基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统，涉及道路健康评价领域。包括以下步骤：根据道岔系统特性对道岔系统数据分类，分为标准类型数据和非标准类型数据；使用三次样条插值曲线算法将非标准类型数据曲线拟合成一条连续曲线；将连续曲线划分为解锁阶段、动作阶段和缓放阶段，分别计算两个相邻阶段采样点的一阶导数值和二阶导数值；结合一阶导数值和二阶导数值的变化趋势，获得对应阶段的实际连续曲线；利用聚类算法计算各个阶段对应的标准值，所述标准值作为道岔健康度评价的最新标准值。本发明专利技术适用不同类型的道岔系统，减免对不同道岔系统健康度评价参数标准值设置的繁琐工作，具有广泛的适用性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及道路健康评价领域，更具体的说是涉及一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统。

技术介绍

[0002]轨道交通道岔系统是信号室外关键设备之一，道岔的故障在信号系统故障占比较高，而且道岔的故障直接影响运营效率。针对道岔健康度评价和故障预测做了深入的研究，现有技术中提出利用道岔转辙机功率曲线作为分析载体，利用卷积神经网络和道岔故障分析判断的机制机理作为道岔健康度评估方法与建设途径。还提出转辙机健康状态等级划分，使用历史检修数据结合故障数据和专家意见，建立动态退化分布指标体系。此外还有学者提出门控循环单元神经网络法、SSVD法等方法监测道岔的健康状态和故障预测。但以上健康度标准值未覆盖线路上每个道岔独有的特性，未分析实际使用过程中健康度标准值变化带来的影响，以及未研究智能提取健康度标准特征值的方法。
[0003]因此，如何解决上述技术问题，是本领域技术人员亟需研究的。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统，以解决
技术介绍
中存在的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，包括以下步骤：
[0007]根据道岔系统特性对道岔系统数据分类，分为标准类型数据和非标准类型数据；
[0008]使用三次样条插值曲线算法将非标准类型数据曲线拟合成一条连续曲线；
[0009]将连续曲线划分为解锁阶段、动作阶段和缓放阶段，分别计算两个相邻阶段采样点的一阶导数值和二阶导数值；
[0010]结合一阶导数值和二阶导数值的变化趋势，获得解锁阶段、动作阶段和缓放阶段的时间段和对应阶段的连续曲线；
[0011]利用K
‑
means聚类算法计算各个阶段对应的标准值，所述标准值作为道岔健康度评价的最新标准值。
[0012]可选的，所述标准类型数据包括道岔缺口和道岔温湿度。
[0013]可选的，所述非标准类型数据包括道岔电流特性曲线、道岔功率特性曲线和道岔表示电压。
[0014]可选的，所述标准类型数据根据行业标准和规范设定标准值作为道岔健康度评价的标准值。
[0015]可选的，还包括根据三段特征曲线进一步计算得到：解锁阶段电流峰值A、解锁阶段峰值时间B、动作过程平均电流C、动作过程电流差值D、动作过程动作时间E、缓放阶段时长F、缓放阶段电流均值G。
[0016]一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析系统，利用一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，包括：数据层、存储层、平台层和展示层；所述数据层用于存储多线路道岔数据；所述存储层用于标准化存储数据；所述平台层用于数据处理；所述展示层用于在线监视健康度评价。
[0017]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法及系统，可适用于不同类型的道岔系统，减免对不同道岔系统健康度评价参数标准值设置的繁琐工作，具有广泛的适用性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术的道岔参数划分结构图；
[0020]图2为本专利技术的云平台系统架构；
[0021]图3为本专利技术的聚类结果图；
[0022]图4为本专利技术的技术流程图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]参见图1
‑
图4，本专利技术实施例公开了一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，包括以下步骤：
[0025]S1：根据道岔系统特性对道岔系统数据分类，分为标准类型数据和非标准类型数据；
[0026]S2：使用三次样条插值曲线算法将非标准类型数据曲线拟合成一条连续曲线；
[0027]S3将连续曲线划分为解锁阶段、动作阶段和缓放阶段，分别计算两个相邻阶段采样点的一阶导数值和二阶导数值；
[0028]S4：结合一阶导数值和二阶导数值的变化趋势，获得解锁阶段、动作阶段和缓放阶段的时间段和对应阶段的连续曲线；
[0029]S5：利用K
‑
means聚类算法计算各个阶段对应的标准值，所述标准值作为道岔健康度评价的最新标准值。
[0030]进一步的，根据道岔系统特性分成两部分：第一部分是道岔标准值部分，如道岔缺口、道岔温湿度；第二部分是道岔标准非标准值部分，如道岔电流特性曲线、道岔功率特性曲线、道岔表示电压。以ZDJ9型转辙机道岔为例，电流特性曲线可分为解锁阶段电流峰值、解锁阶段峰值时间、动作过程平均电流、动作过程电流差值、动作过程动作时间、缓放阶段时长、缓放阶段电流值；功率曲线使用功率曲线相似度。
[0031]按照既定好的道岔数据分类规则，道岔数据分成标准类型数据和非标准类型数据。其中，标准数据类型可按照行业标准和规范，直接设定标准值，根据实际道岔偏离标准值的范围扣除一定分数值，如道岔缺口标准值是2mm。
[0032]非标准值曲线处理方法，由于微机监测采集的道岔曲线数据是离散点，使用三次样条插值曲线算法拟合成一条连续曲线；其次，使用专家经验粗略把曲线划分成解锁阶段、动作过程和缓放阶段，并求得道岔两个相邻阶段采样点的一阶导数和二阶导数值，结合一阶导数和二阶导数值的变化趋势，获得解锁阶段、动作过程和缓放阶段的时间段和拟合的实际连续曲线。
[0033]三次样条插值曲线算法构造连续函数，假设道岔曲线X轴的时间范围是[X0，X1…
，X
n
‑1，X
n
]，Y轴坐标为Y＝Y0，Y1，
…
，Y
n
‑1，Y
n
，设三次样条函数为S(x)。
[0034]因此，n个分段函数(三次多项式)的基本形式表示为公式(1)：
[0035]S
i
(x)＝a
i
+b
i
(x
‑
x
i
)+c
i
(x
‑
x
i
)2+d
i
(x
‑
x
i
)3[0036]i＝0，1，
……
，n
‑1ꢀꢀ
(1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：根据道岔系统特性对道岔系统数据分类，分为标准类型数据和非标准类型数据；使用三次样条插值曲线算法将非标准类型数据曲线拟合成一条连续曲线；将连续曲线划分为解锁阶段、动作阶段和缓放阶段，分别计算两个相邻阶段采样点的一阶导数值和二阶导数值；结合一阶导数值和二阶导数值的变化趋势，获得解锁阶段、动作阶段和缓放阶段的时间段和对应阶段的连续曲线；利用K
‑
means聚类算法计算各个阶段对应的标准值，所述标准值作为道岔健康度评价的最新标准值。2.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，其特征在于，所述标准类型数据包括道岔缺口和道岔温湿度。3.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析方法，其特征在于，所述非标准类型数据包括道岔电流特性曲线、道岔...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱晓莉，韩思远，熊庆，余东，
申请(专利权)人：成都工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：