CN116279684A - 轨道车辆phm车载模型的获取方法、系统、电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法、系统、电子设备，所述方法包括：获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。通过获取车载全量数据，对基于理论机理的第一车载模型进行设计和验证，形成第二车载模型。

Description

轨道车辆PHM车载模型的获取方法、系统、电子设备
技术领域
本发明涉及轨道车辆技术领域，尤其涉及一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法、系统、电子设备。
背景技术
PHM(Prognostics Health Management，故障预测及健康管理)技术是指采用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型实现设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，并最终实现智能任务规划及基于设备状态的智能维护，以取代传统的基于事件的事后维修或基于事件的定期维修。
如何让地面PHM系统与车载PHM系统之间的数据交互更为准确和及时，如何将车载PHM系统的数据经过地面PHM系统数据治理、数据多维分析等数据处理，深度挖掘故障本质，为列车运维决策提供专家支持，提高维修效率，降低维护成本，并优化原有的检修模式，支持从计划修、故障修向状态修转变，则是目前亟待解决的技术问题。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法、系统、电子设备。
本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述方法包括：
获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型，包括：
通过离线方式采集所述轨道车辆的全量数据。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述通过离线方式采集所述轨道车辆的全量数据包括：通过设置传输效率监控程序，进行异步排队处理，保障数据传输的及时性。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据，包括：
基于所述全量数据，获取所述轨道车辆的型号信息；
基于所述型号信息，调取对应的数据解析协议；
基于所述数据解析协议，解析所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述方法还包括：
通过实时数据采集通道获取预警信息和/或报警信息；
其中，所述预警信息、所述报警信息来自运行于所述轨道车辆系统中的所述第二车载模型。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述实时数据采集通道包括：
分布式发布订阅消息系统，其与所述轨道车辆系统中的所述第二车载模型无线连接，用来通过无线网络获取包含所述预警信息、所述报警信息的消息流，并将所述消息流序列化；
流式数据处理系统，其与所述分布式发布订阅消息系统连接，用来获取序列化后的所述消息流，并进行实时计算处理。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述分布式发布订阅消息系统包括如下的至少一个：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述流式数据处理系统包括如下的至少一个：Flink、Spark-Streaming、Storm。
根据本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述第二车载模型运行于所述轨道车辆系统中预定时间后，所述方法还包括：
获取轨道车辆的预定时间内的全量数据以及所述第二车载模型；
基于所述预定时间内的全量数据，提取车载模型相关的第二数据；
基于所述第二数据，评估所述第二车载模型是否达到可用标准；
如果判定所述第二车载模型未达到可用标准，则调整和优化所述第二车载模型，形成第三车载模型；
发布所述第三车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
本发明还提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取系统，所述系统包括：
获取模块，用来获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
提取模块，用来基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
验证模块，用来基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
优化模块，用来调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布模块，用来发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
本发明提供的轨道车辆PHM车载模型的获取方法、系统、电子设备，通过获取车载全量数据，对基于理论机理的第一车载模型进行设计和验证，形成第二车载模型。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法流程示意图；
图2为本发明还提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取系统结构示意图；
图3为本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的轨道车辆PHM车载模型的获取方法进行详细地说明。
