一种基于车载信号的故障智能分析系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于车载信号的故障智能分析系统及方法，系统包括：车载信号解析模块，用于利用预先生成的数据配置文件对二进制形式的车载设备信息进行翻译解析，得到包含各车载设备实际运行状况的解析数据；其中，所述数据配置文件为预先根据工程要求配置的能够解析二进制形式的车载设备信息的文件，所述数据配置文件中配置有设备编号、设备类型、设备状态、故障原因、故障类型和故障等级字段；分类存储模块，用于将解析数据按照设备类型和故障类型进行分类存储；第一故障分析模块，用于对分类存储后的数据进行故障分析，并将故障相应信息进行直观展示，同时提供对应的原因分析和解决方案。本发明专利技术提供的系统能够基于车载信号进行故障分析。

A Fault Intelligent Analysis System and Method Based on Vehicle Signal

The invention provides an intelligent fault analysis system and method based on vehicle signal, which includes: an on-board signal analysis module, which is used to translate and parse the information of vehicle equipment in binary form by using the pre-generated data configuration file, and to obtain the parsed data containing the actual operation status of each vehicle equipment; in which, the data configuration file is based on the project requirements in advance. A file that can parse the information of on-board equipment in binary form is obtained. The data configuration file is equipped with the fields of device number, device type, device status, fault reason, fault type and fault grade. The classified storage module is used to store the parsed data according to device type and fault type. The first fault analysis module is used to store the classified data according to device type and fault type. After that, the data are analyzed, and the corresponding information of the fault is displayed intuitively. At the same time, the corresponding cause analysis and solutions are provided. The system provided by the invention can perform fault analysis based on the vehicle signal.

【技术实现步骤摘要】
一种基于车载信号的故障智能分析系统及方法
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种基于车载信号的故障智能分析系统及方法。
技术介绍
随着国产CBTC(基于通信的列车控制系统)系统在全国范围的逐渐推广应用，通过这些应用案例，已经证明了国产CBTC系统具有安全、稳定、可靠、高效性能等特点。其中，被车载记录系统实时记录的车载设备相关信息，为运营维护人员和研发人员对列车运行性能以及故障分析提供了有力的支持。但是，由于车载设备信息均以二进制形式(如图1所示的二进制维护信息图)进行存储，目前运营维护人员和研发人员只能通过查看二进制数据的方法对故障进行分析，但因车载设备相关信息数据量大、种类多、存储结构复杂，存在如下的缺陷：只能通过二进制形式查看设备信息并且需要通过帮助文档识别信息内容，形式单一、效率低且不易读；运营维护人员和研发人员无法对特定时间段内或特定类型的设备数据进行针对性分析；由于二进制信息翻译困难且数据信息量大，导致无法快速准确的定位运行、故障和报警信息，也无法进行ATO停车精度等数据的统计；随着工程线路及线路现场设备数据的增加，运行状态和故障分析的工作量越来越大，占用了过多的人力资源，严重的拖慢了工作效率。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本专利技术提供一种基于车载信号的故障智能分析系统及方法。