【技术实现步骤摘要】
道岔转辙机的工作状态监测方法及装置
本专利技术涉及轨道交通
，尤其是涉及一种道岔转辙机的工作状态监测方法及装置。
技术介绍
道岔转辙机是道岔的转换装置，可用来转换道岔或锁闭道岔。转辙机的故障可能会导致在轨列车的出轨，从而导致巨大的经济损失与人员伤亡。道岔转辙机每工作一次，都会产生工作电流曲线。为此，可以依据道岔转辙机的工作电流数据对道岔转辙机是否故障进行判断，但目前需要人为根据工作电流曲线完成判断，不能及时跟踪到目标道岔转辙机的工作状态。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种道岔转辙机的工作状态监测方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种道岔转辙机的工作状态监测方法，包括：根据待监测电流曲线确定待监测特征信息，所述待监测电流曲线为基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得；将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，所述状态信息是表征所述目标道岔转辙机工作是否异常的信息；其中，所述状态监测模型为将...
【技术保护点】
1.一种道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，包括：/n根据待监测电流曲线确定待监测特征信息，所述待监测电流曲线为基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得；/n将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，所述状态信息是表征所述目标道岔转辙机工作是否异常的信息；/n其中，所述状态监测模型为将根据样本电流曲线确定的特征信息和所述样本电流曲线的状态信息作为输入，通过机器学习训练得到的，用于对道岔转辙机工作时的电流曲线进行状态监测的模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，包括：
根据待监测电流曲线确定待监测特征信息，所述待监测电流曲线为基于对目标道岔转辙机采集的工作电流数据绘制获得；
将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，所述状态信息是表征所述目标道岔转辙机工作是否异常的信息；
其中，所述状态监测模型为将根据样本电流曲线确定的特征信息和所述样本电流曲线的状态信息作为输入，通过机器学习训练得到的，用于对道岔转辙机工作时的电流曲线进行状态监测的模型。
2.根据权利要求1所述的道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，所述状态监测模型包括分析层和判断层，相应地，将所述待监测特征信息输入到状态监测模型中，得到由所述状态监测模型输出的状态信息，包括：
将所述待监测特征信息输入到分析层，由所述分析层输出分析结果；
将所述分析结果输入到判断层，由所述判断层输出状态信息。
3.根据权利要求1所述的道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，所述根据待监测电流曲线确定待监测特征信息，包括：
获取待监测电流曲线的预设相位的均值和方差，以及待监测电流曲线上的中位数和预设分位数的数值，根据预设相位的均值和方差，中位数和预设分位数的数值确定静态特征；
获取预设相位的均值和方差，中位数和预设分位数的数值在待监测电流曲线上的数值之间的时序特征；
根据所述静态特征和所述时序特征确定所述目标特征信息。
4.根据权利要求1所述的道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，还包括所述状态监测模型的获取步骤，包括：
选取步骤，用于从第一数目的样本电流曲线中选取出属于第一选取类型的样本电流曲线和属于第二选取类型的样本电流曲线；所述第一选取类型的样本电流曲线为从第一数目的样本电流曲线中选取第二数目的样本电流曲线；所述第二选取类型的样本电流曲线为使状态预测模型对选取后剩余的样本电流曲线进行状态预测，筛选出的第三数目的样本电流曲线；
建模步骤，用于将根据第一选取类型的样本电流曲线和第二选取类型的样本电流曲线确定的特征信息和状态信息作为输入，通过机器学习训练得到，用于对道岔转辙机工作时的样本电流曲线进行状态预测输出预测结果的状态预测模型；
生成步骤，用于在第二数目和第三数目之和达到第一数目的预设分值后，使所述状态预测模型对选取后剩余的样本电流曲线进行状态预测得到预测结果，并根据预测结果确定对应的状态信息，然后将第一数目的样本电流曲线确定的特征信息和状态信息作为输入，通过机器学习训练得到，用于对道岔转辙机工作时的电流曲线进行状态监测输出状态信息的状态监测模型。
5.根据权利要求2所述的道岔转辙机的工作状态监测方法，其特征在于，所述将所述待监测特征信息输入到分析层，由所述分析层输出分析结果，包括：
将所述待监测特征信息输入到分析层，由分析层对待监测特性信息进行降维处理，并将降维后的特征信息显示在特征坐标系中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹卓，李振，
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
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