图1为本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法流程示意图，如图1所示，本发明提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，方法可以包括如下步骤。
优选地，本方法在地面PHM系统中执行。地面PHM系统采集车载PHM系统的数据及分析处理结果，经过数据治理、数据多维分析等数据处理，深度挖掘故障本质，利用历史的数据进行模型的设计和验证，对车载PHM相关模型进行设计和验证。依托车地无线传输技术、大数据平台、大数据挖掘和智能检修等技术，实现实时在线故障诊断报警、故障趋势预测、部件全寿命状态维修管理等目标，实现车载PHM和地面PHM相互打通互为一体。
S100、获取轨道车辆的全量数据以及轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型。
可选地，获取轨道车辆的全量数据以及轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型，包括：
通过离线方式采集轨道车辆的全量数据。
可选地，所述通过离线方式采集所述轨道车辆的全量数据包括：通过设置传输效率监控程序，进行异步排队处理，保障数据传输的及时性。
优选地，全量数据相较于实时传输数据，具备更高频率的车载信息和模型构建所需的故障信息，所富含的信息更加丰富，对开展面向远程运维服务的数据挖掘工作更具价值。当采集周期为200毫秒，全量数据的精细力度足够高，更利于列车运行参数的分析和挖掘，基于此可以利用全量数据对现有模型进行准确性验证和优化。与此同时，由于全量数据的数据量大，需要通过离线方式，进行数据采集和传输，进一步地，采用SFTP方式传输采集数据。
进一步地，本发明实施例的SFTP方式数据传输方法，支持多文件选择和自动上传，支持压缩和加密，支持断点续传。
S200、基于全量数据，提取车载模型相关的第一数据。
可选地，基于全量数据，提取车载模型相关的第一数据，包括：
基于全量数据，获取轨道车辆的型号信息；
基于型号信息，调取对应的数据解析协议；
基于数据解析协议，解析全量数据，提取车载模型相关的第一数据。
需要说明的是，在现有技术中，车辆协议版本会遇到升级场景，协议版本升级后，有的列车进行协议升级，有的列车没有进行协议升级，这样导致同一种车型，同一批次出场的车辆协议不一样。对此，本发明实施例公布了一种一车一协议的处理方法，构建基于一车一协议的统一化和标准化数据解析。
通过一车一协议，解决协议变化太快导致的解析程序需要不停变化的技术问题；协议解析规则和解析程序分离，解析规则通过配置即可实现协议解析，利于后期扩容和优化；满足动车、城轨等不同协议的要求，针对不同的车辆类型，进行协议配置即可满足不同协议要求；一车一协议使得解析程序能够保证7×24小时不间断的运行，当解析协议变化，不需要重新启动程序或者完善程序。
利用一车一协议配置化功能，对离线下载的全量数据(PTU数据)实现解析、存储，将PTU数据通过车的不同主题，如车型、模块、系统等进行分表或分文件拆分，对冗余与重复数据进行清洗，按照统一编码标准进行转换，形成标准化的基础宽表模型，为车载模型提供数据服务支撑。
S300、基于第一数据，测试验证第一车载模型。
S400、调整和优化第一车载模型，形成第二车载模型。
S500、发布第二车载模型，供轨道车辆系统运行。
现有技术中，车载PHM系统由于车载存储能力和车载计算能力的限制，导致车载PHM的数据不能长时间保存，不能根据历史的数据进行模型的设计和验证，本发明实施例通过获取车载全量数据，对基于理论机理的第一车载模型进行设计和验证，形成第二车载模型。
可选地，方法还包括：
通过实时数据采集通道获取预警信息和/或报警信息；
其中，预警信息、报警信息来自运行于轨道车辆系统中的第二车载模型。
可选地，实时数据采集通道包括：
分布式发布订阅消息系统，其与轨道车辆系统中的第二车载模型无线连接，用来通过无线网络获取包含预警信息、报警信息的消息流，并将消息流序列化；
流式数据处理系统，其与分布式发布订阅消息系统连接，用来获取序列化后的消息流，并进行实时计算处理。
可选地，所述分布式发布订阅消息系统包括如下的至少一个：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ。
可选地，所述流式数据处理系统包括如下的至少一个：Flink、Spark-Streaming、Storm。
在本发明的一个实施例中，所述分布式发布订阅消息系统为Kafka，所述流式数据处理系统为Spark-Streaming。
优选地，轨道车辆上加装了车地数据采集和发送设备，车载设备能够实时采集、处理关键部件传感器数据，并根据车载模型，及时进行车上预警和报警，这些设备能够将列车运行过程中的详细状态数据进行采集和传输，为数据分析和挖掘提供数据基础，为列车运营安全提供保障。
进一步地，实时数据采集主要是实时采集车地数据，车地数据由车载设备通过移动网络将数据消息流传输到Kafka，Kafka进行消息流序列化后，将实时消息流传输到Spark-streaming进行数据实时计算处理。
需要说明的是，将第二车载模型中的预警或异常数据，与地面数据进行关联，利用大数据分析和挖掘技术(Spark-streaming)进行分析，获取分析结果。
优选地，根据分析结果，展示关联后的车地数据。
可选地，第二车载模型运行于轨道车辆系统中预定时间后，方法还包括：
获取轨道车辆的预定时间内的全量数据以及第二车载模型；
基于预定时间内的全量数据，提取车载模型相关的第二数据；
基于第二数据，评估第二车载模型是否达到可用标准；
如果判定第二车载模型未达到可用标准，则调整和优化第二车载模型，形成第三车载模型；
发布第三车载模型，供轨道车辆系统运行。
