本发明涉及压力波故障预测的技术领域，尤其是涉及一种压力波故障预测方法及装置。
背景技术：
目前，高速列车通常都配置有压力波保护系统，以控制列车在高速行驶过程中车内压力的波动，减少压力波的影响，进而保证乘客的舒适度。
现有技术中，压力波保护系统对故障的判断主要包括以下几方面，（1）室内外压差超过一定的阈值，报压力波故障，一般为：相邻3秒压力超过1200pa。通常都为传感器故障、风门、电磁阀、废排单元故障导致的。（2）新风风门控制输出，反馈失败，控制器报新风风门故障；（3）电磁阀控制输出，反馈失败，控制器报电磁阀故障；（4）废排控制输出，反馈失败，控制器报废排故障。
但是，上述故障判断都是在已经出现压力波故障时，由控制器采集相关部件信息后，通过逻辑判断确定出来的，而出现压力波故障将影响列车正常运行、乘客的舒适性，特别对心脏有问题的乘客，可能带来严重后果。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种压力波故障预测方法及装置，以缓解上述技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种压力波故障预测方法，该方法包括：收集压力波运行数据，根据压力波运行数据提取压力波部件的特征；其中，压力波运行数据包括非压力波动作时的压差数据和/或压力波动作时的压差数据；根据特征判断压力波的运行趋势；如果运行趋势满足预先设置的故障趋势，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述收集压力波运行数据的步骤包括：按照预先设置的采样周期和采样频率，收集相同工况下的压力波运行数据。
结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据压力波运行数据提取压力波部件的特征的步骤包括：根据压力波运行数据计算压力波部件的压力参数；将压力参数设置为压力波部件的特征；其中，压力参数至少包括：偶发性偏差参数、整体偏差参数和波动性偏差参数。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述根据压力波运行数据计算压力波部件的压力参数的步骤，至少包括以下计算过程：计算采样周期内，压力传感器采集的压差数据的最大值和最小值，将最大值和最小值设置为压力波部件的偶发性偏差；计算采样周期内，所有压差数据的平均值，将平均值设置为压力波部件的整体偏差；计算采样周期内，所有压差数据的相邻差值的绝对值参数，将绝对值参数设置为压力波部件的波动性偏差。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述根据特征判断压力波的运行趋势的步骤包括：判断压力参数中是否有超过预先设定的参数阈值的压力参数；如果是，确定运行趋势满足预先设置的故障趋势。
第二方面，本发明实施例还提供一种压力波故障预测装置，该装置包括：提取模块，用于收集压力波运行数据，根据压力波运行数据提取压力波部件的特征；其中，压力波运行数据包括非压力波动作时的压差数据和/或压力波动作时的压差数据；判断模块，用于根据特征判断压力波的运行趋势；预警模块，用于如果运行趋势满足预先设置的故障趋势，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述提取模块用于：按照预先设置的采样周期和采样频率，收集相同工况下的压力波运行数据。
结合第二方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，上述提取模块用于：根据压力波运行数据计算压力波部件的压力参数；将压力参数设置为压力波部件的特征；其中，压力参数至少包括：偶发性偏差参数、整体偏差参数和波动性偏差参数。
结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，上述提取模块至少包括以下计算过程：计算采样周期内，压力传感器采集的压差数据的最大值和最小值，将最大值和最小值设置为压力波部件的偶发性偏差；计算采样周期内，所有压差数据的平均值，将平均值设置为压力波部件的整体偏差；计算采样周期内，所有压差数据的相邻差值的绝对值参数，将绝对值参数设置为压力波部件的波动性偏差。
结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，上述判断模块用于：判断压力参数中是否有超过预先设定的参数阈值的压力参数；如果是，确定运行趋势满足预先设置的故障趋势。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供的压力波故障预测方法及装置，能够收集压力波运行数据，并根据压力波运行数据提取压力波部件的特征，进而根据特征判断压力波的运行趋势；并在运行趋势满足预先设置的故障趋势时，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息，实现在有故障趋势的情况下及时给出预警，做到提前维护，有效保证了列车正常运行时的压力波效果，避免了出现压力波故障而影响列车正常运行和乘客的舒适性的情况，同时也降低了故障率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种空调系统的结构框图；
