CN111695735A - 一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法、系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法、系统及装置，其中，一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，包括以下步骤，S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依达准则的单点几何参数实时预警模型；S2：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常，若是，执行S5；S4：单点几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常，若是，执行S5；S5：发出预警信息。本发明具有提高检测准确性地优点。
Description
技术领域
本发明涉及铁路检测的技术领域，尤其是涉及一种基于流计算的 铁路弓网实时预警方法、系统及装置。
背景技术
动态导高值、拉出值、跨内高差、坡度是电气化铁路中弓网接触 重要的几何参数指标。其性能影响着电气化铁路中能否顺利运行。在 电机车运行过程中，受外界环境、接触线张力和驰度的变化等因素的 影响，几何参数会存在超限等情况，严重情况下会导致打弓、钻弓等 现象。传统的几何参数超限是依据数据测量到的值通过与预先设定的 阈值进行比较(现有方法)，从而判断是否存在超限异常情况，但是存 在以下问题：
第一方面，数据传输过来后需要人为的进一步确认才能进行上报， 因此存在滞后性；
第二方面，阈值的定义过于依赖于传统经验，并没有从数据本身 的角度进行分析；
第三方面，监测设备受位置、天气、拍摄角度、成像质量的影响 会存在一定的误差，无法直接通过阈值来确定其是否异常。
发明内容
本发明目的在于提供一种涉及网、源、荷分析的风光消纳评价方 法，单点几何参数实时预警模型，横向比较，即同一批数据的相互比 较，通过拉依达准则计算同一批数据里的异常数据；历史几何参数实 时预警模型，纵向比较，即同一参数不同时期的比较，与历史几何参 数进行比较，通过核密度估计历史不同时期同一位置的数据建模，构 建几何参数的密度函数，从而计算数据的异常密度阈值，判断接触线 是否异常；具有提高检测准确性地优点。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于流计算 的铁路弓网实时预警方法，包括以下步骤，
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依 达准则的单点几何参数实时预警模型；
S2：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动 态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常；
S4：单点几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动 态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常，若是， 执行S5；
S5：发出预警信息。
本发明进一步设置为：所述S1中的历史几何参数实时预警模型 包括基于历史数据拟合密度函数：
其中，μ为期望值，σ为方差，x为需要拟合的参数。
本发明进一步设置为：所述S2具体包括以下步骤，
S21：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S22：过滤异常数据；
S23：将同一线路、行别、区站的数据分为一个单位小组。
本发明进一步设置为：所述S3具体包括以下步骤，
S31：对动态导高或跨内高差或动态拉出值或坡度历史数据拟合 高斯密度函数；
S32：计算异常阈值ε；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值ε对比，判断 数据是否异常，若是，执行S5。
本发明进一步设置为：所述S32具体包括以下步骤，
S321：从已有数据中选取特定比例的正常样本和异常样本，作为 测试集；
S322：使用不同的值作为阈值ε，并预测测试集数据是否异常， 根据准确率和召回率来选择异常阈值ε。
本发明进一步设置为：所述S4具体包括以下步骤，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望 值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为[μ-4σ,μ+4σ],单 点二级异常阈值为[μ-3σ,μ+3σ]；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常，若是，执行S5。
一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在于，包括， 数据获取单元及数据处理中心；
所述数据获取单元用于接收动态导高、跨内高差、动态拉出值及 坡度历史数据及实时数据；
所述数据处理中心用于建立单点几何参数实时预警模型，还用于 根据动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度历史数据建立历史几何 参数实时预警模型，所述历史几何参数实时预警模型及单点几何参数 实时预警模型用于根据动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时 数据判断接触线状态是否异常。
本发明进一步设置为：所述单点几何参数实时预警模型使用以下 方法判断接触线状态是否异常，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望 值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为,单点二级异常阈 值为；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常；
历史几何参数实时预警模型根据以下方法判断接触线状态是否 异常，
S31：对动态导高或跨内高差或动态拉出值或坡度历史数据拟合 高斯密度函数；
