[发明专利]一种基于人工智能的动车组转向架业务数据清洗方法

说明书

为解决现有的数据清洗方法不适用于对动车组重要部件转向架业务数据进行清洗的技术问题，本发明提出了一种基于人工智能的动车组转向架业务数据清洗方法，首先，根据业务数据来源不同，采用不同的数据采集方式获取多源业务数据。其次，通过业务数据预处理自适应配置功能，对不同参数特征的业务数据进行相应的预处理。再次，通过业务数据清洗自适应配置功能，对不同参数特征的业务数据进行相应的清洗处理。最后，对清洗后的业务数据进行正异常判定，基于判定结果进行分类存储。本发明能够解决动车组转向架业务数据存在残缺、多余、错误、冲突等数据问题，提升动车组转向架业务数据质量，为动车组转向架运维业务数据应用分析提供支撑。

技术领域

本发明涉及一种动车组转向架业务数据清洗方法。

背景技术

动车组是主要的轨道交通装备之一，承担着旅客和货物运输的重要任务，其是否正常运行直接影响高速铁路运输的安全和效益。动车组零部件众多、结构复杂、紧密集成、生命周期数据量大，包含牵引、制动、控制、网络、运维等不同的子系统，涵盖车体、车轮、电机、转向架等多个重要部件。

根据动车组列车的驱动及运行方式，转向架一般可分为动车用转向架和拖车用转向架，而这两种类型转向架的主要结构形式基本上是一致的。动车组转向架需要实现诸多重要的功能，是动车组重要部件之一，其结构复杂，零部件众多，包括转向架构架装置1、基础制动装置2、一系悬挂3、轮对轴箱装置4、二系悬挂5和驱动装置6，如图1所示。

转向架构架装置1主要包括构架、垂向减震器座、调整阀杆座、拉杆安全吊座和地线接地座。转向架构架是动车组转向架的骨架组成，一般是由钢板焊接构成的，用来承受并传递水平力和垂向力。

基础制动装置2又名盘形制动装置，主要包括制动机构和空油转换制动缸，是动车组制动的执行机构。

一系悬挂3是设置于轮对与构架之间的轴箱悬挂系统，其作用是实现轴箱与轮对之间的作用力的传递及定位，同时还具有实现车体重量的均衡分配和实现车体及其附件振动缓冲的功能。

轮对轴箱装置4主要包括轴箱、车轴、车轮和制动盘。轮对轴箱装置与钢轨形成黏着状态，以具有承受车辆与线路之间相互作用而产生的载荷和冲击的功能。其产生的牵引力，通过轮对滚动使车辆具有前进运行的功能。

二系悬挂5是用于连接车体与构架的悬挂系统，具有均匀分配轴重及缓和振动冲击的作用，可保证列车运行的高平稳性。

驱动装置6主要包括齿轮箱、牵引电机和联轴节，具有传递动力的功能，拖车转向架没有驱动装置。

保证转向架的正常稳定运行至关重要，在动车组运行和维护过程中亟需重点监测转向架的各项运行数据，数据监测过程中，如何持续有效保证监测、采集的动车组运行和维护数据是“干净的数据”为关键问题，需要持续高效进行动车组转向架业务数据清洗。数据清洗(Data Cleaning)是指针对业务数据进行纠正并且发现业务数据文件中可识别的错误的一道程序，主要包括业务数据缺失值、重复值、异常值的检查和处理过程，在此基础上，通过算法模型等检查及处理业务数据缺失值、重复值、异常值等，从而为获取满足业务数据主题目标应用分析的“干净数据”筛选结果提供支持。

近年来，在业务数据清洗方面的研究主要有：

中国专利《一种数据清洗方法、装置、电子设备和介质》(202110713685.4)公开了一种在第一计算资源信息和第二计算资源信息的基础上，优选出最优计算资源信息申请集群资源，并按照业务数据清洗策略进行数据清洗。文献“面向重复记录检测的数据清洗算法的研究，西安：西安电子科技大学，2018”，首先，提出了优化的多趟近邻排序算法(OMPN),以更加贴合适用于实际问题。其次，在研究基于遗传神经网络求解重复检测问题算法的基础上，将OMPN算法与神经网络相结合，得到优化的准确度更高的A-OMPN算法和BP-OMPN算法。

上述发明和研究在制造业业务数据清洗方面均具有一定的贡献和推动作用，但是将其应用于动车组转向架业务数据时，具有以下弊端：