具体地，本专利技术提供以下技术方案：第一方面，本专利技术提供了一种基于车载信号的故障智能分析系统，包括：车载信号解析模块，用于利用预先生成的数据配置文件对二进制形式的车载设备信息进行翻译解析，得到包含各车载设备实际运行状况的解析数据；其中，所述数据配置文件为预先根据工程要求配置的能够解析二进制形式的车载设备信息的文件，所述数据配置文件中配置有设备编号、设备类型、设备状态、故障原因、故障类型和故障等级字段；分类存储模块，用于将解析数据按照设备类型和故障类型进行分类存储；第一故障分析模块，用于对分类存储后的数据进行故障分析，并将故障相应信息进行直观展示，同时提供对应的原因分析和解决方案。进一步地，所述系统还包括：第二故障分析模块，用于根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析，输出复杂故障分析报告；所述预设故障分析模型包括下面模型中的一种或多种：VOBC无法启动/宕机/死机问题分析模型、ATP输出紧急制动分析模型、EBI突降导致列车超速分析模型、EB原因为CM/AM/AR模式下丢失位置分析模型、列车闯信号问题分析模型、列车回段/回库问题分析模型、测速故障问题分析模型和MMI上出现异常提示分析模型；其中，所述预设故障分析模型为根据历史故障事件的发生及应对过程进行综合分析后建立的分析模型算法函数；相应地，所述第二故障分析模块在根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析时，先从分类存储后的解析数据中提取故障码信息，然后根据故障码信息识别出故障类型，并根据故障类型调用对应的分析模型算法函数，从而得到对应的故障分析结果。进一步地，所述系统还包括：数据统计模块，用于将解析数据按照预设统计模型进行统计，获取对应的数据统计结果；所述预设统计模型包括ATO停车精度计算模型、应答器丢失检索模型、人工驾驶速度曲线数据统计模型和开窗范围数据统计模型；所述ATO停车精度计算模型，用于在列车运行级别为AM或CM或AR模式且列车速度为0时，根据列车所在位置及列车运行方向并与预估停车位置进行比较，计算偏差值，进而得出停车精度；所述应答器丢失检索模型，用于筛选出应答器连续丢失的总数量大于0的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的时间、序列号、列车位置和列车偏移信息；所述人工驾驶速度曲线数据统计模型，用于筛选出序列号有效的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的列车速度、行车推荐速度和紧急制动触发速度信息；所述开窗范围数据统计模型，用于筛选出列车位置有效的数据报文并进行去重处理，获取筛后得到的报文中的时间、序列号、列车位置、列车方向、列车测距和应答器信息，通过遍历所有周期数据计算得到开窗范围数据统计结果。进一步地，所述系统还包括：检索查询模块，用于接收用户输入的检索查询条件，根据所述检索查询条件对分类存储后的数据进行条件查询，并根据查询结果输出对应的运行动态图；所述检索查询条件包括运行时间段、设备类型和相关指定字段。进一步地，所述运行动态图包括：设备运行状态折线图和故障总量统计图。第二方面，本专利技术还提供了一种基于车载信号的故障智能分析方法，包括：利用预先生成的数据配置文件对二进制形式的车载设备信息进行翻译解析，得到包含各车载设备实际运行状况的解析数据；其中，所述数据配置文件为预先根据工程要求配置的能够解析二进制形式的车载设备信息的文件，所述数据配置文件中配置有设备编号、设备类型、设备状态、故障原因、故障类型和故障等级字段；将解析数据按照设备类型和故障类型进行分类存储；对分类存储后的数据进行故障分析，并将故障相应信息进行直观展示，同时提供对应的原因分析和解决方案。进一步地，所述方法还包括：根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析，输出复杂故障分析报告；所述预设故障分析模型包括下面模型中的一种或多种：VOBC无法启动/宕机/死机问题分析模型、ATP输出紧急制动分析模型、EBI突降导致列车超速分析模型、EB原因为CM/AM/AR模式下丢失位置分析模型、列车闯信号问题分析模型、列车回段/回库问题分析模型、测速故障问题分析模型和MMI上出现异常提示分析模型；其中，所述预设故障分析模型为根据历史故障事件的发生及应对过程进行综合分析后建立的分析模型算法函数；相应地，所述第根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析，包括：先从分类存储后的解析数据中提取故障码信息，然后根据故障码信息识别出故障类型，并根据故障类型调用对应的分析模型算法函数，从而得到对应的故障分析结果。