S32：计算异常阈值；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值对比，判断 数据是否异常。
本发明进一步设置为：还包括，
几何参数监测设备用于获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及 坡度实时数据；
预警接收设备，用于接收数据处理中心在判断接触线状态异常时 发出的预警信息，
无线通信装置，用于完成几何参数监测设备与数据获取单元之间 的数据交互，还用于完成预警接收设备与数据处理中心之间的数据交 互。
一种基于流计算的铁路弓网实时预警装置，包括，
终端处理器及存储器；
存储器用于存储数据和和计算机程序指令；
终端处理器用于实现一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法 的各步骤；
显示模块，用于显示预警信息。
综上所述，本发明的有益技术效果为：
1.本发明的单点几何参数实时预警模型，横向比较，即同一批数 据的相互比较，通过拉依达准则计算同一批数据里的异常数据；历史 几何参数实时预警模型，纵向比较，即同一参数不同时期的比较，与 历史几何参数进行比较，通过核密度估计历史不同时期同一位置的数 据建模，构建几何参数的密度函数，从而计算数据的异常密度阈值， 判断接触线是否异常；具有提高检测准确性地优点；
2.本发明的一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统具有通过 流计算实现几何参数异常的实时反馈的优点。
附图说明
图1是本发明的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法的流程 示意图。
图2是本发明的一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统的示意 图；
图3是本发明的一种基于流计算的铁路弓网实时预警装置的示意 图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1～3，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。
实施例1
值得说明的是，本实施例中，检测动态导高、跨内高差、动态拉 出值及坡度是否异常的方法是相互独立且流程相同的。以下的实施例 以检测导高是否异常为例，对本方法进行具体说明。
参照图1，一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，包括以下 步骤，
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依 达准则的单点几何参数实时预警模型；
S2：获取动态导高实时数据；
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高实时数据进行计 算并判断数据是否异常；
S4：单点几何参数实时预警模型对动态导高实时数据进行计算并 判断数据是否异常，若是，执行S5；
S5：发出预警信息。
下面依次对各个步骤进行说明。
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依 达准则的单点几何参数实时预警模型。
其中，历史几何参数实时预警模型包括基于历史数据拟合密度函 数：
其中，μ为期望值，σ为方差，x为需要拟合的参数。
S2：获取动态导高实时数据。
值得说明的是，S2具体包括以下步骤，
S21：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S22：过滤异常数据；
S23：将同一线路、行别、区站的数据分为一个单位小组。
其中，S22具体包括以下步骤，
S221：过滤速度低于10km/h的数据；
S222：过滤弓位置检测出错的数据；
S223：过滤导高值为空的数据；
S224：过滤导高值为负的数据。
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高实时数据进行计 算并判断数据是否异常。
值得说明的是，S3具体包括以下步骤，
S31：对动态导高历史数据进行清洗，对动态导高历史数据拟合 高斯密度函数；
S32：计算异常阈值ε；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值ε对比，判断 数据是否异常，
若是，执行S5。
具体的，S31还包括以下步骤，
S311：过滤速度低于10km/h的数据；
S312：过滤弓位置检测出错的数据；
S313：过滤导高值为空的数据；
S314：过滤导高值为负的数据。
具体的，S32包括以下步骤，
S321：从已有数据中选取特定比例的正常样本和异常样本，值得 说明的是，本实施例中，正常样本和异常样本的比例为600：1，作 为测试集；
S322：使用不同的值作为阈值ε，并预测测试集数据是否异常， 根据准确率和召回率来选择异常阈值ε。
S4：单点几何参数实时预警模型对动态导高实时数据进行计算并 判断数据是否异常，若是，执行S5。
具体的，S4具体包括以下步骤，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望 值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为[μ-4σ,μ+4σ],单 点二级异常阈值为[μ-3σ,μ+3σ]；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常，当导高值在一级 异常阈值内，则判断单点导高一级异常；当导高值在二级异常阈值内， 则判断单点导高二级异常，若是，执行S5。
期望值的计算公式为：
方差的计算公式为：
实施例2
值得说明的是，本实施例中，本系统可以应用于检测动态导高、 跨内高差、动态拉出值及坡度是否异常，且本系统检测动态导高、跨 内高差、动态拉出值及坡度是否异常的方法是相互独立且流程相同的。 以下的实施例以检测导高是否异常为例，对本系统进行具体说明。
参照图2，一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在 于，包括，
