【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法及终端
本专利技术涉及轨道交通
，具体涉及一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法及终端。
技术介绍
随着经济的快速发展，轨道交通在城市化进程不断扩展。城市中的轨道交通线路越来越多，成为人们出行的重要且频繁使用的交通工具。轨道交通具有低污染、高速度、高发车频率、高客运量以及连续运行时间长的优点。但也正因为其长时间连续运行且客运量大，导致其对硬件的安全性要求非常高。运行中的轨道交通车辆需要定期检测，以发现硬件的故障或缺陷，及时维修更换。目前通常在夜间进行车辆的检测，即一日检测一次。但一日一次检测频率难以准确掌握轨道交通车辆的状态，且检测时轨道交通车辆通常处于静止、无载客状态，无法全面的掌握轨道交通车辆在日间载客运行的状态。采用人工检测的方式，不仅检测效率低，检测结果存在主观因素，准确性较差。导致轨道交通车辆安全性低。因而有必要提高轨道交通车辆检测的时效性和准确性。如中国专利CN110222980A，公开日2019年6月5日，一种轨道交通轴承的健康评估方法及系统，所述...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，/n包括以下步骤：/nA)在轨道交通车辆上部署边缘计算终端以及传感器，采集轨道交通车辆实时运行数据，将数据缓存；/nB)边缘计算终端将数据进行预处理，并与时间轴关联构成运行状态数据，并提取特征数据；/nC)边缘计算终端通过通信模块将提取获得的特征数据传输到服务器，边缘计算终端根据预设判断规则判断特征数据是否存在异常，若存在则发出报警；/nD)在服务器建立故障模型；/nE)将特征数据导入服务器内的故障模型，获得轨道交通车辆健康状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
包括以下步骤：
A)在轨道交通车辆上部署边缘计算终端以及传感器，采集轨道交通车辆实时运行数据，将数据缓存；
B)边缘计算终端将数据进行预处理，并与时间轴关联构成运行状态数据，并提取特征数据；
C)边缘计算终端通过通信模块将提取获得的特征数据传输到服务器，边缘计算终端根据预设判断规则判断特征数据是否存在异常，若存在则发出报警；
D)在服务器建立故障模型；
E)将特征数据导入服务器内的故障模型，获得轨道交通车辆健康状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
步骤A)中使用的传感器包括振动传感器、转速传感器、声音传感器以及温度传感器，采集的轨道交通车辆实时运行数据包括轨道交通车辆的每个转向架轴的转速、轴的振动、轴承外圈的振动、轴承附近的声音以及轴承内圈的温度。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
步骤B)中将数据进行预处理包括：降噪处理和归一化处理，其中归一化处理的计算式为其中at为数据实测值，amax以及amin分别为对应测量数据的人工设定的上、下限值，a为归一化后的数值。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
步骤B)中提取特征数据包括以下步骤：
B1)获得每个运行状态数据的最大值、最小值、均值以及均方差；
B2)将运行状态数据进行离散傅里叶变换，获得运行状态数据的频率组成；
B3)人工设定若干个特征频带，计算特征频带内运行状态数据的能量和。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
步骤C)中传输方式包括：3/4/5G、蓝牙、Wi-Fi以及LoRa通信，当轨道交通车辆运行在地面下时，轨道交通车辆运行轨道沿线以设定间距设有LoRa网关，轨道交通车辆运行轨道站点设有3/4/5G基站、蓝牙网关或者Wi-Fi网关，当轨道交通车辆运行在地面上时，轨道交通车辆运行轨道沿线由3/4/5G信号覆盖，轨道交通车辆运行轨道站点设有蓝牙网关或者Wi-Fi网关。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的轨道交通车辆健康状态分析方法，其特征在于，
步骤C)中，边缘计算终端通过通信模块将提取获得的特征数据传输到服务器的方法包括：
C1)将特征数据按照设定...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文刚，孙丰诚，张浩，苏修武，卢朝忠，何建武，
申请(专利权)人：杭州安脉盛智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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