[发明专利]一种基于大数据技术的道岔故障预判系统

权利要求书

1.一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，所述道岔包括转辙机、牵引杆、直轨、曲轨、直轨尖轨和曲轨尖轨，枕木上设有用于支撑直轨尖轨和曲轨尖轨的滑床板，其特征在于，

包括故障预判模块、数据服务器、汇集器和传感采集模块，所述传感采集模块安装在道岔上，监测道岔工况，所述传感采集模块与汇集器连接，所述传感采集模块包括若干个加速度传感器、若干个距离传感器和若干个纵向位移传感器，若干个所述加速度传感器分别固定安装在直轨尖轨和曲轨尖轨上，分别监测直轨尖轨和曲轨尖轨的加速度数据，所述直轨尖轨和曲轨尖轨上均固定安装有参考板和纵向参考板，所述参考板朝向与列车前进方向垂直，所述纵向参考板朝向与列车前进方向相切，若干个所述距离传感器和纵向位移传感器均固定安装在地面上，所述距离传感器与参考板对应，检测与参考板之间的距离，所述纵向位移传感器与纵向参考板对应，检测与纵向参考板之间的距离，若干个所述加速度传感器、距离传感器和纵向位移传感器均与汇集器连接，所述汇集器将收集到的加速度数据、距离数据及纵向位移数据发送到数据服务器，所述故障预判模块从所述数据服务器读取加速度数据、距离数据及纵向位移数据，周期性拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，获得足够数量的道岔正常工况下的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，获得频率组成及频率组成的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为频率特征保存，分别提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与对应的频率特征对比，若出现频率组成变化，且频率组成变化超过设定阈值，则发出故障预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，

收集道岔历史的故障，获得故障类型，提取故障前预设时长内数据服务器存储的加速度数据、距离数据及纵向位移数据，拟合获得加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线，分别提取加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，分别将加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成及相应的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为故障频率特征，所述故障频率特征包括加速度频率特征、距离变化频率特征及纵向位移频率特征，将故障频率特征关联故障类型存储，提取后续周期建立的加速度曲线、距离变化曲线及纵向位移曲线的频率组成，与故障频率特征对比，若与故障频率特征的相似度超过预设阈值，则发出故障预警，故障预警包含对应故障频率特征关联的故障类型。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，

还包括主动故障检查模块和若干个敲击器，所述敲击器分别安装在直轨尖轨和曲轨尖轨附近，所述敲击器与主动故障检查模块连接，所述主动故障检查模块在直轨尖轨与曲轨脱离或曲轨尖轨与直轨脱离后，控制敲击器敲击直轨尖轨或曲轨尖轨，主动故障检查模块从所述数据服务器提取敲击后相应的加速度传感器的检测数据，作为敲击振动数据，建立敲击曲线，获得足够数量的道岔正常工况下的敲击曲线，并提取频率组成，作为敲击频率特征，当后续敲击时，获得对应的敲击曲线，提取频率组成，若出现频率组成变化，且频率组成变化超过设定阈值，则发出故障预警。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，

收集道岔历史的故障，获得故障类型，提取故障前预设时长内的敲击振动数据，建立敲击曲线，提取频率组成及相应的平均幅值，将频率组成和平均幅值作为故障敲击振动频率特征，将故障敲击振动频率特征与故障类型关联存储，当后续敲击时，获得对应的敲击曲线，提取频率组成，与故障敲击振动频率特征对比，若与故障敲击振动频率特征的相似度超过预设阈值，则发出故障预警，故障预警包含对应故障敲击振动频率特征关联的故障类型。

5.根据权利要求3或4所述的一种基于大数据技术的道岔故障预判系统，其特征在于，

所述敲击器包括敲击座、敲击电机和敲击锤，所述敲击座固定安装在靠近直轨尖轨或曲轨尖轨的地面上，所述敲击锤转动安装在所述敲击座上，所述敲击电机安装在敲击座上，所述敲击电机与敲击锤连接，所述敲击电机的控制端与主动故障检查模块连接。