CN111815129A - 一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，具体包括以下步骤：步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；步骤S3：基于获取的设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。与现有技术相比，本发明具有提高铁路设备运行的安全性和稳定性、保证大客量运营段周期间内铁路设备的正常运行等优点。
Description
技术领域
本发明涉及铁路交通运输技术领域，尤其是涉及一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法和装置。
背景技术
在铁路车站设备智能化管理系统中，预测性运维方法已经被广泛采用。常规预测性运维的通常方法是，通过对设备状况实施持续监测，基于模型分析设备健康指数，评估设备健康指数的状态，做出故障发生时间的预测以及维护时间的指导。
常规的预测性运维方法是基于设备本身特性进行分析。但在铁路车站运营中，对设备健康指数的要求不仅与设备本身特性相关，还与设备将面临的使用情况相关，比如在暑运、春运和重大任务前，对设备健康指数的要求与常规日常要求并不相同。
现有技术公开了一种工业大数据驱动的起重机械健康管控服务系统，先风险值的排序确定高风险起重机和低风险起重机，然后针对高风险起重机，通过基于累积损伤度的结构疲劳诊断或基于振动有效值的机构故障诊断来判断高风险起重机处于哪种健康状态并进行维护。但这类方法的判断条件是固定的，不能根据实际使用情况对运维的不同要求进行调整，缺少灵活性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的健康指数的要求未考虑运量较大时的情景、阈值设定缺少灵活性的缺陷而提供一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法和装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的所述设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
所述判定健康状态的周期的类型包括日常运营周期和大客量运营周期，所述大客量运营周期内包括大客量计划运营周期和大客量维护运营周期。
进一步地，所述大客量计划运营周期内设有大客量计划运营时间序列，所述大客量维护运营周期内设有与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列。
进一步地，所述大客量维护运营时间序列的起始时间在大客量计划运营时间序列的起始时间之前，所述大客量维护运营时间序列的结束时间在大客量计划运营时间序列的结束时间之前。
进一步地，所述大客量维护运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围小于日常运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围。
一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，包括存储器和处理器，所述存储器包括大客量计划运营段控制部和大客量维护运营段控制部，所述处理器包括设备预测性运维调整部，所述方法以计算机程序的形式存储于所述存储器中，并由所述处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的所述设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，设备预测性运维调整部根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
所述大客量计划运营周期内由大客量计划运营段控制部设置有大客量计划运营时间序列，所述大客量维护运营周期内由大客量维护运营段控制部设置有与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列。
与现有技术相比，本发明将铁路运营段细分为日常运营段和大客量运营段，并且增强对除日常运营段之外暑运、春运以及重大任务前的大客量运营段的调控，通过设置大客量计划运营段和大客量维护运营段对铁路运维进行控制，在大客量运营段内及时调整大客量运营段的设备健康指数阈值，保证大客量运营段期间内铁路设备的正常运行，提高了铁路设备运行的安全性和稳定性。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
图2为本发明装置的结构示意图。
附图标记：
201-大客量计划运营段控制部；202-大客量维护运营段控制部；203-设备预测性运维调整部。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例一
如图1所示，一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
判定健康状态的周期的类型包括日常运营周期和大客量运营周期，大客量运营周期内包括大客量计划运营周期和大客量维护运营周期。
大客量计划运营周期包括多个大客量计划运营时间序列Ti，i为1至n，n为自然数，Ti表示第i个大客量计划运营时间序列。
大客量维护运营周期包括多个与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列Oi，i为1至n，n为自然数，Oi表示第i个大客量维护运营时间序列。
大客量计划运营时间序列Ti的起止时间为TSi与TEi，大客量维护运营时间序列Oi的起止时间为OSi与OEi，OSi的计算方式为TSi-ΔSi，其中ΔSi根据铁路设备实际情况与运维情况评估确定；OEi的计算方式为TEi-ΔEi，其中ΔEi根据设备情况与运维情况评估确定。
设备健康指数HI范围为[x，y]，日常运营周期内，HI小于设备健康指数阈值z(z在[x，y]之间)表示设备处于健康状态，在大客量运营周期内，减小设备健康指数阈值z，即设备健康指数HI在[x，z]之间表示设备处于健康状态。
如图2所示，一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器包括大客量计划运营段控制部201和大客量维护运营段控制部202，处理器包括设备预测性运维调整部203，方法以计算机程序的形式存储于存储器中，并由处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，设备预测性运维调整部203根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
大客量计划运营周期内由大客量计划运营段控制部201设置有大客量计划运营时间序列，大客量维护运营周期内由大客量维护运营段控制部202设置有与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列。
实施例二
设备健康指数HI范围为[x，y]，日常运营周期内，HI大于设备健康指数阈值z(z在[x，y]之间)表示设备处于正常状态，在大客量运营周期内，增大设备健康指数阈值z，即设备健康指数HI在[z，y]之间表示设备处于状态状态。其余同实施例一。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的所述设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
2.根据权利要求1所述的一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，其特征在于，所述判定健康状态的周期的类型包括日常运营周期和大客量运营周期，所述大客量运营周期内包括大客量计划运营周期和大客量维护运营周期。
3.根据权利要求2所述的一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，其特征在于，所述大客量计划运营周期内设有大客量计划运营时间序列，所述大客量维护运营周期内设有与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列。
4.根据权利要求3所述的一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，其特征在于，所述大客量维护运营时间序列的起始时间在大客量计划运营时间序列的起始时间之前，所述大客量维护运营时间序列的结束时间在大客量计划运营时间序列的结束时间之前。
5.根据权利要求2所述的一种铁路车站设备运维任务触发信息处理方法，其特征在于，所述大客量维护运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围小于日常运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围。
6.一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器包括大客量计划运营段控制部(201)和大客量维护运营段控制部(202)，所述处理器包括设备预测性运维调整部(203)，所述方法以计算机程序的形式存储于所述存储器中，并由所述处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：接收到按照铁路重大任务安排、客流量和班次密度预设置的判定健康状态的周期及设备健康指数阈值；
步骤S2：根据当前运营时刻所属的运营时间段判断所处的判定健康状态的周期，并获取对应的设备健康指数阈值；
步骤S3：基于获取的所述设备健康指数阈值与当前运营时刻的设备健康指数进行比较，设备预测性运维调整部(203)根据两者的比较结果通过预测性运维算法生成相应的运维任务发送至运维管理系统。
7.根据权利要求6所述的一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，所述判定健康状态的周期的类型包括日常运营周期和大客量运营周期，所述大客量运营周期内包括大客量计划运营周期和大客量维护运营周期。
8.根据权利要求7所述的一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，所述大客量计划运营周期内由大客量计划运营段控制部(201)设置有大客量计划运营时间序列，所述大客量维护运营周期内由大客量维护运营段控制部(202)设置有与大客量计划运营时间序列对应的大客量维护运营时间序列。
9.根据权利要求8所述的一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，所述大客量维护运营时间序列的起始时间在大客量计划运营时间序列的起始时间之前，所述大客量维护运营时间序列的结束时间在大客量计划运营时间序列的结束时间之前。
10.根据权利要求7所述的一种基于铁路车站设备运维任务触发信息处理方法的装置，其特征在于，所述大客量维护运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围小于日常运营周期内由所述设备健康指数阈值确定的健康状态判定区间的范围。
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