專利名稱：嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于軌道交通車輛工況監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種新的支持列車多設(shè)備監(jiān)測(cè)的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法。
背景技術(shù)：
隨著城市的持續(xù)發(fā)展和社會(huì)的飛速進(jìn)步，軌道交通步入了全面發(fā)展的階段。在整 個(gè)軌道交通系統(tǒng)中，車輛是一個(gè)重要而關(guān)鍵的組成部分，承擔(dān)著運(yùn)送大量旅客的重要任務(wù)， 它的運(yùn)行狀況，安全狀況直接影響整條軌道線路的運(yùn)行和安全情況。列車的速度越來(lái)越快、 結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜、功能越來(lái)越完善、自動(dòng)化程度越來(lái)越高，對(duì)列車的可靠性、安全性提出了 更高的要求。但是，目前世界上尚無(wú)一套真正實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軌道車輛運(yùn)行狀況的系統(tǒng)，由于這個(gè) 原因?qū)е铝塑壍澜煌ú槐匾难诱`和關(guān)閉，影響了軌道交通的正常運(yùn)行，造成了不必要的 財(cái)力物力人力的損耗，所以在軌道交通中迫切需要全程實(shí)時(shí)監(jiān)控列車的狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于一種嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其可以 實(shí)時(shí)的監(jiān)控軌道交通列車的狀態(tài)。為達(dá)到以上目的，本發(fā)明所采用的解決方案是一種嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其包括以下步驟1)數(shù)據(jù)同構(gòu)化，將接收采集的車況數(shù)據(jù)修復(fù)，并轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)；2)數(shù)據(jù)過(guò)濾，將標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)根據(jù)不同類別進(jìn)行分類，每一類濾除常態(tài)值，得到 非常態(tài)車況數(shù)據(jù)；3)數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)，根據(jù)非常態(tài)車況數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)，分為四級(jí)事故數(shù)據(jù)；4)數(shù)據(jù)發(fā)送，在下位機(jī)車況數(shù)據(jù)接收不受限時(shí)，根據(jù)事故數(shù)據(jù)的級(jí)別，按照其優(yōu)先 級(jí)發(fā)送數(shù)據(jù)至信息輸出端口，對(duì)車輛的非常態(tài)情況進(jìn)行處理。進(jìn)一步，所述的數(shù)據(jù)同構(gòu)化，在采集車況數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化前保證數(shù)據(jù)的 正確性及完整性，對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)、校準(zhǔn)與修復(fù)，然后轉(zhuǎn)化為本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同構(gòu)協(xié)議。所述的車況數(shù)據(jù)采集，通過(guò)采集一定時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)定義為某一相應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)， 一個(gè)時(shí)段對(duì)應(yīng)一組數(shù)據(jù)，當(dāng)前時(shí)段內(nèi)沒(méi)有數(shù)據(jù)或者多于一組數(shù)據(jù)則發(fā)生錯(cuò)誤，對(duì)數(shù)據(jù)補(bǔ)充 或修復(fù)。所述的車況數(shù)據(jù)的檢測(cè)，采用獨(dú)立判斷和聯(lián)合判斷確認(rèn)采集的當(dāng)前時(shí)段內(nèi)的數(shù)據(jù) 是否為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；所述的獨(dú)立判斷為設(shè)定閾值范圍(0，ymax)，落在范圍外的數(shù)值為錯(cuò)誤數(shù) 據(jù)；所述的聯(lián)合判斷為數(shù)據(jù)為0時(shí)聯(lián)合多個(gè)參數(shù)確認(rèn)數(shù)據(jù)的正確性。所述的車況數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)及修復(fù)方式根據(jù)對(duì)象類型、采集時(shí)間、所處工況等條件，采 用以下的一種或組合1)采用前一天的歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)y0"1) (t)進(jìn)行修復(fù)，y(k)(t)= α -y(t) + (l-a) ”時(shí)⑴；