需要说明的是，第二车载模型在运行一段时间后，需要观察和评估第二车载模型在长期环境下的运行状况，判断第二车载模型的准确性是否达到可用标准，对第二车载模型的准确性进行评估，根据评估结果，确定是否优化和调整模型。获取轨道车辆的预定时间内的全量数据后，作为长期的历史离线数据，地面PHM系统可以据此进行第二车载模型的设计和验证，提高第二车载模型的准确率，降低第二车载模型的开发周期；在地面PHM系统中观察和评估第二车载模型在长期环境下的运行状况，判断第二车载模型的准确性是否达到可用标准，对第二车载模型的准确性进行评估，根据评估结果，对第二车载模型调整和优化，并将优化后的模型进行发布，实现车载PHM和地面PHM相互打通互为一体。
下面对本发明提供的轨道车辆PHM车载模型的获取系统进行描述，下文描述的轨道车辆PHM车载模型的获取系统与上文描述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法可相互对应参照。
图2为本发明还提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取系统结构示意图，如图2所示，本发明还提供的一种轨道车辆PHM车载模型的获取系统，系统包括：
获取模块，用来获取轨道车辆的全量数据以及轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
提取模块，用来基于全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
验证模块，用来基于第一数据，测试验证第一车载模型；
优化模块，用来调整和优化第一车载模型，形成第二车载模型；
发布模块，用来发布第二车载模型，供轨道车辆系统运行。
本实施例通过获取车载全量数据，对基于理论机理的第一车载模型进行设计和验证，形成第二车载模型。
图3为本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述方法包括：
获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述方法包括：
获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，所述方法包括：
获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
2.根据权利要求1所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型，包括：
通过离线方式采集所述轨道车辆的全量数据。
3.根据权利要求2所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述通过离线方式采集所述轨道车辆的全量数据包括：通过设置传输效率监控程序，进行异步排队处理，保障数据传输的及时性。
4.根据权利要求1所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据，包括：
基于所述全量数据，获取所述轨道车辆的型号信息；
基于所述型号信息，调取对应的数据解析协议；
基于所述数据解析协议，解析所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据。
5.根据权利要求1所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过实时数据采集通道获取预警信息和/或报警信息；
其中，所述预警信息、所述报警信息来自运行于所述轨道车辆系统中的所述第二车载模型。
6.根据权利要求5所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述实时数据采集通道包括：
分布式发布订阅消息系统，其与所述轨道车辆系统中的所述第二车载模型无线连接，用来通过无线网络获取包含所述预警信息、所述报警信息的消息流，并将所述消息流序列化；
流式数据处理系统，其与所述分布式发布订阅消息系统连接，用来获取序列化后的所述消息流，并进行实时计算处理。
7.根据权利要求6所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述分布式发布订阅消息系统包括如下的至少一个：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ。
8.根据权利要求6所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述流式数据处理系统包括如下的至少一个：Flink、Spark-Streaming、Storm。
9.根据权利要求1所述的轨道车辆PHM车载模型的获取方法，其特征在于，所述第二车载模型运行于所述轨道车辆系统中预定时间后，所述方法还包括：
获取轨道车辆的预定时间内的全量数据以及所述第二车载模型；
基于所述预定时间内的全量数据，提取车载模型相关的第二数据；
基于所述第二数据，评估所述第二车载模型是否达到可用标准；
如果判定所述第二车载模型未达到可用标准，则调整和优化所述第二车载模型，形成第三车载模型；
发布所述第三车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
10.一种轨道车辆PHM车载模型的获取系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用来获取轨道车辆的全量数据以及所述轨道车辆的基于理论机理的PHM第一车载模型；
提取模块，用来基于所述全量数据，提取车载模型相关的第一数据；
验证模块，用来基于所述第一数据，测试验证所述第一车载模型；
优化模块，用来调整和优化所述第一车载模型，形成第二车载模型；
发布模块，用来发布所述第二车载模型，供所述轨道车辆系统运行。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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