CN116223036A - 基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统 - Google Patents

基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统，包括数据采集终端以及远程监控单元；所述采集终端用于采集并发送列车轴承的温度数据；所述远程监控单元用于对所述温度数据进行分析处理，得到分析后的结果，并根据分析后的结果进行预警处理或报警处理。本发明通过对某一连续时刻段内的轴承温度数据进行判断分析，剔除或识别出异常的温度数据信息，并利用温度数据对轴承温度进行预警或报警，消除了异常温度数据对监测结果的影响，提高了轴承温度监测的可靠性以及准确性，保证了轨道交通的运行安全。

Description

基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统
技术领域
本发明涉及轨道交通监测领域，具体涉及一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统。
背景技术
随着我国交通行业的迅猛发展，现代化步伐加快，轨道交通成为城市的主要交通工具，但同时也伴随着安全风险。轴承作为列车的关键部位之一，列车在运行过程中因为振动和冲击等原因可能对轴承造成损伤，影响列车的安全性能，所以轴承监测成为保证列车安全运行的重要内容。
目前，监测轴承主要以油样、噪声、振动以及温度为主；其中，基于轴承温度信息对轴承进行监测，由于效果较好，其使用较为广泛；但列车轴承温度在测量时，易受外部环境、列车运行状况以及列车运行速度等的影响，容易出现传感器出错或传感器测量的温度出错，使得测量的温度数据存在异常的问题，从而引发错误预警和报警。
因此，需要一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统，能够解决以上问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统，能够消除异常温度数据对监测结果的影响，提高了轴承温度监测的可靠性以及准确性。
本发明的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，包括如下步骤：
S1.采集目标轴承在n时刻的温度Tn；
S2.判断所述温度Tn是否正常，若是，则将数据集中最旧的数据删除，并将所述温度Tn插入到数据集中；若否，则进入下一步；
S3.采集目标轴承在n+1时刻的温度Tn+1，判断所述温度Tn+1是否正常，若是，则对所述温度Tn进行更新，得到更新后的温度Tn ′；若否，则计算温度Tn+1与温度Tn之间的差值Δt，并对所述差值Δt进行如下判断：
若差值Δt大于预设阈值ΔT或者为非正实数，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；
若差值Δt小于等于预设阈值ΔT且为非负实数，则进入下一步；
S4.采集目标轴承在n+2时刻的温度Tn+2，判断所述温度Tn+2是否正常，若是，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；若否，则计算温度Tn+2与温度Tn+1之间的差值Δt1，并对所述差值Δt1进行如下判断：
若差值Δt1大于预设阈值ΔT1或者为非正实数，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；
若差值Δt1小于等于预设阈值ΔT1且为非负实数，则表明目标轴承温度在合理的范围上升，温度Tn为有效值，并根据温度Tn对轴承温度进行预警。
进一步，所述数据集包括列车轴承在n时刻前的若干正常温度数据；其中，所述列车轴承包括目标轴承。
进一步，根据温度Tn对轴承温度进行预警，包括如下步骤：
S5.将温度Tn与预警阈值TY进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TY，则进行目标轴承温度预警，并进入下一步；
若温度Tn小于预警阈值TY，则目标轴承温度正常；
S6.将温度Tn与预警阈值TB进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TB，则进行目标轴承温度报警；
若温度Tn小于预警阈值TB，则进行目标轴承温度预警。
进一步，根据如下公式确定预设阈值ΔT：
ΔT＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。
进一步，根据如下公式确定预设阈值ΔT1：
ΔT1＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。
进一步，根据如下公式确定预警阈值TY：
TY＝TR-α*Ts；
