一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及系统故障预测技术领域，尤其是涉及一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法及其系统。本发明专利技术包括：(1)铁路客运服务系统各终端发送实时数据多采样率数据信号Xn；(2)铁路客运服务系统的多采样率数据采集模块采集多采样率数据信号Xn并实时发送至核偏最小二乘法故障预测模块；(3)核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns等。本发明专利技术提供的故障检测方法和系统中通过三种数据的对比从而解决了现有技术中存在的系统单一故障预测检验和维修模式，进一步提高了容错率和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法及其系统
本专利技术涉及系统故障预测
，尤其是涉及一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法及其系统。
技术介绍
随着信息化水平提升，目前铁路车站的客运服务大量应用自助取票机、进站X光安检机、旅客身份核验设备、自动检票闸机、车次信息显示大屏幕等电子设备；这些设备一旦发生故障，就会给客运服务带来困难，容易造成人员滞留拥堵等安全问题。因此，对于铁路车站电子设备的故障隐患早发现早排除是一个重要的工作。事实上，电子设备发生故障之前都会出现一些指标的表征，比如耗电量发生异常、温度异常升高、通信信号时断时续、设备收发数据速率和数据量异常，等等。传统的控制系统是通过点对点的方法进行节点间信息的传输。然而当控制对象变得十分的复杂的时候，控制系统的分布区域也随之不断地扩大，传统的点对点控制系统布线繁琐，可扩展性随之变差。于此同时控制系统的成本变的非常昂贵而可靠性却在降低，传统的控制系统已经难以满足社会发展的需求。21世纪信息技术的发展以及控制系统的需求的提高，使得计算机和网络技术应用于控制系统，将网络作为各个节点间的信息传输的媒介，由此产生网络控制系统(NetworkedControlSystems,NCSs)。它是利用通信网络来传输传感器、控制器、执行器等节点信息的闭环控制系统，使得比较复杂和各个部件不能在同一物理空间的控制系统在生活的各个方面得以应用。将各个功能节点间采用网络进行信息传输，大大地减少了布线的成本，解决了传统点对点控制系统所带来的一些根本性问题。同时通过通信网络这种载体进行信息传输还可以实现信息资源的共享并减少系统的布线，使控制系统易于安装和维护，降低了系统的扩展成本，增加了系统的灵活性。网络控制系统(NCSs)使得控制系统不再受到地理空间的约束，开阔了其应用范围和前景，如智能交通系统、铁路车站客运服务控制系统等。由于科技发展速度很快，随着工业过程的现代化水平也提高了很多，这些系统也变得越来越复杂，系统规模也一直在扩大，当这些复杂的系统发生故障时，可能会造成灾难性的事故。所以，需要建立一个实时的监测系统，实时的监测系统的变化以及故障是否发生，从而提高系统的可靠性和安全性。在这种时代背景的推动下，故障检测技术快速发展起来了。过程监控技术的出现为提高复杂的过程工业系统的安全性能打开了一条新的途径。考虑到实际的系统的运行流程，为了防止运行过程中由于某种故障的出现致使整个服务流程的瘫痪，必须在故障发生伊始迅速进行有效处理，维持系统的工程基本正常，从而提高设备的利用效率和使用安全性，保证生产过程安全可靠地进行。过程监控技术是指在系统运行状态或工作状态下，通过各种检测手段判断其是否正常工作。针对异常工况，进行识别并判别出现异常状况的原因。给现场的职员一个提醒，有效地帮操作人员解决过程中存在的异常情况。或者，在事故未发生之前，对将会发生的事故进行预报，方便操作员及时采取防护措施或处理手段，避免事故的发生，降低车站因事故带来的经济损失。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法及其系统，以解决现有技术中存在的复杂的客运服务系统节点和系统故障难以预测和处理的问题，以保障铁路客运服务控制系统整体故障的及时预测、查找、定位和处理。一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，包括如下步骤：(1)铁路客运服务系统各终端发送实时数据多采样率数据信号Xn，n∈N，n为终端序号，N为自然数；(2)铁路客运服务系统的多采样率数据采集模块采集多采样率数据信号Xn并实时发送至核偏最小二乘法故障预测模块；(3)核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns；(4)核偏最小二乘法故障预测模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns发送至预测数据接收模块；(5)铁路客运服务系统的网络通讯数据包采集模块采集系统通信数据包Hn并实时发送至网络控制系统故障预测模块；(6)网络控制系统故障预测模块对系统通信数据包Hn进行故障预测得到系统通信数据包故障预测信号Hns；(7)网络控制系统故障预测模块将系统通信数据包故障预测信号Hns发送至预测数据接收模块；(8)铁路客运服务系统的数据流采集模块采集系统流数据Pn并实时发送至流数据故障预测模块；(9)流数据故障预测模块将对系统流数据Pn进行故障预测得到系统流数据故障预测信号Pns；(10)流数据故障预测模块将系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据接收模块；(11)预测数据接收模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