地形、线路信息、设备信息、管理、环境等。
其中分析模块基于神经网络、遗传算法等人工智能算法，对数据库及电力牵引供电计算数学模块进行分析处理，通过大数据深度挖掘技术，对电力牵引供电系统施工参数进行分析，并得出控制参考值，为类似工况的在建或待建项目提供参考依据。
通过大数据科学和技术，关联地形、线路信息、设备信息、管理、环境等多因素的电力牵引供电系统施工方案比选理论和方法。
通过大数据分析进行电力牵引供电工程前瞻性施工预演并反馈指导电力牵引供电系统的设计、施工、运营维护等。
如图1所示，云平台的大体使用步骤如下：
步骤一：用户通过用户管理模块注册账号和获取权限，
步骤二：用户通过终端将测量到的施工信息输入平台；
步骤三：分析模块根据用户输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数，为用户提供智能最优匹配的施工参数控制参考值，并通过终端显示给用户。
其中平台初次建成时管理员可以手动输入储存施工信息和施工参数预先建立的数据库。
上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：包括基于Hadoop或Spark云计算科学和技术，并通过云端服务器构建的云平台，该云平台包括用户管理模块、电力牵引供电计算数学模块、大数据分析模块和终端；
所述大数据分析模块包括数据采集模块、分析模块和数据库；
所述数据采集模块用于自动采集用户输入的施工信息和电力牵引供电计算数学模块计算出的施工参数；
所述数据库用于储存数据采集模块采集的施工信息和施工参数，和供管理员手动输入储存施工信息和施工参数；
所述分析模块用于根据用户新输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：所述电力牵引供电计算数学模块包括软横跨计算模型、硬横梁计算模型、补偿装置计算模型、弹性吊索计算模型、支持定位装置计算模型、吊弦计算模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：所述用户管理模块包括用户管理模块、权限管理模块和信息采集模块；
所述用户管理模块用于实现用户信息的建立及管理；
所述权限管理模块用于设置用户使用云平台的权限；
所述信息采集模块用于收集并储存信息填写模块处填写的用户信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：所述终端为电脑、手机、智能设备中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：所述云端服务器采用Web服务器、数据库服务器及Hadoop服务器中的一个或多个。
6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：施工信息包括关联地形、线路信息、设备信息、管理、环境等。
7.一种基于云平台的电气化铁道接触网计算方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：用户通过终端将测量到的施工信息输入平台；
步骤二：分析模块根据用户输入的施工信息，调用数据库、和电力牵引供电计算数学模块预存的多种计算模型，找寻出数据库中最匹配施工信息和施工参数、及最匹配的计算模型，最终计算出施工参数，为用户提供智能最优匹配的施工参数控制参考值，并通过终端显示给用户。
8.根据权利要求5所述的一种基于云平台的电气化铁道接触网计算系统，其特征在于：还包括通过管理员手动输入储存施工信息和施工参数预先建立的数据库。
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