数据获取单元及数据处理中心；
数据获取单元用于接收动态导高历史数据及实时数据；
数据处理中心用于建立单点几何参数实时预警模型，还用于根据 动态导高历史数据建立历史几何参数实时预警模型，历史几何参数实 时预警模型及单点几何参数实时预警模型用于根据动态导高实时数 据判断接触线状态是否异常。
还包括，
几何参数监测设备用于获取动态导高实时数据；
预警接收设备，用于接收数据处理中心在判断接触线状态异常时 发出的预警信息，
无线通信装置，用于完成几何参数监测设备与数据获取单元之间 的数据交互，还用于完成预警接收设备与数据处理中心之间的数据交 互。
下面对本系统的各个部分进行详细说明。
数据获取单元还用于对历史数据和实时数据进行清洗工作，清洗 工作包括以下步骤，
S311：过滤速度低于10km/h的数据；
S312：过滤弓位置检测出错的数据；
S313：过滤导高值为空的数据；
S314：过滤导高值为负的数据。
数据获取单元还用于将同一线路、行别、区站的历史数据或实时 数据分为一个单位小组。
数据处理中心建立的历史几何参数实时预警模型包括基于历史 数据拟合密度函数：
其中，μ为期望值，σ为方差，x为需要拟合的参数。
历史几何参数实时预警模型判断接触线的导高是否异常包括以 下步骤，
S31：对动态导高历史数据进行清洗，对动态导高历史数据拟合 高斯密度函数；
S32：计算异常阈值ε；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值ε对比，判断 数据是否异常，
若是，进行单点几何参数实时 预警模型判断接触线状态是否异常工作。
具体的，S32包括以下步骤，
S321：从已有数据中选取特定比例的正常样本和异常样本，值得 说明的是，本实施例中，正常样本和异常样本的比例为600：1，作 为测试集；
S322：使用不同的值作为阈值ε，并预测测试集数据是否异常， 根据准确率和召回率来选择异常阈值ε。
单点几何参数实时预警模型判断接触线状态是否异常包括以下 步骤，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望 值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为[μ-4σ,μ+4σ],单 点二级异常阈值为[μ-3σ,μ+3σ]；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常，当导高值在一级 异常阈值内，则判断单点导高一级异常；当导高值在二级异常阈值内， 则判断单点导高二级异常，若是，数据处理中心发送报警信息至报警 接收设备。
期望值的计算公式为：
方差的计算公式为：
预警接收设备包括移动终端及PC端，其中，移动终端包括智能 手机及平板。
实施例3
参照图3，一种基于流计算的铁路弓网实时预警装置，包括，
终端处理器及存储器；
存储器用于存储数据和和计算机程序指令；
终端处理器用于实现一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法 的各步骤；
显示模块，用于显示预警信息。
值得说明的是，本实施例中，检测动态导高、跨内高差、动态拉 出值及坡度是否异常的方法是相互独立且流程相同的。以下的实施例 以检测导高是否异常为例，对本方法进行具体说明。
一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，包括以下步骤，
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依 达准则的单点几何参数实时预警模型；
S2：获取动态导高实时数据；
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高实时数据进行计 算并判断数据是否异常，若是，执行S5；
S4：单点几何参数实时预警模型对动态导高实时数据进行计算并 判断数据是否异常，若是，执行S5；
S5：发出预警信息。
下面依次对各个步骤进行说明。
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依 达准则的单点几何参数实时预警模型。
其中，历史几何参数实时预警模型包括基于历史数据拟合密度函 数：
其中，μ为期望值，σ为方差，x为需要拟合的参数。
S2：获取动态导高实时数据。
值得说明的是，S2具体包括以下步骤，
S21：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S22：过滤异常数据；
S23：将同一线路、行别、区站的数据分为一个单位小组。
其中，S22具体包括以下步骤，
S221：过滤速度低于10km/h的数据；
S222：过滤弓位置检测出错的数据；
S223：过滤导高值为空的数据；
S224：过滤导高值为负的数据。
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高实时数据进行计 算并判断数据是否异常，若是，执行S5。
值得说明的是，S3具体包括以下步骤，
S31：对动态导高历史数据进行清洗，对动态导高历史数据拟合 高斯密度函数；
S32：计算异常阈值ε；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值ε对比，判断 数据是否异常，
若是，执行S5。
具体的，S31还包括以下步骤，
S311：过滤速度低于10km/h的数据；
S312：过滤弓位置检测出错的数据；
S313：过滤导高值为空的数据；
S314：过滤导高值为负的数据。
具体的，S32包括以下步骤，
S321：从已有数据中选取特定比例的正常样本和异常样本，值得 说明的是，本实施例中，正常样本和异常样本的比例为600：1，作 为测试集；
S322：使用不同的值作为阈值ε，并预测测试集数据是否异常， 根据准确率和召回率来选择异常阈值ε。
S4：单点几何参数实时预警模型对动态导高实时数据进行计算并 判断数据是否异常，若是，执行S5。