据对比模块；(12)预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中重复的元素Ins提取出来发送至铁路客运服务系统的故障处理模块；预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中未重复的元素Qns发送至铁路客运服务系统的故障预警模块；(13)故障处理模块切断元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端的控制信号和电源并发送该终端编号至维修通知模块；(14)故障预警模块联通未重复的元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端的故障预警装置并将该终端编号发送至维修通知模块；(15)维修通知模块分别提示元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端为故障终端，元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端为预测故障终端；并按照预先设置在系统中的各终端的权重U按照由大到小的顺序进行排列；(16)故障维修模块对预测故障终端和故障终端进行故障维修。所述的核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns的具体步骤包括：(3.1)采集客运服务系统正常运行时间段TI的历史数据并进行归一化；(3.2)计算客运服务系统历史数据的协方差矩阵的特征值λn与特征向量(3.3)确定所需的各终端的个数，建立离线模型：对多采样率数据信号Xn进行归一化处理，将处理后的数据记为构建数据矩阵S，P为核偏最小二乘法故障预测模块的原始数据矩阵的负载矩阵，T为转置，(3.4)获得核偏最小二乘法故障预测模块的观测变量在残差子空间中的变化律：E＝Xn(I-PPT)XnT(3.5)计算核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns并与各终端对应的控制限进行比较，确定是否有故障发生；Xns＝ES。所述的网络控制系统故障预测模块对系统通信数据包Hn进行故障预测得到系统通信数据包故障预测信号Hns的具体步骤包括：(6.1)对铁路客运服务系统的通信数据包Hn的回归系数矩阵Mk进行奇异值分解：M1、M2分别为系统通信数据包Hn和回归系数矩阵的统计量；(6.2)对初始通信数据包K的核矩阵的球形核矩阵K*进行正交分解：(6.3)获取铁路客运服务系统的联通部分终端的得分向量：(6.4)分别结算和的子空间的统计量：(6.5)根据各终端所对应的实时统计量分别与和子空间的统计量进行对比，如果与和子空间的统计量的任何一个不匹配，即确定为故障终端；如果与和子空间的统计量的任本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)铁路客运服务系统各终端发送实时数据多采样率数据信号Xn，n∈N，n为终端序号，N为自然数；(2)铁路客运服务系统的多采样率数据采集模块采集多采样率数据信号Xn并实时发送至核偏最小二乘法故障预测模块；(3)核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns；(4)核偏最小二乘法故障预测模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns发送至预测数据接收模块；(5)铁路客运服务系统的网络通讯数据包采集模块采集系统通信数据包Hn并实时发送至网络控制系统故障预测模块；(6)网络控制系统故障预测模块对系统通信数据包Hn进行故障预测得到系统通信数据包故障预测信号Hns；(7)网络控制系统故障预测模块将系统通信数据包故障预测信号Hns发送至预测数据接收模块；(8)铁路客运服务系统的数据流采集模块采集系统流数据Pn并实时发送至流数据故障预测模块；(9)流数据故障预测模块将对系统流数据Pn进行故障预测得到系统流数据故障预测信号Pns；(10)流数据故障预测模块将系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据接收模块；(11)预测数据接收模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据对比模块；(12)预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中重复的元素Ins提取出来发送至铁路客运服务系统的故障处理模块；预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中未重复的元素Qns发送至铁路客运服务系统的故障预警模块；(13)故障处理模块切断元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端的控制信号和电源并发送该终端编号至维修通知模块；(14)故障预警模块联通未重复的元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端的故障预警装置并将该终端编号发送至维修通知模块；(15)维修通知模块分别提示元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端为故障终端，元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端为预测故障终端；并按照预先设置在系统中的各终端的权重U按照由大到小的顺序进行排列；(16)故障维修模块对预测故障终端和故障终端进行故障维修。...

