[发明专利]一种屏蔽门的故障预测方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种屏蔽门的故障预测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括获取待预测屏蔽门的继电器的特征参数；将特征参数输入预设的继电器故障预测模型中，以使继电器故障预测模型对继电器线圈发生故障时继电器的总吸合次数，以及继电器触点发生故障时继电器的总吸合次数进行预测，获得继电器线圈发生故障时的第一吸合次数和继电器触点发生故障时的第二吸合次数；根据第一吸合次数、第二吸合次数以及继电器的每日吸合次数，计算继电器从开始使用至发生故障的寿命时长，继而根据继电器的寿命时长获得屏蔽门从开始使用至发生故障时的寿命时长。通过实施本发明实施例能提前对屏蔽门的故障进行预测。

技术领域

本发明涉及屏蔽门处理技术领域，尤其涉及一种屏蔽门的故障预测方法，装置、终端设备及存储介质。

背景技术

城市轨道交通车站在早期的建设过程中通常以实现功能为主要目的，对设备的可靠性和安全性的考虑较少，可用性的优先级别要高于安全性和可靠性，因而存在较大的安全隐患。

现阶段轨道交通的车站数据管理系统以数据库的形式存储。但是存储的历史数据只是用来查看监测。并没有应用到风险预测中，轨道交通设备如地铁内的屏蔽门，只有在发生故障时才会报警，无法在故障发生进行预测。而屏蔽门中继电器是发生故障概率最高的部件，因此对继电器的故障预测对整个屏蔽门的故障预测具有重要意义。

发明内容

本发明实施例提供一种屏蔽门的故障预测方法，装置及终端设备能提前对屏蔽门的故障进行预测。

本发明一实施例提供一种屏蔽门的故障预测方法，包括：

获取待预测屏蔽门的继电器的特征参数；其中，所述特征参数包括：线圈电阻、吸合电压、释放电压、触点压力、接触电阻的阻值以及回跳时长；

将所述特征参数输入预设的继电器故障预测模型中，以使所述继电器故障预测模型对所述继电器线圈发生故障时继电器的总吸合次数，以及继电器触点发生故障时继电器的总吸合次数进行预测，获得继电器线圈发生故障时的第一吸合次数和继电器触点发生故障时的第二吸合次数；

根据所述第一吸合次数、第二吸合次数以及所述继电器的每日吸合次数，计算所述继电器从开始使用至发生故障的寿命时长，继而根据继电器的寿命时长获得所述屏蔽门从开始使用至发生故障时的寿命时长。

进一步的，通过以下方式构建所述继电器故障预测模型：

获取各继电器样本的特征参数、各继电器样本在继电器线圈发生故障时继电器的总吸合次数以及各电器样本在继电器触点发生故障时继电器的总吸合次数；

以各继电器样本的特征参数为输入，以各继电器样本在继电器线圈发生故障时继电器的总吸合次数以及各电器样本在继电器触点发生故障时继电器的总吸合次数为输出，通过神经网络进行训练，获得所述故障预测模型。

进一步的，所述神经网络为四层LSTM网络结构的神经网络。

在上述方法项实施例中，本发明对应提供了装置项实施例：

本发明另一实施例提供了一种屏蔽门的故障预测装置，包括参数获取模块、吸合次数计算模块以及寿命时长计算模块；

所述参数获取模块，用于获取待预测屏蔽门的继电器的特征参数；其中，所述特征参数包括：线圈电阻、吸合电压、释放电压、触点压力、接触电阻的阻值以及回跳时长；

所述吸合次数计算模块，用于将所述特征参数输入预设的继电器故障预测模型中，以使所述继电器故障预测模型对所述继电器线圈发生故障时继电器的总吸合次数，以及继电器触点发生故障时继电器的总吸合次数进行预测，获得继电器线圈发生故障时的第一吸合次数和继电器触点发生故障时的第二吸合次数；