一种道岔故障判断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种道岔故障判断方法及装置，所述道岔故障判断方法包括：按照预设周期获取道岔在当前时刻前的第一预设时长内对应的历史电流数据，其中，所述历史电流数据包括正常工作电流和异常工作电流；通过动态时间规整算法对所述历史电流数据进行处理，得到最优路径，并通过谱聚类算法基于所述最优路径，生成所述道岔对应的多个聚类结果；获取所述道岔的实时工作电流，基于所述实时工作电流和所述多个聚类结果判断所述道岔是否处于故障状态。采用本发明专利技术可以提高道岔故障判断结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种道岔故障判断方法及装置
本专利技术涉及轨道交通
，具体涉及一种道岔故障判断方法及装置。
技术介绍
道岔作为城市轨道交通中重要的连接设备，可以实现列车从一股轨道转入另一股轨道。道岔故障会直接影响到列车的运行安全和效率，故而，对道岔的故障状态进行判断也变得尤为重要。现阶段，运营商通常基于机器学习实现道岔故障判断。具体的，首先，可以实时采集线路内每个道岔的动作电流，动作电流中可以包括正常工作电流和异常工作电流(如故障工作电流)。然后，可以通过机器学习算法对前述采集到的动作电流进行处理，并可以根据处理结果设置电流功率阈值。在进行道岔故障判断时，可以将采集到的道岔的实时动作电流和前述电流功率阈值进行比较，并根据比较结果确定道岔是否故障。现有技术中，由于道岔大部分时间在正常工作，故而采集的异常工作电流通常较少。这样，会导致机器学习的处理结果不准确，从而使得电流功率阈值的准确性较低，道岔故障判断结果的准确性较低。
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出一种道岔故障判断方法及装置。...

【技术保护点】
1.一种道岔故障判断方法，其特征在于，包括：/n按照预设周期获取道岔在当前时刻前的第一预设时长内对应的历史电流数据，其中，所述历史电流数据包括正常工作电流和异常工作电流；/n通过动态时间规整算法对所述历史电流数据进行处理，得到最优路径，并通过谱聚类算法基于所述最优路径，生成所述道岔对应的多个聚类结果；/n获取所述道岔的实时工作电流，基于所述实时工作电流和所述多个聚类结果判断所述道岔是否处于故障状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种道岔故障判断方法，其特征在于，包括：
按照预设周期获取道岔在当前时刻前的第一预设时长内对应的历史电流数据，其中，所述历史电流数据包括正常工作电流和异常工作电流；
通过动态时间规整算法对所述历史电流数据进行处理，得到最优路径，并通过谱聚类算法基于所述最优路径，生成所述道岔对应的多个聚类结果；
获取所述道岔的实时工作电流，基于所述实时工作电流和所述多个聚类结果判断所述道岔是否处于故障状态。


2.根据权利要求1所述的道岔故障判断方法，其特征在于，所述通过动态时间规整算法对所述历史电流数据进行处理，得到最优路径，包括：
基于所述历史电流数据生成多条电流曲线，基于所述多条电流曲线构建相似度矩阵；
基于所述相似度矩阵以及约束条件，确定最优路径，其中所述约束条件包括边界约束、连续性约束和单调性约束。


3.根据权利要求1所述的道岔故障判断方法，其特征在于，所述获取所述道岔的实时工作电流，基于所述实时工作电流和所述多个聚类结果判断所述道岔是否处于故障状态，包括：
获取所述道岔的实时工作电流，以及所述道岔在当前时刻前的第二预设时长内的历史工作电流；
基于所述实时工作电流和所述历史工作电流，生成所述道岔对应的实时电流曲线；
基于所述实时电流曲线与所述多个聚类结果，确定所述道岔是否处于故障状态。


4.根据权利要求3所述的道岔故障判断方法，其特征在于，所述多个聚类结果至少包括正常聚类电流曲线和故障聚类电流曲线；
所述基于所述实时电流曲线与所述多个聚类结果，确定所述道岔是否处于故障状态，包括：
将所述实时电流曲线与所述故障聚类电流曲线进行比较，确定所述实时电流曲线是否与所述故障聚类电流曲线相符；
若与所述故障聚类电流曲线相符，则确定所述道岔处于故障状态。


5.根据权利要求4所述的道岔故障判断方法，其特征在于，所述确定所述实时电流曲线是否与所述故障聚类电流曲线相符之后，还包括：
若与所述故障聚类电流曲线不相符，则确定所述实时电流曲线是否与所述正常聚类电流曲线相符；
若与所述正常聚类电流曲线相符，则确定所述道岔处于正常状态，若与所述正常聚类电流曲线不相符，则确定所述道岔处于异常状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振，肖骁，
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