CN108909773A - 一种信号设备故障综合分析*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种信号设备故障综合分析***，包括相互连接的信号集中监测子***和调度指挥中心子***，所述的调度指挥中心子***包括相互连接的故障诊断接口服务器和数据库服务器，所述的故障诊断接口服务器与信号集中监测子***连接；所述的故障诊断接口服务器采用人工智能技术，结合国内外故障诊断专家***应用的成功案例数据，对各种推理规则和诊断技术进行了详细分析，在既有铁路信号集中监测***构架的基础上，综合了铁路信号设备发生故障的各种类型、故障原因、故障处置方案。与现有技术相比，本发明具有判断信号设备故障效率高、诊断分析准确等优点。
Description
技术领域
本发明涉及铁路信号设备状态的测试***，尤其是涉及一种信号设备故障综合分析***。
背景技术
铁路信号集中监测***(CMS)是监测信号设备运用状态、发现设备潜在隐患、分析设备故障、指导现场维修的重要技术装备，随着数字信号处理技术、传感技术、计算机通信技术的发展，铁路信号集中监测***功能日趋完善，如何充分发挥信号集中监测***作用，研判信号设备运用质量，及时发现和排除设备潜在的安全隐患，指导现场快速处置设备故障，减少对运输生产的干扰，是目前电务部门研究的热点。
为满足的铁路运输的需要，减少设备故障延时，更有效地指导现场维护信号设备，提高信号设备运用质量，迫切需要开发铁路信号设备故障诊断分析***，从而能够对现场采集的数据进行实时的分析、及时的发现故障和及时的对设备故障进行诊断。如何来实现成为当下需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种判断信号设备故障效率高、诊断分析准确的信号设备故障综合分析***，旨在发挥信号集中监测***作业，指导现场及时处置电务设备潜在的安全隐患，减少设备故障。诊断现场信号设备故障，给出故障范围和处理流程，压缩故障时间。提高电务设备故障时的应急处置能力。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种信号设备故障综合分析***，包括相互连接的信号集中监测子***和调度指挥中心子***，所述的调度指挥中心子***包括相互连接的故障诊断接口服务器和数据库服务器，所述的故障诊断接口服务器与信号集中监测子***连接；
所述的故障诊断接口服务器采用人工智能技术，结合国内外故障诊断专家***应用的成功案例数据，对各种推理规则和诊断技术进行了详细分析，在既有铁路信号集中监测***构架的基础上，综合了铁路信号设备发生故障的各种类型、故障原因、故障处置方案。
优选地，所述的信号集中监测子***包括至少一个信号监测终端、总交换机和防火墙，所述的信号监测终端、总交换机和防火墙依次连接，所述的防火墙与故障诊断接口服务器连接。
优选地，所述的信号监测终端包括依次连接的信号集中监测网络、第一交换机和应用服务器，所述的应用服务器与总交换机连接。
优选地，所述的故障诊断接口服务器设有设备状态图形化显示器，用于把电务设备的运行状态经行图形化显示，包括站场室外设备和室内机柜实物图。
优选地，所述的故障诊断接口服务器设有设备电路运行时电路状态直观显示器，用于根据监测的历史数据，从电路原理上显示设备的运行状态。
优选地，所述的数据库服务器包括知识库服务器和案例库服务器。
优选地，所述的故障诊断接口服务器对信号设备故障分析具体如下：
1)根据故障通知选择发生故障的车站；
2)根据故障的现象在知识库服务器中选择分析故障的逻辑；
3)选择对应的逻辑后，选择故障时间和故障设备；
4)把用户选择故障时的特征数据送入故障诊断接口服务器，并与案例库服务器中存储的案例进行对比，并返回结果；
5)在返回可能的故障原因集的同时返回设备的原理图，以及克服故障的处理的建议流程信息；
6)对本次诊断分析的结果做出评价，评价的结果保存入数据库服务器中。
优选地，所述的步骤4)中的对比具体为：使用加权的欧式距离公式计算相似度。
优选地，所述的知识库服务器和案例库服务器均具有学习功能，通过不断完善知识库和案例库，将为快速诊断、处置设备故障提供有力支持。
优选地，所述的***还集成了电务设备故障应急处置图文管理***，将电务设备故障处置流程、设备图纸、技术资料和现场设备实景照片统一到一个平台，为各级应急处置指挥人员提供技术支撑。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、图形化显示设备状态。
***把电务设备的运行状态经行图形化显示，包括站场室外设备，室内机柜实物图。维护人员可以通过设备状态图直接观察出设备是否存在报警。
2、直观显示设备电路运行时电路状态。
中心智能诊断子***根据监测的历史数据，可以从电路原理上显示设备的运行状态。解决了以往单一分析设备曲线不直观的问题。在电路原理图中可以更直观的反映设备状态。也加强了用户对设备运行原理的理解，并可以更从原理上判断是否存在设计电路缺陷。
3、智能定位故障范围并提供标准流程指导处理故障。
在诊断出范围后***根据收集的大量现场实物资料给出处理故障的流程。流程中包括了现场设备实物照片，指挥处理故障人员通过实物图片可以更好地与现场沟通并指挥现场。
4、***具有自学习自我完善功能。
***具有知识库、案例库学***台，为各级应急处置指挥人员提供技术支撑。这样随着用户不断的使用，案例不断完善，中心智能诊断***也就越能发挥作用。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明分析过程结构示意图；
图3为本发明分析的流程图；
