一种道岔运维方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种道岔运维方法及系统。所述方法包括边缘节点根据第一分类模型对获取的特征数据进行数据分析，得到第一分类结果；第一分类模型与智能分析节点的第二分类模型同步；边缘节点将特征数据和第一分类结果发送给智能分析节点，以使智能分析节点基于聚类算法得到第二分类结果，并根据比较结果来确定是否对第一分类模型进行更新，本发明专利技术实施例通过在边缘节点预设的第一分类模型对特征数据进行数据分析得到第一分类结果，再由所述智能分析节点对基于聚类算法得到第二分类结果，并判断所述第一分类结果的正确率，来确定对第一分类模型进行更新，从而利用所述边缘节点提高对所述道岔设备产生的数据进行分析、判断的效率和准确性。

A switch operation and maintenance method and system

【技术实现步骤摘要】
一种道岔运维方法及系统
本专利技术涉及轨道交通
，尤其涉及一种道岔运维方法及系统。
技术介绍
道岔引导轨道车辆由一条线路转往另一条线路的过渡设备，至少包括转辙器、辙叉部分和连接部分。目前的道岔运维系统主要依靠“传感器+通信机+通信线缆+路由设备(交换机)+中心数据库+控制中心”的模式展开，该模式的系统以中心化的形式，所有数据的处理与分析都在控制中心进行。在轨道交通运输压力不断增长的背景下，轨道交通对道岔运维系统的要求逐步提升。从而暴露出了现有运维系统由于过度采用中心化架构，采集到的道岔工况数据需要上传到设备集中站或控制中心进行处理和分析，中心服务器计算压力过大，工作效率底且数据时延高。
技术实现思路
由于现有方法存在上述问题，本专利技术实施例提供一种道岔运维方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供了一种道岔运维方法，包括：边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果；其中，所述第一分类模型与智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取；所述边缘节点将所述特征数据和对应的第一分类结果发送给所述智能分析节点，以使所述智能分析节点基于预设的聚类算法得到所述特征数据的第二分类结果，并根据所述第一分类结果和第二分类结果的比较结果来确定是否对所述第一分类模型进行更新。进一步地，所述边缘节点根据预设的第一分类模型对道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果，具体包括：所述边缘节点通过与其连接的传感器获取与所述传感器对应的道岔设备的工况数据；所述边缘节点对所述工况数据进行特征提取，得到所述特征数据；所述边缘节点将所述特征数据输入到预设的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果。进一步地，所述边缘节点将所述特征数据输入到预设的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果，具体包括：所述边缘节点将所述特征数据输入到预存的基于支持向量机的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果。进一步地，所述道岔运维方法还包括：所述边缘节点接收所述智能分析节点发送的训练后的所述第二分类模型的模型参数；所述边缘节点根据所述模型参数对所述第一分类模型进行更新。第二方面，本专利技术实施例提供了另一种道岔运维方法，包括：智能分析节点接收由边缘节点上传的道岔设备的特征数据和与所述特征数据对应的第一分类结果；其中，所述第一分类结果为所述边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的所述特征数据进行数据分析后得到，所述第一分类模型与所述智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取；所述智能分析节点基于预设的聚类算法得到所述特征数据的第二分类结果；所述智能分析节点根据所述第一分类结果和第二分类结果的比较结果来确定是否对所述第一分类模型进行更新。进一步地，所述智能分析节点基于预设的聚类算法得到所述特征数据的第二分类结果；具体包括：根据预设的周期，所述智能分析节点对接收到的所有特征数据执行预设的聚类算法，得到与每个特征数据对应的簇；根据预设的簇与健康状态的对应关系，得到与所述特征数据对应的道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第二分类结果。进一步地，所述智能分析节点根据所述第一分类结果和第二分类结果的比较结果来确定是否对所述第一分类模型进行更新；具体包括：将所述第一分类结果与第二分类结果进行比较来判断所述第一分类结果是否正确；根据比较结果，得到所述第一分类结果在所述预设的周期内的正确率；若所述正确率低于预设的正确率阈值，则判定需要对所述第一分类模型进行更新。进一步地，所述道岔运维方法还包括：若所述智能分析节点判定需要对所述第一分类模型进行更新，则将根据所述比较结果判定为错误的第一分类结果对应的特征数据进行标注，作为新的样本对所述第二分类模型进行更新；将更新后的第二分类模型的模型参数发送给所述边缘节点，以使所述边缘节点根据所述模型参数更新所述第一分类模型。进一步地，所述道岔运维方法还包括：所述智能分析节点统计所述第一分类模型被连续判定为需要进行更新的周期数；若所述周期数超过了预设的周期阈值，则向专家知识库发送报警信息。第三方面，本专利技术实施例提供了一种道岔运维系统，包括：至少一个边缘节点，至少一个的智能分析节点，各边缘节点与至少一个传感器相连，各传感器与对应的道岔设备相连，各智能分析节点与至少一个边缘节点通过通信网络相连，各智能分析节点与专家知识库相连；其中，所述边缘节点用于执行上述道岔运维方法，所述智能分析节点用于执行上述道岔运维方法。本专利技术实施例提供的道岔运维方法及系统，通过在边缘节点预设的第一分类模型对道岔设备的特征数据进行数据分析得到第一分类结果，再由所述智能分析节点对所述特征数据进行基于聚类算法的数据分析得到第二分类结果，并判断所述第一分类结果的正确率，来确定是否需要对所述第一分类模型进行更新，从而利用所述边缘节点提高对所述道岔设备产生的数据进行分析、判断的效率和准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例的道岔运维方法流程图；图2为本专利技术实施例的另一道岔运维方法流程图；图3为本专利技术实施例的道岔运维系统结构示意图；图4为本专利技术实施例的专家知识系统工作逻辑示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例的道岔运维方法流程图，所述方法包括：步骤S01、边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果；其中，所述第一分类模型与智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取。为了解决现有的采用中心化形式的道岔运维系统带来的一系列问题，本专利技术实施例采用一套基于边缘计算的道岔运维系统，将既有的中心服务器的功能进行分布式分解，将道岔故障的分析、判断和预警功能下沉到边缘节点和智能分析节点，降低数据时延和系统整体的数据传输压力，提升系统稳定性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道岔运维方法，其特征在于，包括：/n边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果；其中，所述第一分类模型与智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取；/n所述边缘节点将所述特征数据和对应的第一分类结果发送给所述智能分析节点，以使所述智能分析节点基于预设的聚类算法得到所述特征数据的第二分类结果，并根据所述第一分类结果和第二分类结果的比较结果来确定是否对所述第一分类模型进行更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种道岔运维方法，其特征在于，包括：
边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果；其中，所述第一分类模型与智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取；
所述边缘节点将所述特征数据和对应的第一分类结果发送给所述智能分析节点，以使所述智能分析节点基于预设的聚类算法得到所述特征数据的第二分类结果，并根据所述第一分类结果和第二分类结果的比较结果来确定是否对所述第一分类模型进行更新。