进一步地，所述方法还包括：将解析数据按照预设统计模型进行统计，获取对应的数据统计结果；所述预设统计模型包括ATO停车精度计算模型、应答器丢失检索模型、人工驾驶速度曲线数据统计模型和开窗范围数据统计模型；所述ATO停车精度计算模型，用于在列车运行级别为AM或CM或AR模式且列车速度为0时，根据列车所在位置及列车运行方向并与预估停车位置进行比较，计算偏差值，进而得出停车精度；所述应答器丢失检索模型，用于筛选出应答器连续丢失的总数量大于0的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的时间、序列号、列车位置和列车偏移信息；所述人工驾驶速度曲线数据统计模型，用于筛选出序列号有效的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的列车速度、行车推荐速度和紧急制动触发速度信息；所述开窗范围数据统计模型，用于筛选出列车位置有效的数据报文并进行去重处理，获取筛后得到的报文中的时间、序列号、列车位置、列车方向、列车测距和应答器信息，通过遍历所有周期数据计算得到开窗范围数据统计结果。进一步地，所述方法还包括：接收用户输入的检索查询条件，根据所述检索查询条件对分类存储后的数据进行条件查询，并根据查询结果输出对应的运行动态图；所述检索查询条件包括运行时间段、设备类型和相关指定字段。进一步地，所述运行动态图包括：设备运行状态折线图和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车载信号的故障智能分析系统，其特征在于，包括：车载信号解析模块，用于利用预先生成的数据配置文件对二进制形式的车载设备信息进行翻译解析，得到包含各车载设备实际运行状况的解析数据；其中，所述数据配置文件为预先根据工程要求配置的能够解析二进制形式的车载设备信息的文件，所述数据配置文件中配置有设备编号、设备类型、设备状态、故障原因、故障类型和故障等级字段；分类存储模块，用于将解析数据按照设备类型和故障类型进行分类存储；第一故障分析模块，用于对分类存储后的数据进行故障分析，并将故障相应信息进行直观展示，同时提供对应的原因分析和解决方案。

【技术特征摘要】
1.一种基于车载信号的故障智能分析系统，其特征在于，包括：车载信号解析模块，用于利用预先生成的数据配置文件对二进制形式的车载设备信息进行翻译解析，得到包含各车载设备实际运行状况的解析数据；其中，所述数据配置文件为预先根据工程要求配置的能够解析二进制形式的车载设备信息的文件，所述数据配置文件中配置有设备编号、设备类型、设备状态、故障原因、故障类型和故障等级字段；分类存储模块，用于将解析数据按照设备类型和故障类型进行分类存储；第一故障分析模块，用于对分类存储后的数据进行故障分析，并将故障相应信息进行直观展示，同时提供对应的原因分析和解决方案。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：第二故障分析模块，用于根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析，输出复杂故障分析报告；所述预设故障分析模型包括下面模型中的一种或多种：VOBC无法启动/宕机/死机问题分析模型、ATP输出紧急制动分析模型、EBI突降导致列车超速分析模型、EB原因为CM/AM/AR模式下丢失位置分析模型、列车闯信号问题分析模型、列车回段/回库问题分析模型、测速故障问题分析模型和MMI上出现异常提示分析模型；其中，所述预设故障分析模型为根据历史故障事件的发生及应对过程进行综合分析后建立的分析模型算法函数；相应地，所述第二故障分析模块在根据分类存储后的数据以及预设故障分析模型对列车进行复杂故障分析时，先从分类存储后的解析数据中提取故障码信息，然后根据故障码信息识别出故障类型，并根据故障类型调用对应的分析模型算法函数，从而得到对应的故障分析结果。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：数据统计模块，用于将解析数据按照预设统计模型进行统计，获取对应的数据统计结果；所述预设统计模型包括ATO停车精度计算模型、应答器丢失检索模型、人工驾驶速度曲线数据统计模型和开窗范围数据统计模型；所述ATO停车精度计算模型，用于在列车运行级别为AM或CM或AR模式且列车速度为0时，根据列车所在位置及列车运行方向并与预估停车位置进行比较，计算偏差值，进而得出停车精度；所述应答器丢失检索模型，用于筛选出应答器连续丢失的总数量大于0的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的时间、序列号、列车位置和列车偏移信息；所述人工驾驶速度曲线数据统计模型，用于筛选出序列号有效的数据报文并进行去重处理，获取筛选后得到的报文中的列车速度、行车推荐速度和紧急制动触发速度信息；所述开窗范围数据统计模型，用于筛选出列车位置有效的数据报文并进行去重处理，获取筛后得到的报文中的时间、序列号、列车位置、列车方向、列车测距和应答器信息，通过遍历所有周期数据计算得到开窗范围数据统计结果。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：检索查询模块，用于接收用户输入的检索查询条件，根据所述检索查询条件对分类存储后的数据进行条件查询，并根据查询结果输出对应的运行动态图；所述检索查询条件包括运行时间段、设备类型和相关指定字段。5.根据权利要求4所述的系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜恒，刘波，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11