[发明专利]一种地铁信号系统车载设备故障自动诊断方法

说明书

本发明公开了一种地铁信号系统车载设备故障自动诊断方法，包括以下步骤：1)采集器定时采集故障数据并通过4G上传至维护中心；2)如果存在故障诊断模型则执行步骤3)，否则执行步骤5)；3)故障诊断模型生成故障诊断信息或预警信息并通过App、短信、微信推送至相关人员；4)维护人员通过诊断信息或预警信息进行相关的维护工作，转步骤6)；5)维护人员利用手册及经验处理故障；6)保存故障处理结果到数据库；7)根据条件，利用K2及MLE算法从历史数据库中生成故障诊断模型。与现有技术相比，本发明具有自动诊断、更准确的故障定位、对部分故障预警等优点，提高车载信号设备故障诊断准确率及故障处理效率。

技术领域

本发明属于车载设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种地铁信号系统车载设备故障自动诊断方法。

背景技术

ATP(Automatic Train Protection，列车自动防护)和ATO(Automatic TrainOperation，列车自动运行)是地铁信号系统的核心，对列车的安全运行和运行效率起着重要作用。列车上ATP和ATO所涉及到的设备称为车载信号设备。由于列车的长期运行和设备老化，车载信号设备的故障时有发生。目前，车载信号系统的维护主要存在以下问题：

故障处理效率不高。故障信息的下载、记录、统计和总结都是由人工来完成，处理的效率低。维护人员往往依据故障表现参考以往的经验进行维修，对经验丰富的老员工，故障可以快速的排除。对于经验较少、新上岗的员工来说，故障诊断处理充满了不确定性。

故障数据记录不完整。西门子LZB系统的ATP故障日志只能存储一定量的故障，以南京地铁1号线为例，约有一半的正线故障回库时已经正常，即故障消失，较难查找出故障原因。

车载信号设备故障具有复杂性和不确定性，虽然已有故障诊断的案例，但故障诊断的准确性欠佳及诊断的方式不够智能。

发明内容

本发明根据现有技术中存在问题，提出了一种地铁信号系统车载设备故障自动诊断方法，目的在于提高车载信号设备故障诊断准确率及故障处理效率。

本发明所采用的技术方案如下：

一种地铁信号系统车载设备故障自动诊断方法，包括以下步骤：

步骤1，采集器定时采集故障数据并通过4G上传至维护中心；

步骤2，如果存在故障诊断模型则执行步骤3，否则执行步骤5；

步骤3，故障诊断模型生成故障诊断信息或预警信息推送至相关人员；

步骤4，维护人员根据诊断信息或预警信息进行相关的维护工作，转步骤6；

步骤5，维护人员利用手册及经验处理故障；

步骤6，保存故障处理结果到数据库；

步骤7，根据条件，利用K2及MLE算法从历史数据库中生成故障诊断模型。

进一步，所述步骤3中障诊断模型的处理过程为：若引起ATP中断或列车紧急制动，故障诊断模型根据故障数据输出故障源以及形成故障诊断信息；若未引起ATP中断或列车紧急制动，故障诊断模型计算出该故障会引起此类重大故障的概率，输出预警信息；

进一步，所述步骤1中，故障数据的采集方法为：通过采集器分别连接ATP系统和ATO系统，用于采集故障数据，所采集的故障数据为完整的数据；

进一步，所述故障数据包括信号系统故障码、列车紧急制动数据及ATP中断故障；

进一步，所述步骤6中，以完整的故障数据为基础结合人工处理形成完整的故障处理结果数据，进而形成完整的训练数据；

进一步，所述故障诊断模型的构造方法为：