其中，TR为轴承材料对应最高使用温度的k倍；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。
进一步，根据如下公式确定预警阈值TB：
TB＝TV-α*Ts；
其中，TV为轴承材料对应的最高使用温度；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。
一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测系统，包括数据采集终端以及远程监控单元；
所述采集终端用于采集并发送列车轴承的温度数据；
所述远程监控单元用于对所述温度数据进行分析处理，得到分析后的结果，并根据分析后的结果进行预警处理或报警处理。
进一步，所述采集终端包括控制模块、通信模块以及温度传感模组；
所述温度传感模组用于采集列车轴承的温度数据；所述控制模块通过通信模块将所述温度数据发送给所述远程监控单元。
进一步，所述远程监控单元包括云平台；所述云平台包括网络服务器以及报警服务设备。
本发明的有益效果是：本发明公开的一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法及系统，通过对某一连续时刻段内的轴承温度数据进行判断分析，剔除或识别出异常的温度数据信息，并将正常的温度信息保存到数据集中，并不断更新数据集，使得正常或准确的温度数据得以保留，并利用正常的温度数据对轴承温度进行预警或报警，消除了异常温度数据对监测结果的影响，提高了轴承温度监测的可靠性以及准确性，保证了轨道交通的运行安全。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的监测方法流程示意图；
图2为本发明的采集终端布置示意图；
图3为本发明的采集终端的结构示意图；
图4为本发明的监测系统架构原理示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明，如图所示：
本发明的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，包括如下步骤：
S1.采集目标轴承在n时刻的温度Tn；
S2.判断所述温度Tn是否正常，若是，则将数据集中最旧的数据删除，并将所述温度Tn插入到数据集中；若否，则进入下一步；
S3.采集目标轴承在n+1时刻的温度Tn+1，判断所述温度Tn+1是否正常，若是，则对所述温度Tn进行更新，得到更新后的温度Tn′；通过上述步骤，可以判断温度Tn虽然显示异常，但可以不触发预警或报警，为了对温度Tn的显示值进行纠正，消除温度Tn的显示异常状态，对温度Tn进行更新，可以设置Tn＝(Tn-1+Tn+1)/2。
若否，则计算温度Tn+1与温度Tn之间的差值Δt，并对所述差值Δt进行如下判断：
若差值Δt大于预设阈值ΔT或者为非正实数，则表明目标轴承温度变化速率太快，不符合实际列车轴承温度变化，采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；其中，采集设备为采集轴承温度的温度传感器；
若差值Δt小于等于预设阈值ΔT且为非负实数，则进入下一步；
S4.采集目标轴承在n+2时刻的温度Tn+2，判断所述温度Tn+2是否正常，若是，则表明目标轴承温度变化速率太快，不符合实际列车轴承温度变化，采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；若否，则计算温度Tn+2与温度Tn+1之间的差值Δt1，并对所述差值Δt1进行如下判断：
若差值Δt1大于预设阈值ΔT1或者为非正实数，则表明目标轴承温度变化速率太快，不符合实际列车轴承温度变化，采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；
若差值Δt1小于等于预设阈值ΔT1且为非负实数，则表明目标轴承温度在合理的范围上升，温度Tn为有效值，并根据温度Tn对轴承温度进行预警。
需要说明的是，对于列车轴承的每个轴承温度监测，均可以采用上述的监测方法。通过对目标轴承进行温度监测，能够客观、有效、准确地获取目标轴承的温度状态信息，并由此能够及时进行温度预警或报警，从而保证了列车的安全可靠运行。
本实施例中，所述数据集包括列车轴承在n时刻前的若干正常温度数据；其中，所述列车轴承包括目标轴承。比如有12个采集终端，每个采集终端采集一个轴承的温度信息，通过12个采集终端分别采集对应轴承n时刻前的256个正常温度数据，从而构成一个12*256的矩阵，形成一个数据集合。
本实施例中，根据温度Tn对轴承温度进行预警，包括如下步骤：
S5.将温度Tn与预警阈值TY进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TY，则进行目标轴承温度预警，并进入下一步；