2)采用歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的加權(quán)估計(jì)值，
<formula>formula see original document page 4</formula>
3)采用相鄰時(shí)段數(shù)據(jù)的平均值⑴進(jìn)行修復(fù)，y⑴=[y{t -1) + y(t +1)]/ 2或
<formula>formula see original document page 4</formula>其中y0^ (t)為第(k_l)天t時(shí)段的歷史趨勢(shì)值，α為加權(quán)系數(shù)，η為計(jì)算平均值 所取的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。所述的協(xié)議轉(zhuǎn)化，為每一個(gè)列車子系統(tǒng)物理組成部分分配一個(gè)唯一的、可查找的 標(biāo)識(shí)碼，同構(gòu)化后的采集數(shù)據(jù)由所屬對(duì)象分類、裝置分類、參量分類、個(gè)別管理標(biāo)識(shí)位、狀態(tài) 信息等數(shù)據(jù)字段組成的一組數(shù)字編碼。對(duì)象分類指如牽引系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、中控系統(tǒng)、輔逆 系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、車門系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)濾取根據(jù)對(duì)象分類；裝置分類指，如牽引系統(tǒng)中的高 速斷路器、逆變器、三相異步電機(jī)等具體裝置；參量分類指采集的特征量，如電壓、電流、壓 強(qiáng)、溫度等；個(gè)別管理標(biāo)識(shí)位表示參量屬性和所屬分類/對(duì)象不一致的信息，保證了特定參 量屬性的更新值，如牽引系統(tǒng)的一般參量的采集周期為0. 5秒，而溫度采集周期為1秒；狀 態(tài)信息是數(shù)據(jù)慮取處理的對(duì)象。由于采用了上述方案，本發(fā)明具有以下特點(diǎn)本發(fā)明的方法可以實(shí)時(shí)監(jiān)控列車運(yùn) 行情況，對(duì)列車安全問(wèn)題可及時(shí)處理，提高列車安全性、可靠性；同時(shí)根據(jù)采集到的信息進(jìn) 行分級(jí)處理提高了安全效率。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)同構(gòu)化的流程圖。圖2為本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)過(guò)濾的流程圖。圖3為本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)的流程圖。圖4為本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)發(fā)送的流程圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖所示實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。一種嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，方法主要步驟如下1)動(dòng)態(tài)工況數(shù)據(jù)故障的識(shí)別軌道工況數(shù)據(jù)故障多數(shù)是由于檢測(cè)器失靈或傳輸線路出現(xiàn)故障而引起的，因此可 將其分為兩大類丟失的數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。(1)丟失數(shù)據(jù)的識(shí)別固定型工況監(jiān)測(cè)器都是按照一定的時(shí)間間隔采集數(shù)據(jù)的，但是在實(shí)際情況中，工 況監(jiān)測(cè)器掃描頻率不固定、傳輸線路出現(xiàn)故障等多種原因都會(huì)使采集到的數(shù)據(jù)無(wú)法嚴(yán)格地 按照指定的時(shí)間間隔上傳，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)某個(gè)時(shí)段或連續(xù)幾個(gè)時(shí)段內(nèi)數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象，或是 在某個(gè)時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)多組數(shù)據(jù)的情況，這些情況都屬于數(shù)據(jù)丟失故障。以前的信息分析方法 往往都不考慮數(shù)據(jù)的丟失問(wèn)題，這將對(duì)方法的實(shí)際應(yīng)用效果帶來(lái)不利的影響。通過(guò)把在一定時(shí)間內(nèi)得到的數(shù)據(jù)定義成某一時(shí)段的數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)丟失數(shù)據(jù)的識(shí)別。例如，如果將采集數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔規(guī)定為5min，則在8 OO OO到8 05 OO之內(nèi)得到的 數(shù)據(jù)均視為8:00:00這一時(shí)段的數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)段進(jìn)行掃描和判斷，如果在某一時(shí) 段內(nèi)沒(méi)有得到數(shù)據(jù)，或是一個(gè)時(shí)段內(nèi)有多于一組的數(shù)據(jù)，則認(rèn)為該時(shí)段的數(shù)據(jù)存在問(wèn)題，需 要進(jìn)行補(bǔ)充和修復(fù)處理。