图2为本发明实施例提供的一种压力波故障预测方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种压力波故障预测的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种压力波故障预测方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种压力曲线的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种压力波故障预测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，轨道交通车辆中，一般由空调系统控制压力波运行。压力波功能相关部件，一般由空调控制器、新风风门、压力传感器、电磁阀、废排单元或类似结构组成。如图1所示的一种空调系统的结构框图，示出了一节列车车厢内的空调系统的结构示意图，从列车的前进方向到列车车厢的尾部，依次设置压力传感器、新风风门1、电磁阀、新风风门2，以及列车空调控制柜和废排单元，其中，新风风门1和新风风门2均与电磁阀连接，受电磁阀的控制实现打开和关闭，空调控制器设置在列车空调控制柜中。一般情况下，进行压力波保护时，关闭新风风门1、新风风门2，以及废排单元的废排压力波风门。
当列车出现压力波故障时，现有技术的方案是通过判断反馈情况、压力超标等方式进行故障判断，存在以下缺陷：
（1）空调控制器通过采集相关部件信息，通过逻辑判断相关部件是否损坏，这些相关部件信息都是在列车正常运行中，出现压力波故障后采集到的信息，相当于相关部件或者设备已经损坏后上报的故障信息，无法提前感知相关部件或者设备将要损坏的状态，很容易影响列车正常运行，以及乘客的舒适性，特别对心脏有问题的乘客，可能带来严重后果。
（2）相关部件或者设备在库中检查时，可以检查压力波部件是否损坏，但是，在损坏边缘的相关部件或者设备，如动作变得迟缓等状态则无法检查确认。
基于此，本发明实施例提供的一种压力波故障预测方法及装置，可以有效缓解上述技术问题。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种压力波故障预测方法进行详细介绍。
实施例一：
本发明实施例提供的一种压力波故障预测方法，可以应用于列车的空调控制器，以有效避免空调系统中的压力波相关部件损坏带来的不良影响，实现对压力波相关部件进行故障预测，如图2所示的一种压力波故障预测方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤s202，收集压力波运行数据，根据压力波运行数据提取压力波部件的特征；
其中，压力波运行数据包括非压力波动作时的压差数据和/或压力波动作时的压差数据；
通常，上述收集压力波运行数据的过程，是一个持续收集的过程，具体地，可以按照预先设置的采样周期和采样频率，收集相同工况下的压力波运行数据，以便于根据相同工况下的压力波运行数据提取压力波部件的特征。
其中，本发明实施例所述的压力波部件，也可以称为压力波相关部件，包括列车空调系统中包括的压力传感器，以及新风风门等部件。
步骤s204，根据上述特征判断压力波的运行趋势；
考虑到上述压力波运行数据为在相同工况下收集的数据，因此，可以根据提取的特征，判断出在该工况下的压力波的运行趋势。
步骤s206，如果运行趋势满足预先设置的故障趋势，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息。
具体地，可以通过持续收集压力波运行数据，通过压力波动作与释放的压力曲线变化情况，提取出上述特征，并根据这些特征判断压力波从正常到故障的趋势，进而实现在有故障趋势情况下及时给出预警提示信息，做到提前维修，有效保证列车正常运行时的压力波效果。
本发明实施例提供的压力波故障预测方法，能够收集压力波运行数据，并根据压力波运行数据提取压力波部件的特征，进而根据特征判断压力波的运行趋势；并在运行趋势满足预先设置的故障趋势时，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息，实现在有故障趋势的情况下及时给出预警，做到提前维护，有效保证了列车正常运行时的压力波效果，避免了出现压力波故障而影响列车正常运行和乘客的舒适性的情况，同时也降低了故障率。
通常，上述压力波运行数据多是列车空调系统中的压力参数等相关数据，因此，上述根据压力波运行数据提取的压力波部件的特征，也可以是与压力参数有关的特征，具体地，上述根据压力波运行数据提取压力波部件的特征的步骤可以包括以下过程：
（1）根据上述压力波运行数据计算压力波部件的压力参数；例如，压力传感器采集的压差数据等；
（2）将上述压力参数设置为压力波部件的特征；
其中，本发明实施例中的压力参数至少包括：偶发性偏差参数、整体偏差参数和波动性偏差参数。
进一步，上述根据压力波运行数据计算压力波部件的压力参数的步骤，至少包括以下计算过程：
计算上述采样周期内，压力传感器采集的压差数据的最大值和最小值，将最大值和最小值设置为压力波部件的偶发性偏差；
计算采样周期内，所有压差数据的平均值，将该平均值设置为压力波部件的整体偏差；
计算采样周期内，所有压差数据的相邻差值的绝对值参数，将绝对值参数设置为压力波部件的波动性偏差，其中，该绝对值参数可以是相邻差值的绝对值，也可以是所有相邻差值的绝对值的和，即通过绝对值的和来判断上述波动性偏差，使结果更加明显。
因此，基于上述压力参数，以及压力参数的计算过程，上述根据特征判断压力波的运行趋势的步骤包括：判断压力参数中是否有超过预先设定的参数阈值的压力参数；如果是，确定此时运行趋势满足预先设置的故障趋势。
