一种基于大数据技术的道岔故障预判系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，包括故障预判模块、数据服务器、汇集器和传感采集模块，传感采集模块安装在道岔上，监测道岔工况，传感采集模块与汇集器连接，传感采集模块包括加速度传感器、距离传感器和纵向位移传感器，汇集器将收集到的加速度数据、距离数据及纵向位移数据发送到数据服务器，故障预判模块周期性拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线频率组成，与频率特征对比，若频率组成变化，且超过设定阈值，则发出故障预警。本发明专利技术的实质性效果是：能够快速发现异常，发出预警，指示人工现场排查，提高道岔工作的安全性。提高道岔工作的安全性。提高道岔工作的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据技术的道岔故障预判系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种基于大数据技术的道岔故障预判系统。

技术介绍

[0002]道岔是一种使机车车辆从一股道转入另一股道的线路连接设备，有了道岔，可以充分发挥线路的通过能力。由于道岔具有数量多、构造复杂、使用寿命短、限制列车速度、行车安全性低、养护维修投入大等特点，与曲线、接头并称为轨道的三大薄弱环节。
[0003]现在，电液控制自动道岔已经取代落后的人工道岔。道岔往往是行车安全事故的高发地带。道岔常见的故障有尖轨爬行、拉板旷动和接触问题。在春融解冻和入冬前，由于气温变化较大，道岔尖轨前后爬行，极易造成道岔外锁设备故障。由于长时间使用和列车振动及拉板固定螺丝不牢等原因，使部分心轨道岔拉板旷动严重，造成尖轨两侧的拉板左右不平，前后不正等问题。在转换道岔过程中，道岔转换力受到分解。特别是在道岔锁闭时，拉板更加倾斜，易造成不能到位的道岔转辙设备故障。拉板前后不正，在道岔转换过程中易出现受阻或犯卡。尖轨所有重量都压在滑床板上，如果相互接触较少，尖轨重力作用在几块滑床板上，接触面积越小磨擦阻力越大，会使道岔转辙设备转换不灵活，严重时受阻。为了保证机车的行车安全，必须研制能够监测道岔工况，并能够在道岔可能出现故障时，及时发出预警，以便人工及时排查，避免事故的发生。
[0004]如中国专利CN108416362A，公开日2018年8月17日，公开了一种道岔异常预警与故障诊断方法，包括以下步骤：(1)基于待测道岔的历史数据，选取其标准动作曲线；(2)采用聚类算法对待测动作曲线进行分段；若无法正确分段，则转到步骤(3)，否则转到步骤(4)；(3)比较待测动作曲线中功率曲线与所有故障样本的功率曲线，寻找功率曲线最相似的故障样本，认定待测动作曲线存在所找到的故障样本对应的故障；(4)对待测动作曲线的每一段，提取第一类特征；(5)将其与标准动作曲线进行对比，判断待测动作曲线为异常还是正常。其技术方案虽然实现了自适应诊断，对人员需求更少。但并没有结合具体的检测数据，在缺乏完整全面的检测数据的支持下，诊断系统难以形成准确及时的诊断。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：目前缺乏道岔故障预警系统的技术问题。提出了一种基于大数据技术的道岔故障预判系统。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，所述道岔包括转辙机、牵引杆、直轨、曲轨、直轨尖轨和曲轨尖轨，枕木上设有用于支撑直轨尖轨和曲轨尖轨的滑床板，包括故障预判模块、数据服务器、汇集器和传感采集模块，所述传感采集模块安装在道岔上，监测道岔工况，所述传感采集模块与汇集器连接，所述传感采集模块包括若干个加速度传感器、若干个距离传感器和若干个纵向位移传感器，若干个所述加速度传感器分别固定安装在直轨尖轨和曲轨尖轨上，分别监测直轨尖
轨和曲轨尖轨的加速度数据，所述直轨尖轨和曲轨尖轨上均固定安装有参考板和纵向参考板，所述参考板朝向与列车前进方向垂直，所述纵向参考板朝向与列车前进方向相切，若干个所述距离传感器和纵向位移传感器均固定安装在地面上，所述距离传感器与参考板对应，检测与参考板之间的距离，所述纵向位移传感器与纵向参考板对应，检测与纵向参考板之间的距离，若干个所述加速度传感器、距离传感器和纵向位移传感器均与汇集器连接，所述汇集器将收集到的加速度数据、距离数据及纵向位移数据发送到数据服务器，所述故障预判模块从所述数据服务器读取加速度数据、距离数据及纵向位移数据，周期性拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，获得足够数量的道岔正常工况下的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，获得频率组成及频率组成的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为频率特征保存，分别提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与对应的频率特征对比，若出现频率组成变化，且频率组成变化超过设定阈值，则发出故障预警。
[0007]作为优选，收集道岔历史的故障，获得故障类型，提取故障前预设时长内数据服务器存储的加速度数据、距离数据及纵向位移数据，拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，分别将加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成及相应的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为故障频率特征，所述故障频率特征包括加速度频率特征、距离变化频率特征及纵向位移频率特征，将故障频率特征关联故障类型存储，提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与故障频率特征对比，若与故障频率特征的相似度超过预设阈值，则发出故障预警，故障预警包含对应故障频率特征关联的故障类型。
