[发明专利]一种轨道交通健康评估方法及系统

权利要求书

1.一种轨道交通健康评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获得轨道交通设备的组件，并根据组件的组成关系，建立组件结构树；

对各组件的子器件进行监测；

根据所述组件结构树的层次结构建立监测神经元网络；

接收评估指令，利用所述神经元网络获取所述评估指令对应的组件的所述子器件的监测信息，根据预设的评估模型，对所述评估指令对应的组件进行评估；其中，

所述结构树依次包括子器件、器件以及组件三个层次结构；

所述评估指令对应一评估单元，所述评估单元包括至少一个所述组件。

2.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于：

所述神经元网络包括多个神经元节点，各所述神经元节点与各所述子器件、所述器件以及所述组件一一对应；

所述神经元节点用于接收对应的所述子器件、所述器件或所述组件的监测信息，当所述监测信息的数量超过预设的上报阈值时，向上一级所述神经元节点上报。

3.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于：

所述组件包括至少一个所述器件；

所述器件包括至少一个所述子器件。

4.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于，所述评估模型包括剩余寿命预测模型，所述剩余寿命预测模型对应的评估流程包括以下步骤：

对所述评估单元对应的所述子器件进行建模；

输入所述子器件的已使用年限、寿命衰减分布函数形式以及寿命衰减分布函数参数；

利用寿命衰减分布函数判断所述子器件的剩余寿命；

当所述剩余寿命低于寿命阈值时，输出一个对应所述子器件的寿命警报。

5.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于，所述评估模型包括故障预测模型，所述故障预测模型对应的评估流程包括以下步骤：

对所述评估单元对应的所述子器件进行建模；

输入所述子器件的实时监测数据；

识别所述实时监测数据是否异常，若异常，则发出异常警报。

6.如权利要求5所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于，所述实时监测数据包括电压、电流或震动幅度。

7.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于，对所述评估单元对应的所述子器件进行建模中，具体包括以下步骤：

基于预设的建模方法对所述评估单元对应的所述子器件进行建模；

所述建模方法包括随机森林、Xgboost、深度学习、线性回归或决策树。

8.如权利要求1所述的轨道交通健康评估方法，其特征在于，所述评估模型包括投票预测模型，所述投票预测模型对应的评估流程包括以下步骤：

输入在预设时间段内，所述子器件的故障信息；

比较所述故障信息的数量与所述子器件在所述预设时间段内的非故障信息的数量，若所述故障信息的数量多于所述非故障信息的数量，则发出异常警报。

9.一种轨道交通健康评估系统，其特征在于，所述系统包括：

结构树建立模块，其用于获得轨道交通设备的组件，并根据组件的组成关系，建立组件结构树；

监测模块，其用于对各组件的子器件进行监测；

神经元网络建立模块，其用于根据所述组件结构树的层次结构建立监测神经元网络；

组件评估模块，其用于接收评估指令，利用所述神经元网络获取所述评估指令对应的组件的所述子器件的监控信息，根据预设的评估模型，对所述评估指令对应的组件进行评估；其中，

所述结构树依次包括子器件、器件以及组件三个层次结构；

所述评估指令对应一评估单元，所述评估单元包括至少一个所述组件。

10.如权利要求9所述的轨道交通健康评估系统，其特征在于：

所述神经元网络包括多个神经元节点，各所述神经元节点与各所述子器件、所述器件以及所述组件一一对应；

所述神经元节点用于接收对应的所述子器件、所述器件或所述组件的监测信息，当所述监测信息的数量超过预设的上报阈值时，向上一级所述神经元节点上报。