图4为本发明知识库字段定义示意图；
图5为本发明故障综合分析诊断结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种信号设备故障综合分析***，包括相互连接的信号集中监测子***2和调度指挥中心子***1，所述的调度指挥中心子***1包括相互连接的故障诊断接口服务器11和数据库服务器，所述的故障诊断接口服务器11与信号集中监测子***2连接；
所述的故障诊断接口服务器11采用人工智能技术，结合国内外故障诊断专家***应用的成功案例数据，对各种推理规则和诊断技术进行了详细分析，在既有铁路信号集中监测***构架的基础上，综合了铁路信号设备发生故障的各种类型、故障原因、故障处置方案。
所述的信号集中监测子***2包括至少一个信号监测终端21、总交换机22和防火墙23，所述的信号监测终端21、总交换机22和防火墙23依次连接，所述的防火墙23与故障诊断接口服务器11连接。
所述的信号监测终端21包括依次连接的信号集中监测网络211、第一交换机212和应用服务器213，所述的应用服务器213与总交换机22连接。
所述的故障诊断接口服务器11设有设备状态图形化显示器，用于把电务设备的运行状态经行图形化显示，包括站场室外设备和室内机柜实物图。维护人员可以通过设备状态图直接观察出设备是否存在报警。
所述的故障诊断接口服务器设有设备电路运行时电路状态直观显示器，用于根据监测的历史数据，从电路原理上显示设备的运行状态。解决了以往单一分析设备曲线不直观的问题。在电路原理图中可以更直观的反映设备状态。也加强了用户对设备运行原理的理解，并可以更从原理上判断是否存在设计电路缺陷。
所述的数据库服务器包括知识库服务器12和案例库服务器13，所述的知识库服务器12和案例库服务器13分别通过第二交换机14与故障诊断接口服务器11连接。
所述的故障诊断接口服务器对信号设备故障分析具体如下：
1)根据故障通知选择发生故障的车站；
2)根据故障的现象在知识库服务器中选择分析故障的逻辑；
3)选择对应的逻辑后，选择故障时间和故障设备；
4)把用户选择故障时的特征数据送入故障诊断接口服务器，并与案例库服务器中存储的案例进行对比，并返回结果；
5)在返回可能的故障原因集的同时返回设备的原理图，以及克服故障的处理的建议流程信息；
6)对本次诊断分析的结果做出评价，评价的结果保存入数据库服务器中。
所述的步骤4)中的对比具体为：使用加权的欧式距离公式计算相似度。
所述的知识库服务器和案例库服务器均具有学习功能，通过不断完善知识库和案例库，将为快速诊断、处置设备故障提供有力支持。
所述的***还集成了电务设备故障应急处置图文管理***，将电务设备故障处置流程、设备图纸、技术资料和现场设备实景照片统一到一个平台，为各级应急处置指挥人员提供技术支撑。
具体实施例
1.网络部署
发明依据原铁道部《铁路信号集中监测技术条件》(运基信号[2010]709号)、《铁路信号集中监测***安全要求》(运基信号[2011]377号)要求，基于电务专用网络或生产办公网络的信号设备故障诊断***，在硬件结构上传承了电务调度指挥中心建设和铁路信号集中监测报警信息集中管理***的网络构，在电务段中心增设故障诊断接口服务器，实现信号设备故障诊断功能。
2.编辑知识库
本发明的知识库是故障诊断分析***实现智能分析的关键，主要解决故障现象与监测采集数据的关联关系，知识库设计采用了基于故障树的诊断方法(因果分析方法)，通过分析设备故障现象与开关量和模拟量变化的因果关系，形成故障分析规则。
知识库是故障表现形式与信号集中监测采集信息开关量和模拟量因果关系的集合，为了便于管理和方便用户使用，故障诊断***知识库结构采用模块化设计，按照设备类型将知识库分成了若干子模块，在每个子模块内根据故障故障现象与采集数据的因果关系建立不同的诊断规则。
知识库规则由专家团队根据故障现象，分析故障成因，并将故障成因与信号集中监测采集信息关联生成诊断规则，由于现场设备的不一致性，各车站信号集中监测站机的采集信息不完全相同，为满足诊断规则配置的准确性，必须开发知识库管理工具，实现知识配置、知识库规则分配和配置正确性的自动校核功能。图4为知识库字段存储结构。知识库管理工具主要功能：
(1)知识库建立、删除、编辑；
(2)信号集中监测***设备采集点关联提取；
(3)知识库一致性、完整性检查；
(4)知识库个性化。
3.存储案例库
案例库用来存储诊断***的历史案例，***设计采用Oracle数据库，为提高推理机检索速度，方便用户对历史案例的管理，案例库设计沿用了知识库设计思路，案例库与知识库模块相对应。
4.使用推理机诊断分析故障
(1)故障现象选择
***在故障现象栏目自动将该模块对应的故障现象列表显示，分析人员根据故障设备的故障现象。选定后***将加载固定分析逻辑，确定用于判断故障的模拟量开关量。
(2)故障发生时间选择
故障发生时间选择原则：
1.从报警信息获得故障发生时间，直接输入报警开始时间；
2.车务部门或电务车间、班组描述的故障发生时间，预输入用户描述时间；
3.从监测***日曲线分析查询到的故障发生时间，直接输入发生时间；
4.输入的故障发生时间与故障发生的真实时间偏差不得小于3分钟、大于5分钟，否则影响诊断分析。
(3)提交数据库开始诊断
