【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通运维，具体是基于轨道交通的车地协同运维系统及方法。
技术介绍
1、近年来，物联网（iot）、大数据分析、人工智能（ai）等智能化技术在轨道交通运维中的应用逐渐深入。车地协同运维方法利用这些技术，实现了对轨道交通系统的实时数据采集、智能分析和预测。通过传感器、监控设备和数据分析平台，可以实时监测轨道、车辆和相关设备的状态，从而实现对系统状态的全面了解和预警。
2、现有存在以下缺陷：
3、信息孤岛问题：传统的运维模式中，车辆与地面设施的信息通常是分开的，各自的监控系统、维护记录和操作数据往往不能有效整合。这导致了对系统整体状况的了解不全面，难以实现精准的运维决策。
4、响应时间长：由于信息传递和反馈不及时，当轨道交通系统出现故障或异常时，相关运维人员可能需要较长时间才能发现并响应。这种延迟不仅影响了系统的正常运行，还可能增加维修成本和停运时间。
5、因此怎样在提高轨道交通系统的响应率的同时，实现对轨道交通结构的全局可视化监测是现有技术的缺陷，为此提供基于轨道交通的车地协同运维系统及方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于轨道交通的车地协同运维系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于轨道交通的车地协同运维方法，包括以下步骤：
4、步骤s1、在城市轨道以及各辆动车上安装多种传感器，通过各种传感器采集行驶轨道以及各个轨道动
5、步骤s2、根据历史行驶数据链建立任两个行驶轨道与轨道动车对应各项数据的中心关联数据簇以及异常数据；
6、步骤s3、将各个轨道动车与各个行驶轨道两两匹配，根据匹配结果调取相应的中心关联数据簇以及异常数据，进而建立若干个运行状态粒子以及维修方案粒子；
7、步骤s4、采集实时状态下各个轨道动车以及预计通过行驶轨道的实时运行数据，将实时运行数据内的各项实时数据与相应的运行状态粒子进行匹配，根据匹配结果判断轨道动车或行驶轨道是否存在异常，进而调取相应的维修方案粒子获取维修方案并执行。
8、进一步的，所述局部运行数据的采集过程包括：
9、根据城市轨道各个中转站的分布，将城市轨道划分为若干条行驶轨道，并分别对各条行驶轨道和轨道动车设置编号；
10、在各个轨道动车行驶前，获取各个轨道动车的行驶事件，所述行驶事件包括轨道动车编号以及其将要通过行驶过道的编号；
11、对各个轨道动车以及相应行驶轨道上的各组传感器设置相同的数据采集周期，在轨道动车沿着行驶轨道行驶的过程中，各个传感器采集其在所在位置的相关数据，并在任一个数据采集周期结束时，整合各组传感器采集的数据生成相应区域或车厢的局部历史运行数据。
12、进一步的，所述历史行驶数据链的建立过程包括：
13、当轨道动车行驶事件结束时，建立若干个历史数据节点，将各个局部运行数据依次输入至历史数据节点中，进而根据轨道动车以及行驶轨道的各个局部运行数据的时间顺序，将各个历史数据节点连接得到动车历史数据链以及轨道历史数据链；
14、同时轨道动车与行驶轨道在各个时间节点上相对空间位置，将动车历史数据链以及轨道历史数据链中，在同一个时间节点以及同一个空间位置上的历史数据节点进行匹配连接，得到相应行驶事件的历史行驶数据链，并标注相应的轨道动车编号、行驶道路编号以及行驶事件的始末时间区间。
15、进一步的，所述中心关联数据簇的建立过程包括：
16、将历史行驶数据链的各个历史数据节点按照行驶轨道划分为若干个局部历史行驶数据链，进而将带有同一个轨道动车编号以及行驶道路编号，但行驶事件的始末时间区间标注的局部历史行驶数据链进行分类；
17、建立若干个多维坐标系，将同一分类内的局部历史行驶数据链中，对应同一个物体、空间位置以及同种类的数据在同一个多维坐标系上，获取来自不同数据之间的单体空间距离；
18、设置单体空间距离阈值，依次以各个数据为中心数据，进而判断其余数据与中心数据之间的单体空间距离与单体空间距离阈值之间大小关系；
19、根据判断结果依次以各个中心数据为关系簇中心，进而整合与中心数据存在关联性的数据建立关联数据簇，比对各个关联数据簇中数据数量，选取数据数量最多的关联数据簇为中心关联数据簇。
20、进一步的，所述中心关联数据簇的建立过程还包括：
21、判断各个关联数据簇的关系簇中心与中心关联数据簇的关系簇中心之间的单体空间距离是否大于等于单体空间距离阈值，若判断成立，则将对应关联数据簇与中心关联数据簇合并，得到新的中心关联数据簇，但原本中心关联数据簇的关系簇中心位置不变；
22、重复上述合并关联数据簇操作，直到不存在符合条件的关联数据簇能与中心关联数据簇合并为止。
