[发明专利]一种时序故障树检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种时序故障树检测方法，尤其是涉及一种适用于轨道交通信号处理的时序故障树检测方法。

背景技术

目前，微机监测是监测信号设备运行状态的重要系统，利用微机监测系统实时监测模拟量、超限报警和开关量分合状态。故障树技术来研究和分析微机监测系统的实时数据，提前发现信号设备隐患，预防设备故障，保证信号设备的正常运用，从而为实现设备的状态修奠定基础。

故障智能分析系统，主要依据微机监测追忆时前几分钟的历史数据，通过对每分钟间隔区的数据，使用逐步扫描方法，结合逻辑关系图搜索可能出现的故障。这样的系统难以解决逻辑关系复杂，实时性要求高的环境系统。同样，每个信号码位采集的数据都开辟几分钟的内存空间，而逻辑关系运算表达式中需要结合复杂的站场图中关联的设备点信息。这样的设计存在不科学性，无法适应日益发展的行业需求。

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时序故障树检测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种时序故障树检测方法，其特征在于，包括：

步骤S₁、初始化追忆组及其相关联的参数单元；

步骤S₂、采样策略周期性对每个追忆组实现追忆工作，对所有追忆组对象关联的参数单元断面前数据进行归并；

步骤S₃、驱动策略周期性轮询事件报警池，符合要求的事件将触发追忆任务组对象的加载；

步骤S₄、当驱动策略产生事件驱动之后，追忆组对象的状态已经从初始化状态变为断面前状态，检测策略通过循环队列方法，完成对追忆断面前数据的整合，状态再次从断面前转变成断面后；检测策略按照追忆组定义的采样周期，推动所有需要追忆任务断面前与后数据的拟合，完成整个追忆作业的数据联编；检测策略完成整个断面数据整合之后，状态将从断面后转变成结束，然后将追忆数据传输给诊断策略；

步骤S₅、诊断策略从检测策略中收到的追忆数据，使用该追忆组的脚本实现故障诊断与推导，最终确定故障成因所在。

所述的步骤S₁具体为：

步骤S₁₁、建立追忆数据模型，该模型包括追忆组表和追忆参数表，其中追忆组表＝{追忆组号，追忆代码，采样周期，故障前断面数，故障后断面数，脚本}，追忆参数表＝{追忆代码，追忆对象代码，数据类型}；

步骤S₁₂、初始化所有追忆组的实例，每个追忆组一个基本追忆组实例；

步骤S₁₃、初始化每个追忆组从属的追忆参数单元；

步骤S₁₄、初始化所有追忆作业的状态为初始化标志。

所述的步骤S₂具体如下：

步骤S₂₁，初始化循环组i的值为0和最大追忆组号值；

步骤S₂₂，判断当前i的值是否超过最大追忆组号值，若为是，则退出该循环，否则进行下一步；

步骤S₂₃，判断当前i的追忆组号采集周期是否到，如果该组的采集周期到，对该追忆组对象关联的参数单元断面前数据进行归并，再次进入步骤S₂₂。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、克服了现有技术中故障扫描的盲目性缺陷；

2、把追忆原理与脚本方法两者相互结合，解决了故障树存在时序问题的数据，使用脚本扩展系统的灵活性；

3、定义了追忆特征数据表的模型，以实际需求实现了高效的追忆参数的组合；

4、通过事件驱动、多任务和多角色等方法，以触发条件开始按需分配内存空间，增强系统实时性和科学性；

5、本发明应用技术，对不同专业领域中的时序故障树分析具有参考和推广价值。

附图说明

图1为追忆组有效单元示意图；

图2为追忆采样数据流程图；

图3为追忆断面数据流程图；

图4为道岔失表示故障树图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

参考图1-3，说明本发明的技术方案，首先，参考图1，本领域技术人员很容易理解时序故障树内部的有效数据单元结构，在此基础上，参考图2-3，介绍本发明的追忆数据过程方法。