分析人员确认分析模块、故障现象、故障发生时间、故障关联设备选择正确后，点击“加载数据”按钮，***将按上述规则提取信号集中监测站机数据，提取成功，进入故障辅助分析子模块。
分析人员点击故障辅助分析界面的诊断故障按钮，并成功获取数据后，***自动弹出分析比较结果界面。如图5所示。
5.评价诊断结果
相似案例库比对结果区的详细描述和故障处置栏分别连接了该案例的原因分析、维修建议和故障处置流程，分析人员点击故障原因机维修建议，***将弹出该案例的相关信息。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，包括相互连接的信号集中监测子***和调度指挥中心子***，所述的调度指挥中心子***包括相互连接的故障诊断接口服务器和数据库服务器，所述的故障诊断接口服务器与信号集中监测子***连接；
所述的故障诊断接口服务器采用人工智能技术，结合国内外故障诊断专家***应用的成功案例数据，对各种推理规则和诊断技术进行了详细分析，在既有铁路信号集中监测***构架的基础上，综合了铁路信号设备发生故障的各种类型、故障原因、故障处置方案。
2.根据权利要求1所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的信号集中监测子***包括至少一个信号监测终端、总交换机和防火墙，所述的信号监测终端、总交换机和防火墙依次连接，所述的防火墙与故障诊断接口服务器连接。
3.根据权利要求2所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的信号监测终端包括依次连接的信号集中监测网络、第一交换机和应用服务器，所述的应用服务器与总交换机连接。
4.根据权利要求1所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的故障诊断接口服务器设有设备状态图形化显示器，用于把电务设备的运行状态经行图形化显示，包括站场室外设备和室内机柜实物图。
5.根据权利要求1所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的故障诊断接口服务器设有设备电路运行时电路状态直观显示器，用于根据监测的历史数据，从电路原理上显示设备的运行状态。
6.根据权利要求1所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的数据库服务器包括知识库服务器和案例库服务器。
7.根据权利要求6所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的故障诊断接口服务器对信号设备故障分析具体如下：
1)根据故障通知选择发生故障的车站；
2)根据故障的现象在知识库服务器中选择分析故障的逻辑；
3)选择对应的逻辑后，选择故障时间和故障设备；
4)把用户选择故障时的特征数据送入故障诊断接口服务器，并与案例库服务器中存储的案例进行对比，并返回结果；
5)在返回可能的故障原因集的同时返回设备的原理图，以及克服故障的处理的建议流程信息；
6)对本次诊断分析的结果做出评价，评价的结果保存入数据库服务器中。
8.根据权利要求7所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的步骤4)中的对比具体为：使用加权的欧式距离公式计算相似度。
9.根据权利要求6所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的知识库服务器和案例库服务器均具有学习功能，通过不断完善知识库和案例库，将为快速诊断、处置设备故障提供有力支持。
10.根据权利要求1所述的一种信号设备故障综合分析***，其特征在于，所述的***还集成了电务设备故障应急处置图文管理***，将电务设备故障处置流程、设备图纸、技术资料和现场设备实景照片统一到一个平台，为各级应急处置指挥人员提供技术支撑。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108909773A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110135598A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-16 | 兰州交通大学 | 一种基于知识服务的高速铁路电务维护辅助*** |
| CN110758478A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-07 | 佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司 | 铁路信号设备预告警***及方法 |
| CN111729211A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-02 | 中国科学院近代物理研究所 | 医用重离子治癌回旋加速器控制装置 |
| CN112416644A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-26 | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 | 一种机载计算机故障快速定位方法 |
| CN112744261A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种轨道车辆故障应急处理方法与*** |