(2)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的識(shí)別當(dāng)工況監(jiān)測(cè)器或傳輸線路出現(xiàn)故障時(shí)，采集到的數(shù)據(jù)通常是錯(cuò)誤的，不能反應(yīng)真 實(shí)的工況，可采用獨(dú)立判斷和聯(lián)合判斷兩種方法對(duì)這類錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。A獨(dú)立判斷獨(dú)立判斷的目的是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來(lái)自于有故障的工況檢測(cè)器。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的數(shù)值通 常表現(xiàn)為0，或是超過(guò)可能出現(xiàn)的最大值ymax，所以認(rèn)為數(shù)值不在(0，yfflax)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)是 錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。對(duì)軌道工況數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷時(shí)，應(yīng)根據(jù)不同線路，控制類型和相關(guān)參數(shù)確定每類 工況檢測(cè)器數(shù)據(jù)的合理范圍。B聯(lián)合判斷對(duì)于工況監(jiān)測(cè)器采集到的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，獨(dú)立判斷可以識(shí)別出數(shù)值不在(0，yfflax)范圍 內(nèi)的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，而當(dāng)數(shù)據(jù)為0時(shí)，獨(dú)立判斷方法不能正確判斷數(shù)據(jù)的合理性，可以同時(shí)對(duì)幾 個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合判斷。當(dāng)參數(shù)數(shù)據(jù)為0時(shí)有兩種可能第一，數(shù)據(jù)是正確的，即這個(gè)時(shí) 段內(nèi)沒(méi)有檢測(cè)物通過(guò)檢測(cè)站；第二，數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤的，即軌道工況檢測(cè)器沒(méi)有檢測(cè)到這個(gè)時(shí)段 內(nèi)的車輛或傳輸線路故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)為0。遇到這種情況，可以同時(shí)查看多個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián) 合判斷得出最后結(jié)論。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的處理辦法有兩種一是將其剔除，這種方法適用于可以得到大量實(shí)測(cè) 數(shù)據(jù)且有少量錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)的情況。但當(dāng)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)較多時(shí)，完全剔除數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致可用數(shù)據(jù)個(gè) 數(shù)過(guò)少，無(wú)法準(zhǔn)確描述所觀察指標(biāo)的現(xiàn)狀或歷史特征，對(duì)最終結(jié)果會(huì)造成影響，也可能漏報(bào) 數(shù)據(jù)。二是對(duì)其進(jìn)行修復(fù)，將數(shù)據(jù)處理成沒(méi)有偶然因素影響時(shí)本應(yīng)表現(xiàn)出的數(shù)值或其近似值。2)動(dòng)態(tài)工況數(shù)據(jù)故障的修復(fù)根據(jù)動(dòng)態(tài)工況數(shù)據(jù)的具體情況和常規(guī)方法的需求，進(jìn)行補(bǔ)充修復(fù)的步驟如下(1)采用前一天的歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)y05—1) (t)進(jìn)行修復(fù)。歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)的有效利用能 夠保證模型的穩(wěn)定性和減小實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中的隨機(jī)干擾。一般可采用移動(dòng)平均和指數(shù)平滑方法 對(duì)歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新。但在實(shí)際應(yīng)用中還應(yīng)針對(duì)不同系統(tǒng)進(jìn)行多種考慮分析，再確 定歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法。