[發明專利]區域控制器故障檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110735247.8
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113467420B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 婁永梅;趙鵬;聶宇威;宋惠;王志平;喬高鋒
• 申請（專利權）人: 通號城市軌道交通技術有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 陳新生

1.一種區域控制器故障檢測方法，其特征在于，包括：

獲取區域控制器的輸入數據以及實際關鍵變量數據，所述輸入數據和所述實際關鍵變量數據均為區域控制器的監測接口輸出；

基于數字孿生模型，對所述實際關鍵變量數據進行初步診斷，得到初步診斷結果，所述基于數字孿生模型，對所述實際關鍵變量數據進行初步診斷，得到初步診斷結果，包括：提取所述實際關鍵變量數據中的物理特征和功能特征；基于所述物理特征和所述功能特征以及對應的物理約束閾值和功能約束閾值，得到初步診斷結果；

將所述輸入數據輸入到故障診斷模型中，輸出預測關鍵變量數據，所述故障診斷模型為預先以輸入樣本數據為樣本，以與所述輸入樣本數據對應的樣本變量數據為樣本標簽進行訓練得到；

基于所述實際關鍵變量數據和所述預測關鍵變量數據，確定參考診斷結果；

基于所述初步診斷結果和所述參考診斷結果，確定最終診斷結果。

2.根據權利要求1所述的區域控制器故障檢測方法，其特征在于，所述獲取區域控制器的輸入數據以及實際關鍵變量數據，包括：

從所述區域控制器的監測接口獲取原始輸入數據以及原始關鍵變量數據；

對所述原始輸入數據進行預處理，得到所述輸入數據，并對所述原始關鍵變量數據進行預處理，得到所述實際關鍵變量數據。

3.根據權利要求1所述的區域控制器故障檢測方法，其特征在于，所述基于所述實際關鍵變量數據和所述預測關鍵變量數據，得到參考診斷結果，包括：

比較所述實際關鍵變量數據與所述預測關鍵變量數據的差異程度信息；

基于所述差異程度信息，確定所述參考診斷結果。

4.根據權利要求1所述的區域控制器故障檢測方法，其特征在于，所述物理特征包括：溫度、濕度、電壓值、電流值和功耗中的至少一種；所述功能特征包括：區段占用狀態檢測功能特征、篩選計算功能特征、移動授權計算功能特征、列車移交功能特征和臨時限速功能特征中的至少一種。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的區域控制器故障檢測方法，其特征在于，所述故障診斷模型的訓練過程包括：

從所述輸入樣本數據中提取輸入樣本特征，所述輸入樣本特征包括：列車位置報告特征、計軸區段占用特征、區段鎖閉特征和信號機顯示特征；

基于所述輸入樣本特征以及所述樣本關鍵變量數據，訓練所述故障診斷模型。

6.根據權利要求1至4中任一項所述的區域控制器故障檢測方法，其特征在于，還包括：

從區域控制器的監測接口獲取報警信息；

基于所述報警信息，得到所述初步診斷結果。

7.一種區域控制器故障檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取區域控制器的輸入數據以及實際關鍵變量數據，所述輸入數據和所述實際關鍵變量數據均為區域控制器的監測接口輸出；

初步診斷模塊，用于基于數字孿生模型，對所述實際關鍵變量數據進行初步診斷，得到初步診斷結果，所述基于數字孿生模型，對所述實際關鍵變量數據進行初步診斷，得到初步診斷結果，包括：提取所述實際關鍵變量數據中的物理特征和功能特征；基于所述物理特征和所述功能特征以及對應的物理約束閾值和功能約束閾值，得到初步診斷結果；

輸出模塊，用于將所述輸入數據輸入到故障診斷模型中，輸出預測關鍵變量數據，所述故障診斷模型為預先以輸入樣本數據為樣本，以與所述輸入樣本數據對應的樣本變量數據為樣本標簽進行訓練得到；

第一確定模塊，用于基于所述實際關鍵變量數據和所述預測關鍵變量數據，確定參考診斷結果；

第二確定模塊，用于基于所述初步診斷結果和所述參考診斷結果，確定最終診斷結果。

8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至6任一項所述區域控制器故障檢測方法的步驟。

9.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述區域控制器故障檢測方法的步驟。