一种动车段设备维修的智能化管理系统技术方案

本发明专利技术涉及车辆维修管理技术领域，具体公开了一种动车段设备维修的智能化管理系统，包括：设备健康监测系统

【技术实现步骤摘要】
一种动车段设备维修的智能化管理系统


[0001]本专利技术属于车辆维修管理
，具体涉及一种动车段设备维修的智能化管理系统
。

技术介绍

[0002]动车段主要负责列车的车辆
(
不包含机头
)
的运营
、
整备
、
检修等工作，同时也是城市轨道交通系统
(
地铁
、
城市轻轨
)
中对车辆进行运营管理
、
停放及维修
、
保养的场所，负责对动车组的综合运用
、
车体整备
、
车体整体检修
。
[0003]现有的智能化管理系统，对动车段设备维修的管理不够全面，导致维修效率低下，给智能化管理系统的使用带来了一定的影响，从而导致动车停车时间长，服务中断，影响到人们出行体验
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种动车段设备维修的智能化管理系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种动车段设备维修的智能化管理系统，包括：
[0007]设备健康监测系统：通过使用传感器和监测设备，实时监控动车段关键设备的状态和性能，当发现异常，系统会发出警报，以便维修人员可以及时采取措施；
[0008]维修计划与调度系统：用于规划和安排维修任务，优化维修流程，确保设备按时得到维护和检修，以减少停车时间和服务中断；
[0009]语音助手和智能导览系统：基于语音识别和自然语言处理技术，为维修人员提供实时指导，回答问题，提高维修效率；
[0010]库存管理系统：跟踪备件和物资的库存，确保所需的零部件和材料随时可用，以便快速维修设备；
[0011]数据分析和报告系统：收集和分析各种数据，从而提供关于设备维护性能
、
故障率和维修成本的报告，帮助管理人员做出更明智的决策
。
[0012]优选的，所述基于语音识别和自然语言处理技术包括：
[0013]语音识别技术，将用户的语音输入转换成文本，维修人员通过说话与系统进行交互，提出问题或寻求指导；
[0014]自然语言处理
(NLP)
技术，用于分析和理解从语音识别中得到的文本，使系统能够理解维修人员的请求
、
问题和指令，并根据上下文提供相关的回应；
[0015]语音合成技术，将系统生成的文本转换为语音输出，以便向维修人员传达指导
、
答案和信息；
[0016]知识库和数据库，设备维修手册
、
常见问题解答
、
维修流程，用于快速查询匹配信息；
[0017]用户界面，通过手机应用，平板电脑提供交互界面，方便维修人员与系统进行交互；
[0018]实时连接和反馈，系统与维修现场的传感器和监测设备进行连接，以获取实时的设备状态数据，并根据实际情况提供更准确的指导
。
[0019]优选的，所述语音识别技术包括：
[0020]信号采集，通过麦克风或其他音频设备采集维修人员的语音信号；
[0021]预处理，语音信号在采集后需要进行预处理，包括去除噪声
、
归一化信号强度；
[0022]特征提取，通过过零率判断语音和噪声，抽取有用信息，以供后续模型处理；
[0023]建立模型，通过长短期记忆网络
(LSTM)
的机器学习方法，对语音进行识别；
[0024]训练模型：通过对识别的语音进行训练，通过大量的标注数据训练，即语音信号与其对应的文本，从语音特征预测出正确的文本标签；
[0025]解码和后处理：输入一个未知语音信号，模型会预测出一个文本序列，通过进行解码和后处理，以得到最终的识别结果
。
[0026]优选的，所述去除噪声通过谱减法实现，去除噪声的目标是减少环境噪声对语音信号的影响，以提取出更清晰的语音信息，具体如下：
[0027]Y(f,t)
＝
X(f,t)
‑
N(f)
[0028]其中，
Y(f,t)
是去噪后的频谱，
X(f,t)
是原始频谱，
N(f)
是估计的噪声频谱，通过从原始频谱中减去估计的噪声频谱，可以得到去噪后的频谱
。
[0029]优选的，所述归一化信号强度将信号缩放到范围
[
‑
1,1]或
[0,1]，具体如下：
[0030]如归一化到
[0,1]的公式：
[0031][0032]其中，
x(t)
是原始语音信号，
x
n
(t)
是归一化后的信号