若温度Tn小于预警阈值TY，则目标轴承温度正常；
S6.将温度Tn与预警阈值TB进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TB，则进行目标轴承温度报警；
若温度Tn小于预警阈值TB，则进行目标轴承温度预警。
其中，预警主要是进行提醒，表明轴承温度稍高，需要注意跟踪防范；报警则表明轴承温度过高，已经出现了危险，需要及时进行处理。
通过上述步骤，进一步加强了对目标轴承温度的预警或报警。
本实施例中，根据如下公式确定预设阈值ΔT：
ΔT＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。
根据如下公式确定预设阈值ΔT1：
ΔT1＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。其中，最大温度差是指单位时间内轴承温度变化最大差值，单位时间可以取为每分钟。
因为温度数据的采集时间间隔是固定不变的，则可以预设阈值ΔT以及预设阈值ΔT1是相等的。
本实施例中，根据如下公式确定预警阈值TY：
TY＝TR-α*Ts；
其中，TR为轴承材料对应最高使用温度的k倍；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。其中，k可以取值为0.8；
根据如下公式确定预警阈值TB：
TB＝TV-α*Ts；
其中，TV为轴承材料对应的最高使用温度；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。其中，环境因子变量α取值为[0.1,0.3]。
通过构建RRCF模型(Robust Random Cut Forest)，并将所述RRCF模型作为判断轴承温度数据是否正常的识别模型；通过将轴承温度输入到构建好的RRCF模型，输出轴承温度是否正常的判断结果。RRCF模型对温度数据的判断依据为：先计算温度数据的平均异常得分，如果平均异常得分超过了设定阈值，则认为该温度为异常数据；一般地，平均异常得分为0-1之间的数值，而设定阈值可以取值为0.5；本实施例中，温度数据指的是采集终端n时刻采集的温度值，平均异常得分是指将n时刻的温度数据输入到模型后，得到的多个异常值的平均数(RRCF模型包括多颗决策树，在输出异常得分时，每一个决策树都会输出一个异常得分，这些异常得分都是基于n时刻的温度值得到的)；所述RRCF模型采用现有技术，在此不再赘述。
本发明还涉及了一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测系统，所述系统与上述基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法相对应，可理解为是实现上述方法的系统，所述系统包括数据采集终端以及远程监控单元；
所述采集终端用于采集并发送列车轴承的温度数据；
所述远程监控单元用于对所述温度数据进行分析处理，得到分析后的结果，并根据分析后的结果进行预警处理或报警处理。
本实施例中，如图3所示，所述采集终端包括控制模块、通信模块以及温度传感模组；
所述温度传感模组用于采集列车轴承的温度数据；所述控制模块通过通信模块将所述温度数据发送给所述远程监控单元。其中，控制模块采用现有的STM32单片机；所述通信模块采用NB-IOT通信模块，所述温度传感模组包括若干温度传感器；温度传感器模组的输出端连接STM32的输入端，STM32单片机的输出端连接NB-IOT通信模块，然后将温度数据发送给云平台，采集终端采用USB接入电源，列车对其进行供电，供电设备以及供电方式采用现有技术，在此不再赘述。
其中，NB-IOT通信支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被称为低功率广域网(LPWAN)。NB-IOT与其它物联网技术相比，具有覆盖广，可连接设备数量大，低功耗以及低成本等特点，广泛应用于工业过程监测领域。
本实施例中，所述远程监控单元包括云平台；所述云平台包括网络服务器以及报警服务设备。其中，云平台是指基于硬件的服务，能够提供计算、网络和存储能力，所述云平台采用现有技术，在此不再赘述。
列车轴承温度监测系统的工作原理为：如图2及图4所示，车载采集终端负责采集车厢对应轴承的温度数据，然后将列车同一时刻各个轴承的温度数据和车厢序列号数据进行打包，通过NB-IOT通信模块将数据发送给云平台，云平台对接收到的数据根据列车号和设备号进行归类，并对温度数据进行处理和分析，根据分析结果发送预警或报警信息。也即是，车载采集终端的温度传感器模组每隔1分钟采集一次轴温数据，STM32单片机读取传感器模组采集的轴温数据，STM32单片机将车厢序列号与温度数据打包发送给NB-IOT通信模块；NB-IoT通讯模块将温度数据包发送至云平台，云平台对数据包进行解包操作获得列车序号信息、车厢号信息以及对应的温度数据，然后进行存储，按照上述列车轴承温度监测方法对地铁轴温数据进行处理和分析，根据分析结果发布预警或报警信息。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.采集目标轴承在n时刻的温度Tn；