2.根据权利要求1所述的道岔运维方法，其特征在于，所述边缘节点根据预设的第一分类模型对道岔设备的特征数据进行数据分析，得到所述特征数据的第一分类结果，具体包括：
所述边缘节点通过与其连接的传感器获取与所述传感器对应的道岔设备的工况数据；
所述边缘节点对所述工况数据进行特征提取，得到所述特征数据；
所述边缘节点将所述特征数据输入到预设的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果。


3.根据权利要求2所述的道岔运维方法，其特征在于，所述边缘节点将所述特征数据输入到预设的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果，具体包括：
所述边缘节点将所述特征数据输入到预存的基于支持向量机的第一分类模型中，得到所述道岔设备的健康状态，作为所述特征数据的第一分类结果。


4.根据权利要求3所述的道岔运维方法，其特征在于，所述道岔运维方法还包括：
所述边缘节点接收所述智能分析节点发送的训练后的所述第二分类模型的模型参数；
所述边缘节点根据所述模型参数对所述第一分类模型进行更新。


5.一种道岔运维方法，其特征在于，包括：
智能分析节点接收由边缘节点上传的道岔设备的特征数据和与所述特征数据对应的第一分类结果；其中，所述第一分类结果为所述边缘节点根据预设的第一分类模型对获取的所述特征数据进行数据分析后得到，所述第一分类模型与所述智能分析节点的第二分类模型同步，所述第二分类模型为，将经过标注的训练特征数据作为样本进行预先训练后获取；
所述智能分析节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：付哲，刘超，
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