具体的，S4具体包括以下步骤，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望 值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为[μ-4σ,μ+4σ],单 点二级异常阈值为[μ-3σ,μ+3σ]；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常，当导高值在一级 异常阈值内，则判断单点导高一级异常；当导高值在二级异常阈值内， 则判断单点导高二级异常，若是，执行S5。
期望值的计算公式为：
方差的计算公式为：
值得说明的是，终端处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器 件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可 以是任何常规的处理器等。
存储器可以是处理器的内部存储单元，例如处理器的硬盘或内存。存 储器也可以是处理器的外部存储设备，例如处理器上配备的插接式硬 盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD) 卡，闪存卡(Flash Card)等。存储器还可以既包括处理器的内部存储单 元也包括外部存储设备。存储器用于存储计算机程序以及处理器所需 的其他程序和数据。存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要 输出的数据。
Claims (10)
1.一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1：建立基于密度估计的历史几何参数实时预警模型及基于拉依达准则的单点几何参数实时预警模型；
S2：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S3：历史几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常；
S4：单点几何参数实时预警模型依次对动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据依次进行计算并判断数据是否异常，若是，执行S5；
S5：发出预警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，其特征在于，所述S1中的历史几何参数实时预警模型包括基于历史数据拟合密度函数：
其中，μ为期望值，σ为方差，x为需要拟合的参数。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，其特征在于，所述S2具体包括以下步骤，
S21：获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
S22：过滤异常数据；
S23：将同一线路、行别、区站的数据分为一个单位小组。
4.根据权利要求3所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，其特征在于，所述S3具体包括以下步骤，
S31：对动态导高或跨内高差或动态拉出值或坡度历史数据拟合高斯密度函数；
S32：计算异常阈值ε；
S33：计算实时数据的高斯密度p(x),并与异常阈值ε对比，判断数据是否异常，若是，执行S5。
5.根据权利要求4所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法，其特征在于，所述S32具体包括以下步骤，
S321：从已有数据中选取特定比例的正常样本和异常样本，作为测试集；
S322：使用不同的值作为阈值ε，并预测测试集数据是否异常，根据准确率和召回率来选择异常阈值ε。
6.根据权利要求3所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在于，所述S4具体包括以下步骤，
S41：对单位小组分别用实时数据的均值和方差估计总体的期望值和方差；
S42：依据拉依达准则定义单点一级异常阈值为[μ-4σ,μ+4σ],单点二级异常阈值为[μ-3σ,μ+3σ]；
S43：对每个单点实时数据判断数据是否异常，若是，执行S5。
7.一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在于，包括，
数据获取单元及数据处理中心；
所述数据获取单元用于接收动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度历史数据及实时数据；
所述数据处理中心用于建立单点几何参数实时预警模型，还用于根据动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度历史数据建立历史几何参数实时预警模型，所述历史几何参数实时预警模型及单点几何参数实时预警模型用于根据动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据判断接触线状态是否异常。
8.根据权利要求1所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在于，所述单点几何参数实时预警模型使用权利要求6所述的方法判断接触线状态是否异常，所述历史几何参数实时预警模型根据权利要求4所述的方法判断接触线状态是否异常。
9.根据权利要求1所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警系统，其特征在于，还包括，
几何参数监测设备用于获取动态导高、跨内高差、动态拉出值及坡度实时数据；
预警接收设备，用于接收数据处理中心在判断接触线状态异常时发出的预警信息，
无线通信装置，用于完成几何参数监测设备与数据获取单元之间的数据交互，还用于完成预警接收设备与数据处理中心之间的数据交互。
10.根据权利要求1所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警装置，其特征在于，包括，
终端处理器及存储器；
存储器用于存储数据和和计算机程序指令；
终端处理器用于实现权利要求1-6任意一项所述的一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法的各步骤；
显示模块，用于显示预警信息。
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