。
[0033]优选的，所述长短期记忆网络
LSTM
具体如下：
[0034]遗忘门：
[0035]f
t
＝
σ
(W
xf
x
t
+W
hi
h
t
‑1+bf)
[0036]遗忘门决定了哪些信息应该被遗忘
[0037]输入门：
[0038]i
t
＝
σ
(W
xi
x
t
+W
hi
h
t
‑1+bi)
[0039][0040]输入门决定了哪些新信息应该被添加到细胞状态中，是候选细胞状态
[0041]细胞状态更新：
[0042][0043]⊙
表示逐元素乘法，细胞状态根据遗忘门和输出门的信息进行更新输出门：
[0044]o
t
＝
σ
(W
xo
x
t
+W
ho
h
t
‑1+b
o
)
[0045]h
t
＝
o
t
⊙
tanh(C
t
)
[0046]输出门决定了隐藏状态中的哪些信息应该传递到输出中，
LSTM
能够更好地处理长序列数据，并且具有更好的记忆能力，有助于捕捉设备维修任务中的复杂时序关系，用于模
型的建立和训练，以实现语音识别
、
故障预测任务
。
[0047]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0048]本专利技术通过使用电气设备传感器和监测设备，实时监控动车段关键设备的状态和性能，监测到故障时，及时调度人员去维修，通过使用语音识别和自然语言处理技术，维修人员通过说话与系统进行交互，为维修人员提供实时指导，回答问题，提高维修效率，通过库存管理系统，跟踪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动车段设备维修的智能化管理系统，其特征在于，包括：设备健康监测系统：通过使用电气设备传感器和监测设备，实时监控动车段关键设备的状态和性能，当发现异常，系统会发出警报，以便维修人员可以及时采取措施；维修计划与调度系统：用于规划和安排维修任务，优化维修流程，确保设备按时得到维护和检修，以减少停车时间和服务中断；语音助手和智能导览系统：基于语音识别和自然语言处理技术，为维修人员提供实时指导，回答问题，提高维修效率；库存管理系统：跟踪备件和物资的库存，确保所需的零部件和材料随时可用，以便快速维修设备；数据分析和报告系统：收集和分析各种数据，从而提供关于设备维护性能
、
故障率和维修成本的报告，帮助管理人员做出更明智的决策
。2.
根据权利要求1所述的一种动车段设备维修的智能化管理系统，其特征在于：所述基于语音识别和自然语言处理技术包括：语音识别技术，将用户的语音输入转换成文本，维修人员通过说话与系统进行交互，提出问题或寻求指导；自然语言处理
(NLP)
技术，用于分析和理解从语音识别中得到的文本，使系统能够理解维修人员的请求
、
问题和指令，并根据上下文提供相关的回应；语音合成技术，将系统生成的文本转换为语音输出，以便向维修人员传达指导
、
答案和信息；知识库和数据库，设备维修手册
、
常见问题解答
、
维修流程，用于快速查询匹配信息；用户界面，通过手机应用，平板电脑提供交互界面，方便维修人员与系统进行交互；实时连接和反馈，系统与维修现场的传感器和监测设备进行连接，以获取实时的设备状态数据，并根据实际情况提供更准确的指导
。3.
根据权利要求2所述的一种动车段设备维修的智能化管理系统，其特征在于：所述语音识别技术包括：信号采集，通过麦克风或其他音频设备采集维修人员的语音信号；预处理，语音信号在采集后需要进行预处理，包括去除噪声
、
归一化信号强度；特征提取，通过过零率判断语音和噪声，抽取有用信息，以供后续模型处理；建立模型，通过长短期记忆网络
(LSTM)
的机器学习方法，对语音进行识别；训练模型：通过对识别的语音进行训练，通过大量的标注数据训练，即语音信号与其对应的文本，从语音特征预测出正确的文本标签；解码和后处理：输入一个未知语音信号，模型会预测出一个文本序列，通过进行解码和后处理，以得到最终的识别结果
。4.
根据权利要求3所述的一种动车段设备维修的智能化管理系统，其特征在于：所述去除噪声通过谱减法实现，去除噪声的目标是减少环境噪声对语音信号的影响，以提取出更清晰...

【专利技术属性】
技术研发人员：王利锋，程文明，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：