[发明专利]一种列车空调滤网脏堵故障预测方法、装置、设备及系统

说明书

本发明公开了一种列车空调滤网脏堵故障预测方法，包括：获取空调运行数据和环境数据并进行滤波处理，得到当前数据；获取历史数据和参数因子，将当前数据、历史数据和参数因子输入脏堵预测神经网络模型中，得到故障概率值；判断故障概率值是否处于空调滤网脏堵故障预测区间内；若是，则发送列车空调滤网脏堵故障预警；该方法避免了因列车维修空调而导致的计划外缺勤，同时不需要运维人员对所有列车进行巡检，仅需要对发送列车空调滤网脏堵故障预警的列车进行维护，因此节省了人力物力；此外，本发明还提供了一种列车空调滤网脏堵故障预测装置、设备、系统及计算机可读存储介质，同样具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及列车故障预警领域，特别涉及一种列车空调滤网脏堵故障预测方法、装置、设备、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，我国铁路列车基本为空调列车，因此列车空调为铁路列车上的重要设备。

由于列车的运行安排十分密集，空调使用频率极高，因此列车空调容易出现滤网脏堵故障。为了避免列车出现空调滤网脏堵故障以影响列车运行，需要运维人员定期对列车空调进行巡检。由于列车运行环境和时间具有很大差异性，因此每辆列车空调的状况也不相同，如果在列车运行中出现空调滤网脏堵故障，则列车需要进入维修站进行维修，进而造成列车计划外缺勤，影响全国铁路网调度以及乘客的出行。因此需要大量的运维人员以很小的巡检周期对列车空调进行巡检，以及时发现空调滤网脏堵故障，高频率的巡检也会耽误大量时间，降低列车的出勤率，因此空调巡检浪费了大量的人力物力。

因此，如何解决现有空调巡检方法浪费了大量人力物力的问题，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种列车空调滤网脏堵故障预测方法、装置、设备、系统及计算机可读存储介质，解决了现有空调巡检方法浪费了大量人力物力的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种列车空调滤网脏堵故障预测方法，包括：

获取空调运行数据和环境数据并进行滤波处理，得到当前数据；

获取历史数据和参数因子，将所述当前数据、所述历史数据和所述参数因子输入脏堵预测神经网络模型中，得到故障概率值；

判断所述故障概率值是否处于空调滤网脏堵故障预测区间内；

若是，则发送列车空调滤网脏堵故障预警。

可选的，所述获取空调运行数据和环境数据并进行滤波处理，包括：

获取所述空调运行数据和所述环境数据；

判断所述空调运行数据和所述环境数据是否完整；

若是，则对所述空调运行数据和所述环境数据进行滤波处理。

可选的，所述获取历史数据和参数因子，包括：

将所述历史数据和所述当前数据上传至服务器；

将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的脏堵故障自学习模型中，获取所述参数因子。

可选的，在将所述历史数据和所述当前数据上传至服务器之后，在将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的脏堵故障自学习模型中之前，还包括：

判断所述脏堵预测神经网络模型中是否存在参数因子；

若否，则执行将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的脏堵故障自学习模型中的步骤；

若是，则判断所述参数因子是否满足更新条件；

若所述参数因子满足所述更新条件，则执行将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的脏堵故障自学习模型中的步骤。