CN110687374B - 机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法 - Google Patents

机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种提高安全性的机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法，属于机车信号车载设备在车检测领域。本发明接收在车***发送的检测数据，进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***；数据库存储在车检测***的检测数据、标准数据及风险事件对应的预警信息及报警信息数据，标准数据用于数据分析模块分析；报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案。本发明通过不断的数据分析，来检测机车信号车载设备可能存在的风险事件，极大提高了机车信号车载设备的安全性，并且减少人力成本。

Description

机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法
技术领域
本发明涉及一种数据分析***，特别涉及一种机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法，属于机车信号车载设备在车检测领域。
背景技术
目前，现有的机车信号车载设备在车检测***只是在车进行简单的测试，测试后结果数据在测试仪屏幕上显示，同时将测试数据保存在检测仪存储卡内。
现有在车检测***存在以下问题：
1、无法在PC、手机、手持设备上显示，不方便查看历史数据；
2、由于存储卡空间有限，前期测试的历史数据会被最新的数据逐渐覆盖，数据保留量少，无法进行大数据风险趋势分析，无法起到预警和报警功能，无法针对风险事件给出合理化解决措施，也不具有风险的跟踪和管理。
发明内容
针对上述不足，本发明提供一种提高机车信号车载设备安全性的机车信号车载设备在车检测数据分析***及方法。
本发明的一种机车信号车载设备在车检测数据分析***，所述***包括：
数据分析模块，用于接收在车***发送的检测数据，并对所述检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***；
数据库，与数据分析模块连接，用于存储在车检测***的检测数据、标准数据及风险事件对应的预警信息及报警信息数据，标准数据用于数据分析模块分析；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案。
作为优选，所述数据库，还用于存储机车信号车载设备的历史数据阈值；
所述数据分析模块包括：
提取模块，用于在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
标准判断模块，与提取模块连接，用于将在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***；
阈值判断模块，与标准判断模块连接，用于当在车检测数据符合标准数据要求，将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***。
作为优选，所述历史数据阈值为人工设置的固定值，或是通过自主学习获得的动态阈值；
所述动态阈值的获取方法为：
不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
作为优选，所述数据分析模块，还用于检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。
作为优选，所述***还包括风险跟踪管理模块，用于接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量；
用于接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
本发明还提供一种机车信号车载设备在车检测数据分析方法，所述方法包括：
S1、将标准数据和风险事件对应的预警信息及报警信息数据存储至数据库；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案；
S2、接收在车检测***发送的检测数据，存储在数据库中；
S3、提取数据库中的在车检测数据，并对所述在车检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***。
作为优选，所述数据库中还存储有机车信号车载设备的历史数据阈值；
所述S3包括：
S31、在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
S32、将待检测的在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***，若在车检测数据符合标准数据要求，转入S33；
S33、将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***。
作为优选，所述历史数据阈值为人工设置的固定值，或是通过自主学习获得的动态阈值；
所述动态阈值的获取方法为：
不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
作为优选，所述S3还包括：
S34、检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。
作为优选，所述方法还包括：
S4、接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量；
S5、接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
本发明的有益效果，本发明通过不断的数据分析，来检测机车信号车载设备可能存在的风险事件，极大提高了机车信号车载设备的安全性，并且减少人力成本。本发明有如下优点：
1、本发明支持检测数据在客户端展示，方便查看数据；
2、本发明支持二次阈值分析，从而获得更加准确的测试结果；
3、本发明支持风险趋势分析，能够发现机车信号车载设备潜在风险；
4、本发明支持自动预警和报警，实现对工作人员的及时提醒；
5、本发明支持风险跟踪管理，实现对风险的有效管控，提高机车信号车载设备的安全性。
附图说明
图1为本发明实现机车信号车载设备在车检测数据分析的流程示意图；
图2为本发明实现短信提醒及风险跟踪管理的流程示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本实施方式用于实现机车信号车载设备在车检测数据分析***，实现过程包括在车检测***、服务端和客户端，具体过程如图1所示；
在车检测***：用于机车信号车载设备检测，将检测数据发送至服务端；接收服务端的风险数据进行展示和提醒；还用于提供用户实际解决风险的人机交互接口，并将交互数据发送给服务端。
服务端包括：
数据分析模块，用于接收在车***发送的检测数据，并对所述检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***；
数据库，与数据分析模块连接，用于存储在车检测***的检测数据、标准数据及风险事件对应的预警信息及报警信息数据，标准数据用于数据分析模块分析；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案。
本实施方式标准数据获取：根据TB/T 3287标准，人工将各测试项的标准数据录入服务端的数据库。
检测数据获取：机车信号车载设备在车检测***对机车信号车载设备进行检测，并将检测数据通过无线方式发送至服务端，服务端将检测数据保存进数据库中。
客户端：用于提取服务端检测数据并显示；还接收服务端推送的风险数据，进行展示并实时提醒；
在车检测***通过4G无线通信模块接入互联网，服务端接入互联网；服务端与客户端采用互联网或局域网通信。通过4G无线通信模块接入互联网，服务端接入互联网；服务端与客户端采用互联网或局域网通信。优选实施例中本实施方式的数据库，还用于存储机车信号车载设备的历史数据阈值；
本实施方式的数据分析模块包括：
提取模块，用于在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
标准判断模块，与提取模块连接，用于将在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***；
阈值判断模块，与标准判断模块连接，用于当在车检测数据符合标准数据要求，将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***。
在车检测***接收到服务端推送的风险数据后屏幕上会弹出包含此风险数据的提示框，用户点击提示框显示风险的详细信息和对应解决方案；
本实施方式的历史数据阈值为人工设置的固定值，或是通过自主学习获得的动态阈值；该动态阈值的获取方法为：不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
如图2所示，本实施方式的数据分析模块，还用于检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。客户端接收到服务端推送的风险数据后进行实时展示和提醒，服务端同时还自动调用在车检测***的通知功能，如果该在车检测***下线，则服务端自动调用***，将风险数据通过短信方式发送到使用该检测***人员的手机上，短信内容包含风险概要描述和详细风险信息的网址链接，用户点击网址链接则可以查看风险详细信息和解决方案。
如图2所示，本实施方式还有风险跟踪管理的功能：服务端产生风险事件后，默认会提供对应的全部解决方案(默认按照解决此类风险次数多的顺序在前)给客户端和在车检测***。如果实际解决方案不在在车检测***所列解决方案内，用户通过在车检测***的人机交互接口录入此风险的实际解决方案，在车检测***将实际解决方案传输给服务端，服务端接收到实际解决方案后将此解决方案添加到数据库中，并通知客户端，客户端更新风险信息；如果实际解决方案存在于在车检测***所列解决方案内，服务端会将此解决方案的解决问题次数加1，并通知客户端，客户端更新风险信息；通过不断的丰富意见库内的解决方案，以及不断的优化解决方案的列表顺序，做到给出的列表中第一个建议解决方案就能实际解决问题。具体为：本实施方式的服务端还包括风险跟踪管理模块，用于接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量，还用于接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
本实施方式的一种机车信号车载设备在车检测数据分析方法，包括：
S1、将标准数据和风险事件对应的预警信息及报警信息数据存储至数据库；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案；
S2、接收在车检测***发送的检测数据，存储在数据库中；
S3、提取数据库中在车检测数据，并对所述在车检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***。
优选实施例中，本实施方式的数据库中还存储有机车信号车载设备的历史数据阈值；
本实施方式的S3包括：
S31、在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
S32、将在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***，若在车检测数据符合标准数据要求，转入S33；
S33、将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***。
优选实施例中，本实施方式的历史数据阈值为人工设置的固定值，或是通过自主学习获得的动态阈值；
所述动态阈值的获取方法为：
不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
优选实施例中，本实施方式的S3还包括：
S34、检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。
本实施方式的方法还包括：
S4、接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量；
S5、接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

