[发明专利]一种列车缓解阀拉杆故障分析处理的方法

说明书

本发明提供一种列车缓解阀拉杆故障分析处理的方法，解决了TFDS故障智能识别结果数据中对目标单辆车的缓解阀拉杆部件的缓解阀拉杆脱落或者缓解阀拉杆丢失或缓解阀拉杆折断故障的误报，影响列车制动预报不准确和检车人员正常作业，从而造成错检情况发生的问题。本发明逻辑处理模块对TFDS故障智能识别结果数据进行二次逻辑判断处理，准确的识别出目标单辆车缓解阀拉杆脱落或缓解阀拉杆丢失或缓解阀拉杆折断的故障，并将误报的故障进行合并处理，经过二次逻辑判断处理的数据，保证了铁路货车故障识别结果的唯一性和准确性，使得检车人员精准核验，提高检车工作效率，确保行车安全得到保障。本发明用于轨道交通故障分析领域。

技术领域

本发明涉及铁路货车缓解阀故障识别领域，尤其涉及一种列车缓解阀拉杆故障分析处理的方法。

背景技术

目前，基于人工智能技术的铁路货车故障轨边旁图像检测系统（TFDS英文全称Trouble of movingFreight car Detection System)可实时智能分析TFDS采集的图像，自动识别各种不同类型的铁路货车故障，提升铁路货车运用管理水平。

与传统的图像识别技术不同，TFDS故障智能识别算法更具先进性，通过深度学习技术对大量故障数据样本进行故障识别训练，自动总结部件故障特征，自动寻找故障规律，并在实际试用中持续改善分析效果，实现从整体到局部、再到故障细节特征的逐步精细识别。

当机车和车厢相连组成列车运行时，制动、缓解等操作都由司机通过驾驶台上的手柄来完成；而当机车和车厢脱离时，总风管处于常压状态，车厢就会自己制动以防止溜滑，如果这时需要移动车厢，就必须使用“缓解阀”使车厢的制动闸瓦缓解。另外如果列车运行时司机发现因风管故障而不能正常缓解时，也可以使用缓解阀帮助缓解。缓解阀拉杆在列车行驶中，容易受到震动而脱落甚至丢失，TFDS故障智能识别算法可以识别出缓解阀拉杆脱落、缓解阀拉杆丢失、缓解阀拉杆折断等故障，但是在识别过程中经常会重复识别误报这些故障，影响检车员正常作业，从而造成错检的情况发生。

发明内容

本发明提供了一种列车缓解阀拉杆故障分析处理的方法，解决了TFDS故障智能识别结果数据中对目标单辆车的缓解阀拉杆部件的缓解阀拉杆脱落或者缓解阀拉杆丢失或缓解阀拉杆折断故障的误报，影响列车制动预报不准确和检车人员正常作业，从而造成错检情况发生的问题，本发明逻辑处理模块对TFDS故障智能识别结果数据进行二次逻辑判断处理，保证了铁路货车故障识别结果的唯一性和准确性。本发明技术方案描述中，为了方便描述将货车中某一节车厢称为单辆车。

本发明实施例提供了一种列车缓解阀拉杆故障分析处理的方法，该方法包括如下步骤：

S1、文件存储模块按部件获取目标单辆车TFDS故障智能识别结果，所述识别结果为目标单辆车的缓解阀拉杆部件的初步识别故障结果数据；

S2、逻辑处理模块从文件存储模块中获取到目标单辆车图像初步识别故障结果数据后，逻辑处理模块判断是否获取到目标单辆车的全部部件，当目标单辆车的部件全部获取到时,逻辑处理模块判断目标单辆车的缓解阀拉杆故障是否存在误报；当逻辑处理模块判断存在故障属于误报时；删除该目标单辆车的缓解阀拉杆故障；

S3、当所述逻辑处理模块判断故障不存在误报时，对目标单辆车的左侧判断是否存在缓解阀拉杆故障，所述判断结果为是，则将目标单辆车的左侧缓解阀拉杆故障数据合并成1条故障；所述判断结果为否，对目标单辆车的右侧判断是否存在缓解阀拉杆故障，若判断所述目标单辆车的右侧为缓解阀拉杆故障时，则将目标单辆车的右侧缓解阀拉杆故障数据合并成1条故障。

优选地，逻辑处理模块判断是否获取到目标单辆车的全部部件，是根据初步识别故障结果数据中的车辆序号和部件数确定所述目标单辆车m个部件数初始值为0，每次实际获取到所述目标单辆车的部件数n个，当n等于m时，获取到目标单辆车的全部部件,则逻辑处理模块进行下一步判断逻辑处理。