[发明专利]一种铁路接触网补偿装置的监测方法及设备在审

专利信息
申请号: 202010517187.8 申请日: 2020-06-09
公开(公告)号: CN111896044A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 刘伟;蔡富东;吕昌峰;文刚;陈雷;郭国信 申请(专利权)人: 山东信通电子股份有限公司
主分类号: G01D21/02 分类号: G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 代理人: 董延丽
地址: 255088 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 铁路 接触 补偿 装置 监测 方法 设备
【权利要求书】:

1.一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述方法包括:

服务器接收若干接触网补偿装置测试点在预设时间段内的运行状态监测数据;

根据所述运行状态监测数据,构建神经网络模型的训练数据集及验证数据集,并通过所述训练数据集对神经网络模型进行训练,以及通过所述验证数据集对所述神经网络模型进行验证,得到接触网补偿装置的b值预测模型;其中,b值为所述接触网补偿装置的第一坠砣底面与地面之间的垂直距离,所述第一坠砣为坠砣串中距离地面最近的坠砣;

将若干预设时刻的运行状态监测数据输入至所述b值预测模型中,得到T时刻的b值;其中,所述T时刻在所述若干预设时刻之后;

在所述T时刻的b值大于第一预设阈值的情况下,向移动终端发送报警信息。

2.根据权利要求1所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述运行状态监测数据主要包括以下任一项或者多项:时间、温度、湿度、风速、风向、经纬度、b值。

3.根据权利要求1所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述根据所述运行状态监测数据,构建神经网络模型的训练数据集及验证数据集,具体包括:

对所述运行状态监测数据中的风速数据以第一预设编码方式进行编码;以及通过第二预设编码方式对风向数据进行编码;

对所述运行状态监测数据中的时间数据、温度数据、湿度数据、经纬度数据、b值数据以及编码后的风向数据、编码后的风速数据,进行归一化处理,并将处理之后的数据存储为预设格式的待分组数据集;

将所述待分组数据集中的异常数据剔除后,进行分组,得到训练数据集及验证数据集。

4.根据权利要求1所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述通过训练数据集对神经网络模型进行训练,以及通过验证数据集对神经网络模型进行验证,得到接触网补偿装置的b值预测模型,具体包括:

将训练数据集中的t-n,t-(n-1),...,t-1时刻的运行状态监测数据,以及t时刻的b值输入至神经网络模型中,对神经网络模型进行训练;其中,n为大于1的正整数;

训练直至输出收敛,得到训练完成的神经网络模型;

将验证数据集输入至所述训练完成的神经网络模型中,进行验证,以得到接触网补偿装置的b值预测模型。

5.根据权利要求4所述一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述方法还包括:

所述神经网络模型采用LSTM模型进行训练,且所述LSTM模型的训练期数epochs为100,每期训练的批次batch为36。

6.根据权利要求4所述一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述方法还包括:

所述神经网络模型的优化算法采用Adam,损失函数采用平均绝对误差。

7.根据权利要求4所述一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述b值预测模型的隐藏层包括50个神经元,输出层包括1个神经元。

8.根据权利要求1所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,所述将若干预设时刻的运行状态监测数据输入至所述b值预测模型中,得到T时刻的b值,具体包括:

将T-n,T-(n-1),...,T-1时刻的运行状态监测数据输入至所述b值预测模型中,并对输入的所述T-n,T-(n-1),...,T-1时刻的运行状态监测数据进行编码,得到特征向量;其中,n为大于1的正整数;

对所述特征向量以预设解码方式进行解码,输出T时刻的b值。

9.根据权利要求1所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法,其特征在于,在得到T时刻的b值之后,所述方法还包括:

在所述T时刻的b值与真实测量值之间的差值大于第二预设阈值的情况下,服务器向移动终端发送报警信息;

其中,所述真实测量值由b值检测装置上传至服务器。

10.一种铁路接触网补偿装置的监测设备,其特征在于,所述设备包括:

处理器;

及存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被执行时,使得所述处理器执行如权利要求1-9任一项所述的一种铁路接触网补偿装置的监测方法。

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