[发明专利]一种基于车载和云端的列车故障诊断系统及方法

摘要

本发明提供一种基于车载和云端的列车故障诊断系统及方法，涉及高铁大数据故障诊断技术领域。该系统包括车载故障诊断子系统和云端故障诊断子系统，车载故障诊断子系统与云端故障诊断子系统结合，采用云服务对列车的行驶过程进行监控，同时云端数据不断更新，故障诊断与预测模型不断优化和更新，并能将诊断过程进行可视化显示。本发明能使故障诊断与预测模型细节越来越完善，精度不断提高，性能超越传统单一实时故障诊断模块控制，满足了列车车载故障诊断子系统在行驶过程中高可靠高精度的要求，提高了列车在行驶过程中的安全性。

主权项

1.一种基于车载和云端的列车故障诊断系统，其特征在于：该系统包括车载故障诊断子系统和云端故障诊断子系统；所述车载故障诊断子系统包括车载数据采集模块、实时故障诊断模块和云诊断模块；所述云端故障诊断子系统包括云端数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、故障诊断与预测模块和数据可视化模块；所述车载数据采集模块用于对列车的运行数据进行采集；所述实时故障诊断模块用于在列车运行过程中对列车进行实时故障诊断与预测；所述云诊断模块用于调用云端故障诊断子系统所提供的故障诊断服务对列车进行辅助式故障诊断，即一方面对车载实时故障诊断模块的诊断结果与云端故障诊断子系统的故障诊断结果进行对比，并将对比结果进行显示；另一方面当对比结果表明所述车载故障诊断子系统出现重大故障的漏报或错报时，通过设定数据传输优先级，优先传递诊断指令和数据，利用云诊断模块进行快速辅助诊断；所述云端数据采集模块，一方面用于采集列车运行过程中通过列车网络传输的列车运行的实时数据，另一方面用于采集列车运行结束后列车运行的历史数据；所述数据存储模块用于将云端数据采集模块所采集的数据进行数据清洗、数据转换和数据压缩，并将数据按不同数据类型存入对应数据存储系统；所述数据清洗包括数据补缺、数据替换和数据格式规范化；所述数据转换包括数据拆分、数据排序、数据去重和数据验证；所述数据压缩用于压缩原始数据，以节约存储空间；所述数据处理模块包括计算框架子模块、查询子模块、数据统计子模块和算法库子模块；所述计算框架子模块包括实时流式计算框架和非实时批处理计算框架，所述实时流式计算框架用于实时数据流的计算，所述非实时批处理计算框架用于计算非实时历史数据；所述查询子模块用于查询列车运行实时和历史数据；所述数据统计子模块用于对列车运行的历史数据进行统计处理；所述算法库子模块用于管理数据处理的算法；所述故障诊断与预测模块包括模型建立子模块、模型评估子模块、模型管理子模块和故障诊断与预测服务子模块；所述模型建立子模块用于利用列车历史运行数据构建故障诊断与预测模型；所述模型评估子模块用于对故障诊断与预测模型的诊断与预测效果进行评估；所述模型评估子模块首先利用列车新上传至云端数据采集模块的历史数据对云端故障诊断子系统原有的故障诊断与预测模型进行评估；若有误报或漏报情况，则所述模型建立子模块利用列车新上传至云端数据采集模块的历史数据以及云端数据存储系统中原有的历史数据建立新的故障诊断与预测模型，将该模型设定为最优模型，并将该模型存储到模型管理子模块，然后构建供车载故障诊断子系统远程访问的云端故障诊断服务接口；在列车运行之前，对车载故障诊断子系统的实时故障诊断模块中的故障诊断与预测模型进行更新，判断该模型是否是故障诊断与预测效果最优的模型；若该模型不是故障诊断与预测效果最优的模型，则判断是否需要更新实时故障诊断模块中的故障诊断与预测模型整体才能使该模型达到最优，若否，即只需对实时故障诊断模块中的故障诊断与预测模型的相关参数进行更新就能使该模型达到最优，则更改模型的相关参数，若是，则需要将效果最优的模型整体下载到车载故障诊断子系统，若车载故障诊断子系统的硬件计算资源能有效的支持云端故障诊断子系统所构建的故障诊断与预测效果最优的模型的运算，则将云端故障诊断子系统所构建的最优故障诊断与预测模型的完整模型直接下载到列车车载故障诊断子系统中，若车载故障诊断子系统的硬件计算资源无法支持云端故障诊断子系统所构建的最新故障诊断与预测模型的运算，则对云端故障诊断子系统所构建的复杂的最新故障诊断与预测模型故障诊断模型进行约简，构建约简后的故障诊断与预测模型，并将其下载到列车车载故障诊断子系统中；若该模型是故障诊断与预测效果最优的模型，则车载故障诊断子系统对列车进行实时故障诊断；若开始的评估判断结果为没有误报或漏报情况，则车载故障诊断子系统对列车进行实时故障诊断；所述模型管理子模块用于管理模型建立子模块所构建的所有历史故障诊断与预测模型；所述故障诊断与预测服务子模块用于提供和监控故障诊断与预测云服务；所述数据可视化模块用于显示各类数据处理操作的结果，包括查询结果、统计结果、计算结果和故障诊断结果。