如果采用指數(shù)平滑法，則第k天第t時(shí)段的歷史趨勢(shì)值y(k) (t)為y(k) (t) = α .y(t) + (l-a) · y4—1) (t)式中(t)——第(k-1)天t時(shí)段的歷史趨勢(shì)值；a—加權(quán)系數(shù)，一般0 < a ^ 1反映不同時(shí)期當(dāng)前實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)中 的作用。這種方法適用于數(shù)據(jù)的離線或在線處理，當(dāng)前幾組數(shù)據(jù)中有故障出現(xiàn)時(shí)可采用該 方法進(jìn)行處理。(2)采用歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的加權(quán)估計(jì)值
y(t) = α· y{t -1) + (1 - a). y(k-1)) (t)式中α——加權(quán)系數(shù)，它體現(xiàn)了(t-Ι)時(shí)段實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)修 復(fù)中所起的作用。這種方法采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)的加權(quán)結(jié)果，既考慮到實(shí)際情況中前一時(shí) 段工況對(duì)后一時(shí)段狀態(tài)的影響，同時(shí)，歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)的使用又能減小實(shí)際軌道工況中隨機(jī) 波動(dòng)的影響，修復(fù)處理的效果既穩(wěn)定又可靠。(3)采用相鄰時(shí)段數(shù)據(jù)的平均值y⑴進(jìn)行修復(fù)。的計(jì)算公式為y(t) = [y(t-1) + y(t + 1)]/2或y{t)=[y(t-n)+y(t-n-1)+......+y(t-1)]/n式中n——計(jì)算平均值所取的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。前一個(gè)式子使用的是(t-Ι)時(shí)段和(t+Ι)時(shí)段的數(shù)據(jù)，但當(dāng)進(jìn)行在線處理時(shí)無(wú)法 得到(t+Ι)時(shí)段的數(shù)據(jù)，所以此式只適用于模型的離線處理。后一個(gè)式子既可以用于離線 處理，也可以用于在線處理。以上方法適用范圍和條件不同，根據(jù)每條采集數(shù)據(jù)的來(lái)源、時(shí)間、工況等具體選 擇。方法(1)適合采集頻率較高、安全數(shù)據(jù)，方法(2)適合采集頻率較低、非安全密切相關(guān)的 情況，方法(3)的應(yīng)用范圍最廣，用于故障發(fā)生后增強(qiáng)監(jiān)控力度以保障故障數(shù)據(jù)的完整性， 和(1)或(2)同時(shí)生效，處理結(jié)果可供離線后深度分析使用。方法實(shí)現(xiàn)包括四大步驟，分別是數(shù)據(jù)同構(gòu)化、數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)、數(shù)據(jù)發(fā)送。1)數(shù)據(jù)同構(gòu)化如圖1所示，通過(guò)車況數(shù)據(jù)校驗(yàn)、車況數(shù)據(jù)修復(fù)和車況數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)。在接收 采集信息之后，車況數(shù)據(jù)校驗(yàn)與修復(fù)模塊會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的完整性與正確性進(jìn)行檢測(cè)、校準(zhǔn)與修 復(fù)。在保證車況數(shù)據(jù)完整性與正確性的前提下，車況數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換模塊對(duì)車況數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo) 準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)化。2)數(shù)據(jù)過(guò)濾如圖2所示，以牽引系統(tǒng)為例說(shuō)明問(wèn)題，通過(guò)車況數(shù)據(jù)分類和車況數(shù)據(jù)濾取實(shí)現(xiàn)。 車況數(shù)據(jù)分類模塊根據(jù)對(duì)車輛系統(tǒng)的合理劃分，將車況數(shù)據(jù)分為牽引系統(tǒng)數(shù)據(jù)、制動(dòng)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)、中控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、輔逆系統(tǒng)數(shù)據(jù)、空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、車門系統(tǒng)數(shù)據(jù)和其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)。車況 數(shù)據(jù)濾取模塊將各類車況數(shù)據(jù)的模擬量和開(kāi)關(guān)量數(shù)據(jù)特征，與設(shè)定的數(shù)據(jù)特征閥值進(jìn)行比 較，濾去常態(tài)車況數(shù)據(jù)，得到非常態(tài)車況數(shù)據(jù)。