【技术特征摘要】
1.一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)铁路客运服务系统各终端发送实时数据多采样率数据信号Xn，n∈N，n为终端序号，N为自然数；(2)铁路客运服务系统的多采样率数据采集模块采集多采样率数据信号Xn并实时发送至核偏最小二乘法故障预测模块；(3)核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns；(4)核偏最小二乘法故障预测模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns发送至预测数据接收模块；(5)铁路客运服务系统的网络通讯数据包采集模块采集系统通信数据包Hn并实时发送至网络控制系统故障预测模块；(6)网络控制系统故障预测模块对系统通信数据包Hn进行故障预测得到系统通信数据包故障预测信号Hns；(7)网络控制系统故障预测模块将系统通信数据包故障预测信号Hns发送至预测数据接收模块；(8)铁路客运服务系统的数据流采集模块采集系统流数据Pn并实时发送至流数据故障预测模块；(9)流数据故障预测模块将对系统流数据Pn进行故障预测得到系统流数据故障预测信号Pns；(10)流数据故障预测模块将系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据接收模块；(11)预测数据接收模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns发送至预测数据对比模块；(12)预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中重复的元素Ins提取出来发送至铁路客运服务系统的故障处理模块；预测数据对比模块将核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中未重复的元素Qns发送至铁路客运服务系统的故障预警模块；(13)故障处理模块切断元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端的控制信号和电源并发送该终端编号至维修通知模块；(14)故障预警模块联通未重复的元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端的故障预警装置并将该终端编号发送至维修通知模块；(15)维修通知模块分别提示元素Ins对应的铁路客运服务系统的终端为故障终端，元素Qns对应的铁路客运服务系统的终端为预测故障终端；并按照预先设置在系统中的各终端的权重U按照由大到小的顺序进行排列；(16)故障维修模块对预测故障终端和故障终端进行故障维修。2.根据权利要求1所述的一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：所述的核偏最小二乘法故障预测模块对多采样率数据信号Xn进行核偏最小二乘建模并进行故障预测得到核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns的具体步骤包括：(3.1)采集客运服务系统正常运行时间段TI的历史数据并进行归一化；(3.2)计算客运服务系统历史数据的协方差矩阵的特征值λn与特征向量(3.3)确定所需的各终端的个数，建立离线模型：对多采样率数据信号Xn进行归一化处理，将处理后的数据记为构建数据矩阵S，P为核偏最小二乘法故障预测模块的原始数据矩阵的负载矩阵，T为转置，(3.4)获得核偏最小二乘法故障预测模块的观测变量在残差子空间中的变化律：E＝Xn(I-PPT)XnT(3.5)计算核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns并与各终端对应的控制限进行比较，确定是否有故障发生；Xns＝ES。3.根据权利要求1所述的一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：所述的网络控制系统故障预测模块对系统通信数据包Hn进行故障预测得到系统通信数据包故障预测信号Hns的具体步骤包括：(6.1)对铁路客运服务系统的通信数据包Hn的回归系数矩阵Mk进行奇异值分解：M1、M2分别为系统通信数据包Hn和回归系数矩阵的统计量；(6.2)对初始通信数据包K的核矩阵的球形核矩阵K*进行正交分解：(6.3)获取铁路客运服务系统的联通部分终端的得分向量：(6.4)分别结算和的子空间的统计量：(6.5)根据各终端所对应的实时统计量分别与和子空间的统计量进行对比，如果与和子空间的统计量的任何一个不匹配，即确定为故障终端；如果与和子空间的统计量的任何一个相匹配，则确定为正常终端；(6.6)将故障终端和正常终端的结果集合为系统通信数据包故障预测信号Hns。4.根据权利要求1所述的一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：所述的流数据故障预测模块将对系统流数据Pn进行故障预测得到系统流数据故障预测信号Pns包括如下步骤：(9.1)提取系统流数据Pn的终端件事件序列L，L＝[τ1，τ2，τ3…τn]，τn为数据流中第n个终端的事件；(9.2)将数据流中第n个终端的事件τn与系统流数据Pn的数据类型EVENT进行对应，τn＝{SN，WS，[(k1，v1)，…(kn，vn)]}；SN为EVENT的序号，WS为EVENT的kn的长度，kn为数据窗口，序号vn为时间窗口；(9.3)计算数据流负载量：为当前EVENT最后一项kn的记录；为当前EVENT最后一项vn的记录；(9.4)流数据故障预测模块将数据流负载量封装后由流数据故障预测模块内部的前驱处理单元计算出该数据流负载量所在的上游数据流负载量的总量：(9.5)评价上游数据流负载量的总量的值是否超过预先设定的数据流负载量，若超过预先设定的数据流负载量，则判断为异常数据流，重新设定该系统流数据Pn为Pns1；若未超过预先设定的数据流负载量，则判断为正常数据流，重新设定该系统流数据Pn为Pns2,Pns＝Pns1+Pns2。5.根据权利要求1所述的一种面向铁路客运服务的故障预测处理方法，其特征在于：所述的铁路客运服务系统各终端包括自助取票机、进站X光安检机、旅客身份核验设备、自动检票闸机、车次信息显示大屏幕和工作人员终端；所述的核偏最小二乘法故障预测数据信号Xns、系统通信数据包故障预测信号Hns和系统流数据故障预测信号Pns中的元素均包含有铁路客运服务系统各终端的序号n；所述的故障维修模块对预测故障终端和故障终端进行故障维修包括如下步骤：(16.1)节点故障检测：系统使用故障维修模块的管理全局终端配置信息，实现集中式的信息管理，观察系统中终端连接状况，超过时间阈值at未响应，判定终端故障；(16.2)处理单元部署：检测到某终端故障后，铁路客运服务系统立即在其他节点部署新的操作实例，接管故障终端处理任务；处理单元部署时间表示为bt；(16.3)处理状态恢复：从外存中读取最新的检查点文件，通过反序列化进行处理单元状态重构，通过记录检查点状态备份时间tt以代表其状态恢复时间；c(16.4)传输链接建立：重新确定铁路客运服务系统上下游终端的分区和连接关系，初始化数据传输链接配置；(16.5)上游数据重演：处理单元状态恢复后，上游终端依据EVENT序列号信息重新发送EVENT，数据重演时间，故...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈根土，钱红兴，沈新锋，钟娟娟，唐宗生，
申请(专利权)人：浙江网新电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33