[发明专利]基于大数据的CBTC系统实时故障智能诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的CBTC系统实时故障智能诊断方法及系统，首先，MSS子系统通过故障事件自定义配置文件自定义CBI子系统故障事件；其次，MSS子系统实时存储CBTC各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的数据信息；然后，当MSS子系统产生或检测到CBI子系统的故障后，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给MSS子系统故障智能诊断模块，MSS子系统故障智能诊断模块分析MSS子系统存储的数据，直到定位到外部接口为止；最后，MSS子系统故障智能诊断模块判断故障根因是否来源于CBI子系统。本发明通过大数据分析定位故障根因及准确时间点，提高故障解决效率。

技术领域

本发明属于轨道交通技术领域，具体涉及CBTC系统。

背景技术

CBTC系统是基于通信的列车自动控制系统，主要由CC(车载控制器)子系统、CBI(计算机联锁)子系统、ZC(区域控制器)子系统和MSS(信号维护支持子系统)子系统组成。其中的MSS子系统负责系统的维护支持，为维护人员提供系统的运行故障信息及相关维护记录，但是由于各个系统的故障诊断逻辑复杂，目前出现业务故障时，MSS仅能给出故障信息，无法具体定位到故障的根因，仍需要各子系统维护人员人工分析系统日志，由于日志信息数据量大，且部分故障是逐步积累，时间跨度大，因此导致故障定位过程复杂、困难。出现故障时，因为分析定位需要耗费很长时间，导致问题不能实时解决，可能会影响轨道交通的运营。

目前的故障定位方式，不仅对维护人员要求高，而且不能实时快速的定位故障，因此提高故障的诊断精度，方便维护人员快速定位故障成为目前迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于大数据的CBTC系统实时故障智能诊断方法，可以提高故障的诊断精度，给维护人员提供更准确的故障报警，从而解决了故障定位难，耗费时间长的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于大数据的CBTC系统实时故障智能诊断方法，

首先，MSS子系统通过故障事件自定义配置文件自定义CBTC各子系统的故障事件，并且事件具有唯一性；

其次，在CBTC各子系统运行过程中，MSS子系统实时存储CBTC各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的数据信息；

然后，当MSS子系统产生或检测到各子系统的故障后，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给MSS子系统故障智能诊断模块，MSS子系统故障智能诊断模块分析MSS子系统存储的数据，直到定位到外部接口为止；

最后，MSS子系统故障智能诊断模块判断故障根因是否来源于其中一个子系统，如果来源于该子系统，则上报MSS子系统；否则，将判断故障依据的接口数据反馈给MSS子系统，MSS子系统再将此信息转发给该子系统的故障智能诊断模块，并由该子系统的故障智能诊断模块继续定位，直到定位到具体的故障原因。

优选的，MSS子系统中配置文件自定义的故障事件包括以下数据：唯一的事件ID、故障描述、判断故障的条件。优选的，判断故障的条件为1个或者多个，并且多个条件或者同时满足，或者满足其一即可。

优选的，发送给MSS子系统故障智能诊断模块的故障有两个来源：MSS自定义的故障事件和转发自CBTC其他子系统故障智能诊断模块的故障。