[发明专利]基于非平衡样本增强的列控车载设备健康状态管理装置

说明书

本发明提供了一种基于非平衡样本增强的列控车载设备健康状态管理装置。该装置包括：多类型故障数据的自动归集架构，以及与所述多类型故障数据的自动归集架构相连的非平衡故障样本增强生成单元、基于增强样本集的健康状态模型生成单元、模型驱动的故障概率评估单元、设备维护建议动态生成单元。多类型故障数据的自动归集架构将列控车载设备历史运行日志数据进行分布式存储，支撑列控车载设备的真实故障数据的自动接入，实现数据接入、数据清洗、自动处理和数据存储过程。本发明采用数据驱动方式在设备运行数据与健康状态之间建立起有效关联，针对故障样本非平衡问题，引入样本增强机制确保健康状态评估的有效性，形成有效的设备健康管理机制。

技术领域

本发明涉及轨道交通系统的智能运行维护技术领域，尤其涉及一种基于非平衡样本增强的列控车载设备健康状态管理装置。

背景技术

轨道交通系统作为综合交通运输体系的重要组成部分，其安全稳定运营是确保其交通运输服务支撑能力的关键条件。为此，如何科学合理开展设备运行管理、维修维护，已成为轨道交通系统的重要主题。随着系统技术水平和运用经验的不断提升，当前轨道交通系统已建立了体系化的运营维护体制，随着系统生命周期思想的不断引入，如何在确保设备维护管理效率的基础上进一步提升系统环境友好性、优化维护维修的成本效益、改善管理维护的智能化，已成为必然趋势。列控车载设备是列车运行控制系统的核心，是确保轨道交通列车速度与间隔控制、保持行车安全的核心对象，列控车载设备维护维修的质量直接关乎设备轨道交通系统的运营能力和安全水平，从故障处置进一步延深到设备健康综合管理，已成为未来发展的重点方向。然而，当前列控车载设备的运用维护仍广泛运用人工事后处置的方式，被动响应设备出现的故障与失效事件，一些运营管理单位已开始针对此问题，通过引入预防性维护机制使维护的“主动性”得到一定改善，但现有的预防性维护所依赖的模型、机制还有待于深度优化，尚难以与设备的实际健康状况演化过程及其个体差异性形成良好对应，导致现场存在欠维修、过度维修以及维修维护盲目性等问题。

传统的轨道交通列控车载设备维修维护及健康评估技术研究及应用中，普遍采用的方式是直接运用一些既有的建模模型建立相应模型实现故障预测，利用故障概率表征车载设备的健康水平特征；此外，既有研究中针对列控车载设备的健康管理，主要关注设备运行状态的智能监测方法及系统的研究，考虑在设备中增设相应类型的监测装置来实现跟踪诊断。然而，既有列控车载设备需遵循严格的系统规范，在系统中安装规范架构之外的传感感知装置，在实际运用中难以实现，使相应的方案及策略难以发挥预期的效果。

近年来，以设备或系统的“综合健康管理”为目标开展列控系统故障诊断、故障趋势预测这一思路已开始得到广泛关注。列控车载设备厂商具备列车运行日志的在线存储和报警信息记录功能，大量随运行过程累积的日志信息为设备健康状态的分析判定创造了有利条件。然而，现有的日志信息记录过程未能深入实现与数据运用过程的紧密融合，且由于列控车载设备在运营中不断优化完善，具有典型的低故障率特征，在日积月累的日志数据中，真正存在的与设备故障、劣化、事件等有关的样本量只占据极少比率，这就导致预期采用一些既有的数据训练、学习建模方法难以得到有效的样本支撑，从而使其预期的能力无法得到充分的发挥。

现有技术中的设备健康管理故障预测方案的缺点包括：这些现有方案预期功能的实现还有赖于充分数据样本条件的保障，而现实应用中，列控车载设备作为安全苛求系统，其固有可靠性水平能够保证较低的故障概率，导致大量的运行数据中存在的故障样本仍处于较低水平，故障样本与无故障样本的不平衡性会严重制约所得模型的能力与水平。

总体来看，针对列控车载设备的健康管理与维修维护，现有方案集中于监测过程较多，而对于如何组织、管理、运用相应的监测及运行数据，实现具体的健康状态管理的内容较少，未考虑如何处理列控车载设备日志数据故障样本的不平衡性。因此，此方向亟待开展贯通式研究，将数据样本优化、建模训练、健康状态评估管理等过程有机集成为整体，发挥综合效用。

发明内容