[发明专利]一种机车监测数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种机车监测数据分析方法，其特征在于，包括：

获取机车监测子系统的各实时监测数据；所述实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息；

根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；每个所述第一状态信息类与至少一个所述实时监测数据对应；每个所述数据模型与每个所述第一状态信息类具有一一对应关系；

根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单；

在所述根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类之后，还包括：

将所述机车监测子系统的各所述实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成所述机车监测子系统的各所述实时监测数据对应的第二状态信息类；

判断每个所述实时监测数据对应的所述第一状态信息类与所述第二状态信息类是否一致；

如果否，根据所述第一状态信息类对应的所述第二状态信息类及获取的所述第一状态信息类对应的检修结果对所述第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成所述第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

2.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，还包括：

获取所述机车监测子系统的各历史监测数据；所述历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据；

利用模型算法对所述机车监测子系统的各所述历史监测数据进行训练生成所述机车监测子系统对应的若干数据模型。

3.根据权利要求2所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述模型算法包括：概率统计算法、故障树分析算法、形态学算法及贝叶斯算法。

4.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类，包括：

从各所述数据模型中分别获取每个所述实时监测数据对应的匹配数据模型；

将每个所述实时监测数据分别输入每个所述实时监测数据对应的所述匹配数据模型生成每个所述实时监测数据对应的第一状态信息类。

5.根据权利要求1所述的机车监测数据分析方法，其特征在于，所述机车监测子系统包括：制动监测子系统、防火监测子系统、高压绝缘监测子系统、列车供电监测子系统、走行部监测子系统或视频监测子系统。

6.一种机车监测数据分析系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取机车监测子系统的各实时监测数据；所述实时监测数据包括：实时故障信息、实时报警信息及实时提示信息；

信息类生成单元，用于根据本地存储的若干数据模型及各所述实时监测数据生成各所述实时监测数据对应的第一状态信息类；所述第一状态信息类包括：故障类、报警类及提示类；每个所述第一状态信息类与至少一个所述实时监测数据对应；每个所述数据模型与每个所述第一状态信息类具有一一对应关系；

工单生成单元，用于根据各所述实时监测数据对应的第一状态信息类生成各所述第一状态信息类对应的作业工单；比较单元，用于将所述机车监测子系统的各所述实时监测数据及本地存储的机车监测子系统标准库进行比较生成所述机车监测子系统的各所述实时监测数据对应的第二状态信息类；

判断单元，用于判断每个所述实时监测数据对应的所述第一状态信息类与所述第二状态信息类是否一致；

更新单元，用于根据所述第一状态信息类对应的所述第二状态信息类及获取的所述第一状态信息类对应的检修结果对所述第一状态信息类对应的数据模型进行更新生成所述第一状态信息类对应的更新后的数据模型。

7.根据权利要求6所述的机车监测数据分析系统，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于获取所述机车监测子系统的各历史监测数据；所述历史监测数据包括：历史故障数据、历史报警数据及历史提示数据；

训练单元，用于利用模型算法对所述机车监测子系统的各所述历史监测数据进行训练生成所述机车监测子系统对应的若干数据模型。