一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置，包括：基于车间服务系统采集轨道交通车辆全生命周期数据并进行预处理，形成标签数据集；利用自适应的蚁狮策略和虚拟建模技术构建数字孪生健康分析模型，输入所述标签数据集至所述数据孪生模型中进行训练；根据贝叶斯判断原则对训练结果进行判断，若满足所述贝叶斯判断原则，则输出模型为车辆数字孪生健康诊断模型；将待诊断的轨道交通车辆数据实时输入所述车辆数字孪生健康诊断模型进行健康诊断，计算输出最终的诊断数据。本发明专利技术能够实时准确分析轨道交通车辆健康状态，为用户提供运营决策信息，避免了因车辆健康造成的交通事故的发生，降低了社会威胁性，保障乘客及司机安全。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置
本专利技术涉及数字孪生信号处理技术和互联网
，尤其涉及一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置。
技术介绍
随着社会与经济的发展，城市化已成为当今世界发展的重要趋势，在城市化的历程中，不同规模及不同发展阶段的城市产生了不同的交通需求，需要通过相应的交通技术水平及运输工具来加以满足，从许多国际化大都市发展的实践来看，轨道交通以其运量大、速度快的技术优势已成为城市交通结构中不可缺少的组成部分，它较好的解决了大、中城市交通日益增长的供需矛盾问题，并满足了城市化的要求，城市轨道交通随着城市化进程的深入，越来越成为城市客运交通的主体，因此，掌握轨道交通车辆的健康状态对于保障、指导城市轨道交通建设和发展具有重要意义。现有技术仅能依靠车辆历史数据进行简单的参数分析，得到的结果过于粗略，从而造成过大的误差，随着新一代信息技术的发展，数字孪生技术的应用还不是很成熟，因而在融合使用过程中也存在交大的偏差，为了更好地保障城市发展和用户使用安全，准确的分析轨道交通车辆健康状态是当前急需解决的一大难题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置。本专利技术实施例的第一方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，包括：基于车间服务系统采集轨道交通车辆全生命周期数据并进行预处理，形成标签数据集；利用自适应的蚁狮策略和虚拟建模技术构建数字孪生健康分析模型，输入所述标签数据集至所述数据孪生模型中进行训练；根据贝叶斯判断原则对训练结果进行优化判断，若满足所述贝叶斯判断原则，则输出模型为车辆数字孪生健康诊断模型；将待诊断的轨道交通车辆数据实时输入所述车辆数字孪生健康诊断模型进行健康诊断，计算输出最终的诊断数据。本专利技术实施例的第二方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述轨道交通车辆全生命周期数据包括，设计制造周期、运营周期和检修维护周期；所述设计制造周期包括，图纸、文件、软件的版本号和变更信息；所述运营周期包括，运营里程和运营时间信息；所述检修维护包括，所述轨道交通车辆与检修级别和检修承包商的信息。本专利技术实施例的第三方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括，车辆的列、辆、编组号，物料的批次号、序次号、质保期、寿命和供应商信息。本专利技术实施例的第四方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述预处理为标准化处理，包括，在Minitab中输入所述轨道交通车辆全生命周期数据；打开界面中的标准化面板；选择需要处理所述轨道交通车辆全生命周期数据的范围，利用Z-score标准化处理，减去均值并除以标准差；指定处理后数据的存放区域，形成标准化的所述标签数据集。本专利技术实施例的第五方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，构建所述数字孪生健康分析模型包括，利用所述虚拟建模技术构建一个与轨道交通车辆相对应的虚拟对象，并将所述标签数据集与所述虚拟对象进行交互，使得物理对象的状态能够实时映射至所述虚拟对象中，并将呈危险状态类型发送至所述车间服务系统中；在所述车间服务系统中对所述数字孪生健康分析模型中的虚拟对象输入操作指令，所述虚拟对象进行仿真模拟，并进行健康分析，判断是否存在风险状态，若不存在则将所述操作指令传输至物理对象，若存在则进行预警，若所述车间服务系统输入的所述操作指令顺序错误，所述虚拟对象会根据错误提供优化，给出正确的操作顺序。本专利技术实施例的第六方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述数字孪生健康分析模型利用所述自适应的蚁狮策略计算健康状态数据进行分析，包括，其中，为蚂蚁在第t次迭代时围绕轮盘赌所选蚁狮进行随机游走后的位置，为蚂蚁在第t次迭代时围绕精英蚁狮进行随机游走后的位置，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，rand为（0,1）间均匀分布的随机数。本专利技术实施例的第七方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述训练包括，初始化所述标签数据集；设置蚁狮寻优轮盘赌参数，定义若，则A对应的蚁狮个体参与轮盘赌，否则不参与轮盘赌；其中，A为参与轮盘赌蚁狮个体的适应度值，P为蚁狮适应度的平均值，rand为（0,1）间均匀分布的随机数；循环迭代所述蚁狮策略，利用蚂蚁更大概率围绕精英蚁狮游走的原则判断，若所述精英蚁狮被蚂蚁围绕游走次数较多，则所述精英蚁狮所在区域为健康状态，否则为危险状态。本专利技术实施例的第八方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述车辆数字孪生健康诊断模型包括，其中，：第i个精英蚁狮所在区域中被正确识别围绕游走的距离权值个数，：第i个蚁狮区域中识别游走的距离权值个数；所述车辆数字孪生健康诊断模型利用所述贝叶斯判断原则进行优化训练，包括，将轨道交通车辆全生命周期数据状态值作为训练样本进行全局优化健康状态诊断的学习参数，得到距离权值量元的条件概率分布；微调参数初始值，循环迭代n次；将待测轨道交通车辆数据状态值代入所述车辆数字孪生健康诊断模型中进行分析计算，得到所述待测轨道交通车辆数据的距离权值概率分布；若所述距离权值概率分布大于等于0.5，则所述优化训练结束；若所述距离权值概率分布小于0.5，则所述优化训练继续进行；若所述蚁狮区域内距离权值越大，则健康状态值越多，所述待测轨道交通车辆越健康；若所述蚁狮区域内距离权值越小，则健康状态值越少，所述待测轨道交通车辆越危险。本专利技术实施例的第九方面，提供一种适用于轨道交通车辆健康诊断装置，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本专利技术第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。本专利技术实施例的第十方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本专利技术第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。本专利技术提供的一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置，能够实时准确分析轨道交通车辆健康状态，为用户提供运营决策信息，避免了因车辆健康造成的交通事故的发生，降低了社会威胁性，保障乘客及司机安全。附图说明图1为本专利技术一个实施例所述的一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置的流程示意图；图2为本专利技术一个实施例所述的一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置的车间服务系统框架示意图；图3为本专利技术一个实施例所述的一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置的数字孪生框架示意图；图4为本专利技术一个实施例所述的一种适用于轨道交通车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于，包括：/n基于车间服务系统采集轨道交通车辆全生命周期数据并进行预处理，形成标签数据集；/n利用自适应的蚁狮策略和虚拟建模技术构建数字孪生健康分析模型，输入所述标签数据集至所述数据孪生模型中进行训练；/n根据贝叶斯判断原则对训练结果进行优化判断，若满足所述贝叶斯判断原则，则输出模型为车辆数字孪生健康诊断模型；/n将待诊断的轨道交通车辆数据实时输入所述车辆数字孪生健康诊断模型进行健康诊断，计算输出最终的诊断数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于，包括：
基于车间服务系统采集轨道交通车辆全生命周期数据并进行预处理，形成标签数据集；
利用自适应的蚁狮策略和虚拟建模技术构建数字孪生健康分析模型，输入所述标签数据集至所述数据孪生模型中进行训练；
根据贝叶斯判断原则对训练结果进行优化判断，若满足所述贝叶斯判断原则，则输出模型为车辆数字孪生健康诊断模型；
将待诊断的轨道交通车辆数据实时输入所述车辆数字孪生健康诊断模型进行健康诊断，计算输出最终的诊断数据。