S2.判断所述温度Tn是否正常，若是，则将数据集中最旧的数据删除，并将所述温度Tn插入到数据集中；若否，则进入下一步；
S3.采集目标轴承在n+1时刻的温度Tn+1，判断所述温度Tn+1是否正常，若是，则对所述温度Tn进行更新，得到更新后的温度Tn ′；若否，则计算温度Tn+1与温度Tn之间的差值Δt，并对所述差值Δt进行如下判断：
若差值Δt大于预设阈值ΔT或者为非正实数，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；
若差值Δt小于等于预设阈值ΔT且为非负实数，则进入下一步；
S4.采集目标轴承在n+2时刻的温度Tn+2，判断所述温度Tn+2是否正常，若是，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；若否，则计算温度Tn+2与温度Tn+1之间的差值Δt1，并对所述差值Δt1进行如下判断：
若差值Δt1大于预设阈值ΔT1或者为非正实数，则采集设备出现异常，进行采集设备异常报警；
若差值Δt1小于等于预设阈值ΔT1且为非负实数，则表明目标轴承温度在合理的范围上升，温度Tn为有效值，并根据温度Tn对轴承温度进行预警。
2.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：所述数据集包括列车轴承在n时刻前的若干正常温度数据；其中，所述列车轴承包括目标轴承。
3.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：根据温度Tn对轴承温度进行预警，包括如下步骤：
S5.将温度Tn与预警阈值TY进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TY，则进行目标轴承温度预警，并进入下一步；
若温度Tn小于预警阈值TY，则目标轴承温度正常；
S6.将温度Tn与预警阈值TB进行如下比较：
若温度Tn大于等于预警阈值TB，则进行目标轴承温度报警；
若温度Tn小于预警阈值TB，则进行目标轴承温度预警。
4.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：根据如下公式确定预设阈值ΔT：
ΔT＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。
5.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：根据如下公式确定预设阈值ΔT1：
ΔT1＝ΔtR*Δε；
其中，ΔtR为轴承在实际环境中满负载运行的情况下，单位时间内的最大温度差；Δε为温度数据采集的时间间隔。
6.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：根据如下公式确定预警阈值TY：
TY＝TR-α*Ts；
其中，TR为轴承材料对应最高使用温度的k倍；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。
7.根据权利要求1所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测方法，其特征在于：根据如下公式确定预警阈值TB：
TB＝TV-α*Ts；
其中，TV为轴承材料对应的最高使用温度；Ts为轴承所处的环境温度；α为环境因子变量。
8.一种基于伪数据剔除的列车轴承温度监测系统，其特征在于：包括数据采集终端以及远程监控单元；
所述采集终端用于采集并发送列车轴承的温度数据；
所述远程监控单元用于对所述温度数据进行分析处理，得到分析后的结果，并根据分析后的结果进行预警处理或报警处理。
9.根据权利要求8所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测系统，其特征在于：所述采集终端包括控制模块、通信模块以及温度传感模组；
所述温度传感模组用于采集列车轴承的温度数据；所述控制模块通过通信模块将所述温度数据发送给所述远程监控单元。
10.根据权利要求8所述的基于伪数据剔除的列车轴承温度监测系统，其特征在于：所述远程监控单元包括云平台；所述云平台包括网络服务器以及报警服务设备。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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