23、进一步的，将不在中心关联数据簇中其余数据记为异常数据，进而获取同一分类内的局部历史行驶数据链中，对应同一个物体、空间位置以及同种类的数据，对应的中心关联数据簇以及异常数据。
24、进一步的，所述运行状态粒子以及维修方案粒子的建立过程包括：
25、将各个轨道动车与各个行驶轨道的编号两两匹配，根据匹配结果调取从城市轨道交通三维图像模型调取相应若干种数据的中心关联数据簇以及异常数据；
26、选取中心关联数据簇的关系簇中心的数据数值作为对应轨道动车以及行驶轨道相应时间节点下的最佳运行达成条件，将中心关联数据簇边缘位置的若干个数据记为保底运行达成条件，同时根据各种异常数据对应轨道动车以及行驶轨道的异常问题生成相应的维修方案；
27、根据各个轨道动车与各个行驶轨道的编号的匹配结果数量建立若干个运行状态粒子以及维修方案粒子，对各个运行状态粒子标注相应轨道动车与行驶轨道的编号，并将相关的各项最佳运行达成条件以及保底运行达成条件纳入运行状态粒子中，以及将维修方案以及相关异常数据输入至维修方案粒子中。
28、进一步的，判断轨道动车或行驶轨道是否存在异常的过程包括：
29、获取各个轨道动车的实时行驶事件，根据实时行驶事件在城市轨道交通三维图像模型中遍历轨道动车将要经过的行驶轨道，进而采集实时状态下各个轨道动车以及其将要经过的行驶轨道的实时运行数据；
30、在轨道动车行驶前，首先根据轨道动车其将要经过行驶轨道编号，将轨道动车要经过的行驶轨道的实时运行数据输入至相应的运行状态粒子中，进而判断各个实时运行数据内各项实时数据是否都在，其对应运行状态粒子中以最佳运行达成条件以及保底运行达成条件为极值的任一个数据区间内；
31、若在，则不做任何操作，若不在，则对应实时数据为异常数据，进而根据异常数据匹配相应的维修方案粒子，并获取维修方案粒子中维修本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述局部运行数据的采集过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述历史行驶数据链的建立过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述中心关联数据簇的建立过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述中心关联数据簇的建立过程还包括：
6.根据权利要求5所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，将不在中心关联数据簇中其余数据记为异常数据，进而获取同一分类内的局部历史行驶数据链中，对应同一个物体、空间位置以及同种类的数据，对应的中心关联数据簇以及异常数据。
7.根据权利要求6所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述运行状态粒子以及维修方案粒子的建立过程包括：
8.根据权利要求7所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，判断轨道动车
9.一种基于轨道交通的车地协同运维系统，用于实现权利要求1至8任一项所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，包括轨道交通数据采集模块、历史数据分析模块以及历史数据分析模块；
...【技术特征摘要】
1.基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述局部运行数据的采集过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述历史行驶数据链的建立过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述中心关联数据簇的建立过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，所述中心关联数据簇的建立过程还包括：
6.根据权利要求5所述的基于轨道交通的车地协同运维方法，其特征在于，将不...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍漫永，
申请(专利权)人：湖南劲盛轨道交通装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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