3)數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)如圖3所示，車況數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)模塊將非常態(tài)車況數(shù)據(jù)，根據(jù)后臺(tái)數(shù)據(jù)處理需求，劃分 為一類、二類、三類和四類事故數(shù)據(jù)。按其重要程度順序排序分別為紅色警報(bào)事故、橙色警 報(bào)事故、黃色警報(bào)事故和藍(lán)色警報(bào)事故。A紅色警報(bào)為最高警報(bào)，事故最為巨大，優(yōu)先級(jí)最高，最為嚴(yán)重。該警報(bào)中列車無(wú)法 正常運(yùn)行，維修站和控制中心也無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)解決該事故，需要直接將列車退出運(yùn)行。這些特征是區(qū)別紅色警報(bào)的關(guān)鍵。B橙色警報(bào)優(yōu)先級(jí)僅低于紅色警報(bào)，事故較嚴(yán)重，但若能及時(shí)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)情況傳輸給控制中心和維修站，事故能在短時(shí)間內(nèi)得到控制解決。C黃色警報(bào)事故優(yōu)先級(jí)僅高于藍(lán)色警報(bào)事故，事故一般能在周圍站臺(tái)得到解決，一般更換相應(yīng)設(shè)備后就能解除警報(bào)。D藍(lán)色警報(bào)事故在四類警報(bào)中優(yōu)先級(jí)最低。一般為供電系統(tǒng)短暫故障，線路不穩(wěn)定 等小故障，由列車控制臺(tái)的司機(jī)即可解決。該事故類別的區(qū)分作為參考方案，實(shí)際上需與列車司機(jī)、控制站臺(tái)、控制中心、維 修站設(shè)備等各環(huán)節(jié)統(tǒng)一。4)數(shù)據(jù)發(fā)送如圖4所示，車況評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)是將車況評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)，按照事故等級(jí)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行 排序，實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)送到下位機(jī)。車況評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)控制模塊是當(dāng)下位機(jī)數(shù)據(jù)接收受限時(shí)，暫停數(shù) 據(jù)發(fā)送，待下位機(jī)數(shù)據(jù)接收受限解除時(shí)，繼續(xù)傳送數(shù)據(jù)。上述的對(duì)實(shí)施例的描述是為便于該技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能理解和應(yīng)用本發(fā) 明。熟悉本領(lǐng)域技術(shù)的人員顯然可以容易地對(duì)這些實(shí)施例做出各種修改，并把在此說(shuō)明的 一般原理應(yīng)用到其他實(shí)施例中而不必經(jīng)過(guò)創(chuàng)造性的勞動(dòng)。因此，本發(fā)明不限于這里的實(shí)施 例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的揭示，對(duì)于本發(fā)明做出的改進(jìn)和修改都應(yīng)該在本發(fā)明的 保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
一種嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在于其包括以下步驟1)數(shù)據(jù)同構(gòu)化，將接收采集的車況數(shù)據(jù)修復(fù)，并轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)；2)數(shù)據(jù)過(guò)濾，將標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)根據(jù)不同類別進(jìn)行分類，每一類濾除常態(tài)值，得到非常態(tài)車況數(shù)據(jù)；3)數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)，根據(jù)非常態(tài)車況數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)，分為四級(jí)事故數(shù)據(jù)；4)數(shù)據(jù)發(fā)送，在下位機(jī)車況數(shù)據(jù)接收不受限時(shí)，根據(jù)事故數(shù)據(jù)的級(jí)別，按照其優(yōu)先級(jí)發(fā)送數(shù)據(jù)至信息輸出端口，對(duì)車輛的非常態(tài)情況進(jìn)行處理。
2.如權(quán)利要求1所述的嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在 于所述的數(shù)據(jù)同構(gòu)化，在采集車況數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化前保證數(shù)據(jù)的正確性及完整 性，對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)、校準(zhǔn)與修復(fù)，然后轉(zhuǎn)化為本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同構(gòu)協(xié)議。