Claims (6)

1.一种机车信号车载设备在车检测数据分析***，所述***包括：
数据分析模块，用于接收在车***发送的检测数据，并对所述检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***；
数据库，与数据分析模块连接，用于存储在车检测***的检测数据、标准数据及风险事件对应的预警信息及报警信息数据，标准数据用于数据分析模块分析；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案；
其特征在于，所述数据库，还用于存储机车信号车载设备的历史数据阈值；
所述数据分析模块包括：
提取模块，用于在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
标准判断模块，与提取模块连接，用于将在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***；
阈值判断模块，与标准判断模块连接，用于当在车检测数据符合标准数据要求，将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***；
所述历史数据阈值为通过自主学习获得的动态阈值；
所述动态阈值的获取方法为：
不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
2.根据权利要求1所述的机车信号车载设备在车检测数据分析***，其特征在于，所述数据分析模块，还用于检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。
3.根据权利要求1所述的机车信号车载设备在车检测数据分析***，其特征在于，所述分析***还包括风险跟踪管理模块，用于接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量；
用于接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
4.一种机车信号车载设备在车检测数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、将标准数据和风险事件对应的预警信息及报警信息数据存储至数据库；
所述报警信息包括风险事件的介绍信息及其对应解决方案；
所述预警信息包括所述风险事件可能带来的问题及其对应的解决方案；
S2、接收在车检测***发送的检测数据，存储在数据库中；
S3、提取数据库中的在车检测数据，并对所述在车检测数据进行分析，获得风险数据，根据风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应预警信息及报警信息发送至客户端及在车检测***；
所述数据库中还存储有机车信号车载设备的历史数据阈值；
所述S3包括：
S31、在数据库中提取在车检测数据及相应的标准数据；
S32、将待检测的在车检测数据与相应的标准数据进行比对，若在车检测数据不符合标准数据要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***，若在车检测数据符合标准数据要求，转入S 33；
S33、将在车检测数据与同一机车信号车载设备的历史数据阈值进行比对，若检测数据不符合阈值要求，则确定为风险数据，根据该风险数据形成风险事件，将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息至客户端及在车检测***；
所述历史数据阈值为通过自主学习获得的动态阈值；
所述动态阈值的获取方法为：
不断地将同一机车信号车载设备的对应测试项的全部合格的历史数据进行提取，获取特征点，剔除特征波动大的数据，生成的阈值会无限趋近于某个值或某个稳定区间，某个值或某个稳定区间作为动态阈值。
5.根据权利要求4所述的机车信号车载设备在车检测数据分析方法，其特征在于，所述S3还包括：
S34、检测在车检测***是否在线，当检测到在车检测***未在线时，则将风险数据、风险事件对应的预警信息及报警信息以短信息的形式发送至在车检测***的操作人员的手机上。
6.根据权利要求4所述的机车信号车载设备在车检测数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
S4、接收客户端发送的解决方案是否解决了风险事件的判断信号，若是，则数据库中存储的a的值加1，所述a表示解决方案解决风险事件的数量；
S5、接收客户端发送的新的解决方案，将该解决方案添加到数据库中，并与对应风险事件关联。
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