【技术实现步骤摘要】
轨道列车VOBC健康诊断方法、系统、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及城市轨道交通领域,尤其涉及一种轨道列车VOBC健康诊断方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着城市轨道交通迅猛发展,大量列车投入运行,对车载控制器检修能力的需求日渐提高。状态性维修是对传统的计划性维修进行优化与改进的重要途径之一,而状态修高度依赖于设备设施状态评估及变化规律的分析。车载系统是对高速列车进行操纵和控制的核心设备,车载系统需要在保证列车行车安全的前提下满足不同的运营需求,其组成单元众多,结构复杂,是保证行车安全高效运行的关键设施。现有技术都是通过人工来处理数据,其存在效率低下、准确率低、成本高等缺陷,也无法预测VOBC健康状态,不能满足状态性维修的需求,如何基于海量报警数据,快速精准地诊断和预测VOBC健康状态,是现有技术急需解决的技术难题。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于克服
技术介绍
所指出的技术问题,提供一种轨道列车VOBC健康诊断方法、系统、装置及存储介质,构建设备子系统,对设备子系统相关设备的故障数据进行实时采集,构建VOBC健康评价系统,计算平均无故障间隔时间得到平均无故障间隔变化曲线,通过VOBC健康评价模型进行设备健康指数诊断,再通过曲线拟合算法拟合预测VOBC健康变化趋势,能够预测出预警时间,指导列车状态性维修。
[0004]本专利技术的目的通过下述技术方案实现:
[0005]作为本专利技术第一种应用维度方面,本专利技术可将轨道列车的所有设备作为一个整 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种轨道列车VOBC健康诊断方法,其特征在于:其方法包括:S1、构建VOBC健康评价系统,VOBC健康评价系统内部包括VOBC健康评价模型、数据分析系统,数据分析系统采集轨道列车设备的故障数据基于MTBF算法得到平均无故障间隔时间M,设备的故障数据按照运行时刻依次排列故障信息,并以设备的运行时刻、平均无故障间隔时间M为横纵坐标拟合得到平均无故障间隔变化曲线;S2、VOBC健康评价模型按照如下健康评价关系公式构建评价模型:λ=Ke
CH
,其中λ为设备故障率,K为比例系数,C为平均无故障间隔变化曲线的曲率系数,H为健康指数;M为设备平均无故障间隔时间;VOBC健康评价模型按设备运行时刻实时输出健康指数作为设备的实时诊断数据;S3、设定健康指数预警阈值H
Z
,VOBC健康评价模型基于最小二乘法的曲线拟合算法计算设备运行状态达到健康指数预警阈值H
Z
时的预警时间。2.一种轨道列车VOBC健康诊断方法,其特征在于:其方法包括:S1、构建VOBC健康评价系统,VOBC健康评价系统内部包括VOBC健康评价模型、数据分析系统,数据分析系统按照轨道列车设备分别构建设备子系统,第i个设备子系统采集设备i的故障数据基于MTBF算法得到平均无故障间隔时间M
i
,设备i的故障数据按照运行时刻依次排列故障信息,并以设备i的运行时刻、平均无故障间隔时间M
i
为横纵坐标拟合得到设备i的平均无故障间隔变化曲线;S2、VOBC健康评价模型按照设备i分别构建设备i的评价模型,设备i的评价模型采用如下健康评价关系公式构建:其中λ
i
为设备i的故障率,K
i
为设备i所对应的比例系数,C
i
为设备i平均无故障间隔变化曲线的曲率系数,H
i
为健康指数;M
i
为设备平均无故障间隔时间;VOBC健康评价模型按设备i的运行时刻实时输出健康指数作为设备i的实时诊断数据;S3、设定设备i的健康指数预警阈值Z
i
,VOBC健康评价模型基于最小二乘法的曲线拟合算法计算设备i的运行状态达到健康指数预警阈值Z
i
时的预警时间。3.按照权利要求2所述的轨道列车VOBC健康诊断方法,其特征布于:所述设备子系统所对应的设备为ATP子系统、ATO于系统、测速定位系统、车地无线通信系统或人机交互系统。4.按照权利要求2所述的轨道列车VOBC健康诊断方法,其特征在于:第i个设备子系统采集设备i在健康使用周期内的故障数据,计算得到最小故障率λ
min
、中位故障率λ
C
、最大故障率λ
max
,VOBC健康评价模型中设备i的评价模型进行如下配置设定并进行模型训练:设定设备i在健康使用周期内的最小故障率...
【专利技术属性】
技术研发人员:高凯,鲁怀科,周驰楠,龚永军,张晓龙,梁海发,李永梅,韩思远,
申请(专利权)人:广西交控智维科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:
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