[发明专利]道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请实施例提供一种道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取道岔的转动电流曲线；提取所述转动电流曲线的特征值；所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间；将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。本申请实施例提供的道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。

技术领域

本申请涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

道岔是一种使机车车辆从一股道转入另一股道的线路连接设备，也是轨道的薄弱环节之一，通常在车站、编组站大量铺设。有了道岔，可以充分发挥线路的通过能力。即使是单线铁路，铺设道岔，修筑一段大于列车长度的叉线，就可以对开列车。道岔在铁路线路上起到重要作用。

目前道岔的故障诊断主要有两种方法：1、人工分析的方法，基于维护人员对道岔的理解以及经验，手动分析每一条转动电流曲线，判断道岔是否有故障发生或者可能发生故障，当发生故障时，基于不同的曲线形态，识别故障原因。2、基于人工智能机器学习的方法，无需理解道岔控制激励，利用大量的故障数据和正常数据，首先进行特征提取，然后进行聚类，并依靠人工进行标注，当新的数据过来后进行分类，实现对故障的识别。

基于人工分析的方法费时费力，而且每个人对于道岔的理解不同，分析的结果也不同，缺乏统一性。人工智能的方法需要大量的故障数据，而实际运营中故障数据难以满足机器学习训练的需求。另外也需要人工手动标准，识别故障。

发明内容

本申请实施例提供一种道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中人工分析方法费时费力，人工智能方法需要大量的故障训练数据的技术问题。

本申请实施例提供一种道岔故障检测方法，包括：

获取道岔的转动电流曲线；

提取所述转动电流曲线的特征值；所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间；

将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。

根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述转换时间为转换区的采样点的个数乘以采样间隔；

所述峰值电流为解锁区的所有采样的数据值中的最大值；

所述转换电流平均值为转换区中的采样点数据值的平均值；

所述转换电流方差为转换区中的采样点数据值的方差；

所述锁闭电流均值为解锁区中的采样点数据值的平均值；

所述缓放区电流平均值为缓放区中的采样点数据值的平均值；

所述缓放区持续时间缓放区的采样点的个数乘以采样间隔。

根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述获取道岔的转动电流曲线之前，还包括：

基于道岔的控制原理，建立所述故障树。

根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：

根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测。

根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：