[0008]作为优选，还包括主动故障检查模块和若干个敲击器，所述敲击器分别安装在直轨尖轨和曲轨尖轨附近，所述敲击器与主动故障检查模块连接，所述主动故障检查模块在直轨尖轨与曲轨脱离或曲轨尖轨与直轨脱离后，控制敲击器敲击直轨尖轨或曲轨尖轨，主动故障检查模块从所述数据服务器提取敲击后相应的加速度传感器的检测数据，作为敲击振动数据，建立敲击曲线，获得足够数量的道岔正常工况下的敲击曲线，并提取频率组成，作为敲击频率特征，当后续敲击时，获得对应的敲击曲线，提取频率组成，若出现频率组成变化，且频率组成变化超过设定阈值，则发出故障预警。
[0009]作为优选，收集道岔历史的故障，获得故障类型，提取故障前预设时长内的敲击振动数据，建立敲击曲线，提取频率组成及相应的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为故障敲击振动频率特征，将故障敲击振动频率特征与故障类型关联存储，当后续敲击时，获得对应的敲击曲线，提取频率组成，与故障敲击振动频率特征对比，若与故障敲击振动频率特征的相似度超过预设阈值，则发出故障预警，故障预警包含对应故障敲击振动频率特征关联的故障类型。
[0010]作为优选，所述敲击器包括敲击座、敲击电机和敲击锤，所述敲击座固定安装在靠近直轨尖轨或曲轨尖轨的地面上，所述敲击锤转动安装在所述敲击座上，所述敲击电机安装在敲击座上，所述敲击电机与敲击锤连接，所述敲击电机的控制端与主动故障检查模块连接。
[0011]作为优选，所述敲击锤包括锤柄、锤头、压力传感器、连接板、锤舌和弹簧，所述锤
柄与敲击座转动连接，所述锤柄在敲击电机的带动下相对敲击座转动，所述锤头与锤柄固定连接，所述锤头前端加工有盲孔，所述锤舌安装在所述盲孔内，所述压力传感器位于连接板和锤舌之间，所述压力传感器与连接板和锤舌固定连接，所述锤舌安装在盲孔前端，所述锤舌能够相对盲孔滑动，所述弹簧安装在盲孔和连接板之间，所述弹簧两端分别与盲孔底部和连接板固定连接，所述弹簧两端与直流电源和电子开关K串联，所述压力传感器和电子开关与主动故障检查模块连接。
[0012]作为优选，所述主动故障检查模块以PMW的方式控制电子开关K的导通，导通占空比表征弹簧通电电流，弹簧通电电流决定了弹簧的收缩量，因而导通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，所述道岔包括转辙机、牵引杆、直轨、曲轨、直轨尖轨和曲轨尖轨，枕木上设有用于支撑直轨尖轨和曲轨尖轨的滑床板，其特征在于，包括故障预判模块、数据服务器、汇集器和传感采集模块，所述传感采集模块安装在道岔上，监测道岔工况，所述传感采集模块与汇集器连接，所述传感采集模块包括若干个加速度传感器、若干个距离传感器和若干个纵向位移传感器，若干个所述加速度传感器分别固定安装在直轨尖轨和曲轨尖轨上，分别监测直轨尖轨和曲轨尖轨的加速度数据，所述直轨尖轨和曲轨尖轨上均固定安装有参考板和纵向参考板，所述参考板朝向与列车前进方向垂直，所述纵向参考板朝向与列车前进方向相切，若干个所述距离传感器和纵向位移传感器均固定安装在地面上，所述距离传感器与参考板对应，检测与参考板之间的距离，所述纵向位移传感器与纵向参考板对应，检测与纵向参考板之间的距离，若干个所述加速度传感器、距离传感器和纵向位移传感器均与汇集器连接，所述汇集器将收集到的加速度数据、距离数据及纵向位移数据发送到数据服务器，所述故障预判模块从所述数据服务器读取加速度数据、距离数据及纵向位移数据，周期性拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，获得足够数量的道岔正常工况下的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，获得频率组成及频率组成的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为频率特征保存，分别提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与对应的频率特征对比，若出现频率组成变化，且频率组成变化超过设定阈值，则发出故障预警。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，收集道岔历史的故障，获得故障类型，提取故障前预设时长内数据服务器存储的加速度数据、距离数据及纵向位移数据，拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，分别将加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成及相应的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为故障频率特征，所述故障频率特征包括加速度频率特征、距离变化频率特征及纵向位移频率特征，将故障频率特征关联故障类型存储，提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与故障频率特征对比，若与故障频率特征的相似度超过预设阈值，则发出故障预警，故障预警包含对应故障频率特征关联的故障类型。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，还包括主动故障检查模块和若干个敲击器，所述敲击器分别安装在直轨尖轨和曲轨尖轨附近，所述敲击器与主动故障检查模块连接，所述主动故障检查模块在直轨尖轨与曲轨脱离或曲轨尖轨与直轨脱离后，控制敲击器敲击直轨尖轨或曲轨尖轨，主动故障检查模块从所述数据服务器提取敲击后相应的加速度传感器的检测数据，作为敲击振动数据，建立敲击曲线，获得足够数量的道岔正常工况下的敲击曲线，并提取频率组成，作为敲击频率特征，当后续敲击时，获得对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵艳，
申请(专利权)人：杭州美时美刻物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：