[发明专利]一种轨道交通车辆健康管理方法、装置和系统

说明书

本发明实施例公开了一种轨道交通车辆健康管理方法、装置和系统，地面终端接收车载系统传输的设备数据，利用预先设定的故障诊断算法对设备数据进行分析，确定出车辆的故障部件；根据故障部件的设备数据的特征信息和历史设备数据的特征信息，识别故障部件对应的故障模式。同一个故障部件根据其硬件故障的不同特征表现，可以划分出多个故障模式，不同的故障模式对应的维修方式有所差异。预先建立故障模式和维修建议的对应关系库，通过分析故障部件的故障模式可以查到更加匹配的维修建议。工作人员根据维修建议可以快速的实现对故障部件的维修，提升了故障设备的维修效率。通过建立故障模式和维修建议的对应关系库，实现了对故障部件的规范化维修。

技术领域

本发明涉及设备管理技术领域，特别是涉及一种轨道交通车辆健康管理方法、装置和系统。

背景技术

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)起源于70年代的航空领域，近几年来随着大数据和人工智能的研究热潮，这一技术又被重视，尤其是在轨道交通领域。

现有技术中，通过车载系统采集车辆的运行状态信息。由于车载系统的处理能力有限，车辆的故障检测需要等车辆停止运行之后，从车载系统中下载运行状态信息，导致车辆故障检测的延时性较大。并且PHM实现的效果主要是输出设备故障状态信息，即评价设备是否存在故障。而针对于故障设备的后续维修，需要有经验的技术人员分析设备的故障状态信息，采取相适用的维修方式，这对技术人员的专业要求较高。并且技术人员分析故障状态信息需要花费较多的时间，导致故障的维修效率较低。

可见，如何提升故障设备的维修效率，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种轨道交通车辆健康管理方法、装置和系统，可以提升故障设备的维修效率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种轨道交通车辆健康管理方法，适用于地面终端，所述方法包括：

接收车载系统传输的设备数据；其中，所述设备数据中包括有各类部件的部件参数和实时感知数据；

利用预先设定的故障诊断算法对所述设备数据进行分析，确定出车辆的故障部件；

根据所述故障部件的设备数据的特征信息和历史设备数据的特征信息，识别所述故障部件对应的故障模式；

查找故障模式和维修建议的对应关系库，确定出所述故障模式对应的维修建议。

可选的，所述特征信息包括时域波形特征、频域特征、时频域特征中的任一或任意组合。

可选的，在所述根据所述故障部件的设备数据的特征信息和历史设备数据的特征信息，识别所述故障部件对应的故障模式之后还包括：

统计预设时间段内所述故障模式对应的目标设备数据；

根据所述目标设备数据的变化趋势以及所述故障模式的优先级，确定出所述故障部件的维修级别。

可选的，在所述根据所述故障部件的设备数据的特征信息和历史设备数据的特征信息，识别所述故障部件对应的故障模式之后还包括：

获取所述故障部件的关联信息；其中，所述关联信息包括历史趋势数据、历史维修信息、设计参数、备品备件信息和维修规程中的任一或任意组合；

根据所述关联信息以及所述故障模式对应的权值，确定出所述故障部件的维修级别。

可选的，在在所述根据所述故障部件的设备数据的特征信息和历史设备数据的特征信息，识别所述故障部件对应的故障模式之后还包括：