[发明专利]基于大数据的主风管压力泄露评估方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种基于大数据的主风管压力泄露评估方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取主风管压力数据，所述主风管压力数据为在预设时间段内所述主风管的压力不受列车状态影响时的压力数据；根据所述主风管压力数据计算所述预设时间段的开始时刻和结束时刻之间的主风管压力差值；判断所述主风管压力差值与阈值的关系；其中，所述阈值为根据多个主风管压力差值的历史数据构建正态分布函数并计算满足所述正态分布函数的小概率事件时的主风管压力差值；若所述主风管压力差值大于所述阈值，则判定主风管压力泄露，并向用户发送提醒信息。本发明能够解决人工检测主风管压力泄露造成的工作效率低下以及问题发现不及时的问题。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据的主风管压力泄露评估方法、装置及电子设备。

背景技术

随着我国铁路的持续发展，各型号列车也进入了快速发展时代。在列车中，主风管用于提供车厢气动部件动力，是列车上的重要部件。因此经常需要对主风管的压力泄露情况进行检测。

现有技术中，主风管的压力泄露检测是需要人工使用专用工具进行检测的，由于这种检测方式不方便，只能在列车月检或者双周检时对主风管进行检测，这种检测方式效率低，且时间间隔较长，不能及时的发现主风管的压力泄露情况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于大数据的主风管压力泄露评估方法、装置及电子设备，以解决人工检测主风管压力泄露造成的工作效率低下以及问题发现不及时的问题。

基于上述目的，本发明实施例的第一个方面提供了一种基于大数据的主风管压力泄露评估方法，包括：

获取主风管压力数据，所述主风管压力数据为在预设时间段内所述主风管的压力不受列车状态影响时的压力数据；

根据所述主风管压力数据计算所述预设时间段的开始时刻和结束时刻之间的主风管压力差值；

判断所述主风管压力差值与阈值的关系；其中，所述阈值为根据多个主风管压力差值的历史数据构建正态分布函数并计算满足所述正态分布函数的小概率事件时的主风管压力差值；

若所述主风管压力差值大于所述阈值，则判定主风管压力泄露，并向用户发送提醒信息。

可选的，判断在预设时间段内所述主风管的压力不受列车状态影响的条件包括：

获取所述预设时间段内的紧急制动指令，且确认所述预设时间段内所述紧急制动指令未发生变化；

获取常用制动指令，且确认所述预设时间段内所述常用制动指令未发生变化；

获取所述预设时间段内的非快速制动状态，且确认所述预设时间段内所述非快速制动状态未发生变化；

获取所述预设时间段内的停放制动状态，且确认所述预设时间段内所述停放制动状态未发生变化；

获取所述预设时间段内的所有摩擦/停放制动的切除状态，且确认所述预设时间段内全部摩擦/停放制动都未切除；

获取所述预设时间段内的无解构按钮的状态，且确认所述预设时间段内所述无解构按钮未按下；

获取所述预设时间段内的外界风源影响，且确认所述预设时间段内无外界风源影响；

获取所述预设时间段内的总载荷，且确认所述预设时间段内所述总载荷未发生变化；

获取所述预设时间段内的两个空压机接触器的工作状态，且确认所述预设时间段内两个所述的空压机接触器均未启动。

可选的，所述预设时间段包括压力稳定时间段以及压力计算时间段，所述根据所述主风管压力数据计算所述预设时间段的开始时刻和结束时刻之间的主风管压力差值所述预设时间段包括：