| CN113085956A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-09 | 河南蓝信科技有限责任公司 | 一种高铁应急指导***及方法 |
| CN113313338A (zh) * | 2020-02-11 | 2021-08-27 | 南亚科技股份有限公司 | 半导体制造设备的监测***及方法 |
| CN114475731A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-05-13 | 卡斯柯信号有限公司 | 一种信号设备故障知识库***及其实现方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009037084A1 (en) * | 2007-09-18 | 2009-03-26 | Siemens Aktiengesellschaft | A method and system for failure analysis and diagnosis |
| CN103345207A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-10-09 | 北京泰乐德信息技术有限公司 | 一种轨道交通监控数据的挖掘分析与故障诊断*** |
| CN104714538A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-06-17 | 中国铁路总公司 | 一种铁路信号***智能故障诊断装置及诊断方法 |
-
2017
- 2017-10-30 CN CN201711052320.1A patent/CN108909773A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009037084A1 (en) * | 2007-09-18 | 2009-03-26 | Siemens Aktiengesellschaft | A method and system for failure analysis and diagnosis |
| CN103345207A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-10-09 | 北京泰乐德信息技术有限公司 | 一种轨道交通监控数据的挖掘分析与故障诊断*** |
| CN104714538A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-06-17 | 中国铁路总公司 | 一种铁路信号***智能故障诊断装置及诊断方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "信号设备故障诊断和智能分析***", 《华东科技》, no. 12, pages 52 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110135598A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-16 | 兰州交通大学 | 一种基于知识服务的高速铁路电务维护辅助*** |
| CN112744261A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种轨道车辆故障应急处理方法与*** |
| CN110758478A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-07 | 佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司 | 铁路信号设备预告警***及方法 |
| CN110758478B (zh) * | 2019-11-27 | 2021-08-31 | 佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司 | 铁路信号设备预告警***及方法 |
| CN113313338A (zh) * | 2020-02-11 | 2021-08-27 | 南亚科技股份有限公司 | 半导体制造设备的监测***及方法 |
| CN113313338B (zh) * | 2020-02-11 | 2024-01-12 | 南亚科技股份有限公司 | 半导体制造设备的监测***及方法 |
| CN111729211A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-02 | 中国科学院近代物理研究所 | 医用重离子治癌回旋加速器控制装置 |
| CN111729211B (zh) * | 2020-07-20 | 2022-04-08 | 中国科学院近代物理研究所 | 医用重离子治癌回旋加速器控制装置 |
| CN112416644A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-26 | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 | 一种机载计算机故障快速定位方法 |
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