3.如權(quán)利要求2所述的嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在 于所述的車況數(shù)據(jù)采集，通過(guò)采集一定時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)定義為某一相應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)，一個(gè)時(shí) 段對(duì)應(yīng)一組數(shù)據(jù)，當(dāng)前時(shí)段內(nèi)沒(méi)有數(shù)據(jù)或者多于一組數(shù)據(jù)則發(fā)生錯(cuò)誤，對(duì)數(shù)據(jù)補(bǔ)充或修復(fù)。
4.如權(quán)利要求2所述的嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在 于所述的車況數(shù)據(jù)的檢測(cè)，采用獨(dú)立判斷和聯(lián)合判斷確認(rèn)采集的當(dāng)前時(shí)段內(nèi)的數(shù)據(jù)是否 為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；所述的獨(dú)立判斷為設(shè)定閾值范圍(0，ymax)，落在范圍外的數(shù)值為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；所 述的聯(lián)合判斷為數(shù)據(jù)為0時(shí)聯(lián)合多個(gè)參數(shù)確認(rèn)數(shù)據(jù)的正確性。
5.如權(quán)利要求2所述的嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在 于所述的車況數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)及修復(fù)方式根據(jù)對(duì)象類型、采集時(shí)間、所處工況條件，采用以下 的一種或組合1)采用前一天的歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)Υ(Η)α)進(jìn)行修復(fù)，<formula>formula see original document page 2</formula>(t)；2)采用歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的加權(quán)估計(jì)值，<formula>formula see original document page 2</formula>3)采用相鄰時(shí)段數(shù)據(jù)的平均值⑴進(jìn)行修復(fù)，<formula>formula see original document page 2</formula>或<formula>formula see original document page 2</formula>其中Υ(Η)α)為第(k-l)天t時(shí)段的歷史趨勢(shì)值，α為加權(quán)系數(shù)，η為計(jì)算平均值所取 的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。
6.如權(quán)利要求2所述的嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，其特征在 于所述的數(shù)據(jù)同構(gòu)協(xié)議轉(zhuǎn)化，為每一個(gè)列車子系統(tǒng)物理組成部分分配一個(gè)唯一的、可查找 的標(biāo)識(shí)碼，同構(gòu)化后的采集數(shù)據(jù)為所屬對(duì)象分類、裝置分類、參量分類、個(gè)別管理標(biāo)識(shí)位、狀 態(tài)信息字段組成的一組數(shù)字編碼。
全文摘要
一種嵌入式車輛工況混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)處理方法，由于軌道交通車輛機(jī)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)屬于混雜異構(gòu)數(shù)據(jù)，本方法可以對(duì)車載嵌入式數(shù)據(jù)采集裝置中匯集的軌道交通車輛工況監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)做出實(shí)時(shí)處理，通過(guò)數(shù)據(jù)同構(gòu)化、數(shù)據(jù)過(guò)濾和信息提取，進(jìn)行某種計(jì)算評(píng)出故障等級(jí)，分為一類事故到四類事故。根據(jù)不同分類事故的優(yōu)先級(jí)等級(jí)發(fā)送，傳輸給不同用戶，可作為司機(jī)駕駛和列車監(jiān)控的決策依據(jù)。
文檔編號(hào)G07C5/08GK101807314SQ200910046240
公開(kāi)日2010年8月18日 申請(qǐng)日期2009年2月17日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月17日
發(fā)明者萬(wàn)國(guó)春, 劉循, 張瓊燕, 曾小清, 歐冬秀, 沈拓, 牛振宇, 白濤, 羅艷芬, 董德存, 趙時(shí)旻 申請(qǐng)人:同濟(jì)大學(xué)