2.根据权利要求1所述的适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于：所述轨道交通车辆全生命周期数据包括，设计制造周期、运营周期和检修维护周期；
所述设计制造周期包括，图纸、文件、软件的版本号和变更信息；
所述运营周期包括，运营里程和运营时间信息；
所述检修维护包括，所述轨道交通车辆与检修级别和检修承包商的信息。


3.根据权利要求2所述的适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于：还包括，车辆的列、辆、编组号，物料的批次号、序次号、质保期、寿命和供应商信息。


4.根据权利要求2或3所述的适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于：所述预处理为标准化处理，包括，
在Minitab中输入所述轨道交通车辆全生命周期数据；
打开界面中的标准化面板；
选择需要处理所述轨道交通车辆全生命周期数据的范围，利用Z-score标准化处理，减去均值并除以标准差；
指定处理后数据的存放区域，形成标准化的所述标签数据集。


5.根据权利要求4所述的适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于：构建所述数字孪生健康分析模型包括，
利用所述虚拟建模技术构建一个与轨道交通车辆相对应的虚拟对象，并将所述标签数据集与所述虚拟对象进行交互，使得物理对象的状态能够实时映射至所述虚拟对象中，并将呈危险状态类型发送至所述车间服务系统中；
在所述车间服务系统中对所述数字孪生健康分析模型中的虚拟对象输入操作指令，所述虚拟对象进行仿真模拟，并进行健康分析，判断是否存在风险状态，若不存在则将所述操作指令传输至物理对象，若存在则进行预警，若所述车间服务系统输入的所述操作指令顺序错误，所述虚拟对象会根据错误提供优化，给出正确的操作顺序。


6.根据权利要求5所述的适用于轨道交通车辆健康诊断方法，其特征在于：所述数字孪生健...

【专利技术属性】
技术研发人员：景宁，李峰，杨泽迎，房伟，王洪琳，
申请(专利权)人：江苏中车数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32