通过上述预测方法，在实际使用时，可以预测的故障趋势有：
（1）压力波传感器灵敏度逐渐下降（越来越不准）。
（2）压力波新风风门1、新风风门2的动作变得迟缓、风门动作逐步开始变得不到位。
（3）压力波废排单元的风门变得迟缓、风门动作逐步开始变得不到位。
（4）电磁阀动作时间逐渐变长等。
为了便于对本发明实施例提供的压力波故障预测方法进行理解，图3示出了一种压力波故障预测的流程示意图，具体地，在该图3中，空调控制器与压力传感器连接，在原空调控制器中，增加了持续监测压力传感器采集的压力值的功能，并且，该空调控制器通过电磁阀动作来监测新风风门1动作和新风风门2动作，以及，空调控制器直接与废排风门连接，监测废排风门动作，完成采集新风风门1、新风风门2以及废排风门的动作反馈。
在采集新风风门1、新风风门2以及废排风门的动作反馈后，如果没有故障信息报出，则按照上述压力波故障预测方法，进行压力波故障预测的计算，例如，压力传感器目前压力波的变化和之前压力波变化的对比，若符合故障预测逻辑，则提示故障预测趋势，即生成预警提示信息，如指示灯显示、通过通信方式发送给车辆网络、通过通信方式发送给非车辆网络、将故障预测趋势存储到空调控制器等等，供检修人员在日常维护时进行下载和查看。
具体地，以上述压力波部件为压力传感器为例，对上述压力波故障预测方法进行详细介绍。
通常，对于压力传感器的故障预测，可通过采集非压力波动作时的压差数据，进行压力传感器故障预测，具体地，可预测故障包括：压力传感器灵敏度下降，压力传感器传回值相对真实值的误差逐渐偏大（压力传感器完全故障前的情况之一），基于上述描述的过程，图4示出了另一种压力波故障预测方法的流程图，其预测过程可以包括以下步骤：
步骤s402，收集n秒内压力波运行数据，取得n/m个采样值；
具体地，假设预先设置的采样周期为m，即，列车内外压差采样周期为m，典型地，如500ms，在相同工况下进行nms采样，典型地，如600000ms，假设压差为dp。因此，n秒内采集的次数可以表示为n/m。
步骤s404，分别计算压力参数：dpmax、dpmin、dpavg和dpdn；
具体地，：dpmax、dpmin为偶发性偏差参数；dpavg为整体偏差参数；dpdn波动性偏差参数。
采样取得n秒内三类压力参数的过程包括：
偶发性偏差参数：n秒内，压力传感器的压差数据的最大值dpmax和最小值dpmin；
整体偏差参数：计算所有压差数据的平均值，将该平均值设置为压力传感器的整体偏差参数，通常用dpavg表示，其数学表达式可以表示为：
dpavg=（dp0+dp1+…+dpn/m-1）/（n/m）；
波动性偏差参数：为了便于确认波动性偏差，通常计算所有压差数据的相邻差值的绝对值的和，用dpdn表示，其数学表达式为：
dpd0=|dp1-dp0|,dpd1=|dp2-dp1|,…，dpdn=dpd0+dpd1+…。
具体实现时，在压力波故障预测过程中，如果判断出上述压力参数中至少有一个超过预先设定的参数阈值的压力参数时，可以确定上述运行趋势满足预先设置的故障趋势。
具体地执行步骤s406~步骤s410；
步骤s406，判断dpmax和dpmin的次数是否超过预先设定的次数阈值；
步骤s408，判断dpavg是否低于或者高于预先设置的平均阈值；
步骤s410，判断dpdn是否高于预先设置的压差阈值；
例如，n秒内，出现压力传感器的压差数据的最大值dpmax和最小值dpmin的次数超过预先设定的次数阈值时，可以确定此时的压力传感器有损坏的趋势；或者n秒内的整体偏差参数低于或者高于预先设置的平均阈值时，可以判断出压力传感器检测的压差数据的整体偏小或者偏大，可以进行预警提示；或者，当相邻两个压差数据的相邻差值较大时，说明此时压力传感器的噪声较大等等。
如果步骤s406~步骤s410的判断过程均满足正常情况，即步骤s412，则返回到步骤s402，如果其中之一不满足，则执行步骤s414；
步骤s414，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息。
应当注意，对于这种整体偏小或者偏大的预测，由于压力波部件并没有损坏，因此，通过现有技术中的检修过程或者故障预测的逻辑，上述出现偶发性偏差、整体偏差或者波动偏差时，是不会报告故障的，而本发明实施例提供的压力波故障预测方法，可以根据特征判断压力波的运行趋势；并在运行趋势满足预先设置的故障趋势时，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息，实现在有故障趋势的情况下及时给出预警，做到提前维护，有效保证了列车正常运行时的压力波效果，避免了出现压力波故障而影响列车正常运行和乘客的舒适性的情况，同时也降低了故障率。
对于上述三种参数的预测计算，还可以通过绘制压力曲线的方式进行，具体地，图5示出了压力曲线的示意图，其中，图5中仅仅示出了两组情况，每组的横坐标均表示时间，纵坐标表示特征参数，如整体偏差参数等。具体地，可以分区段计算上述特征，如每隔30个点进行上升或者下降趋势的判断。
其中，图5中上面的一幅图表示的是整体上升趋势，如整体上升趋势超过了预先设置的阈值等，满足预先设置的故障趋势，下面的一幅图表示曲线特征的上升趋势或者下降趋势相对平稳，为正常情形下的压力曲线。
具体实现时，上述压力曲线的绘制过程还可以根据实际情况设置横纵坐标的参数，本发明实施例对此不进行限制。
具体实现时，除上述采集非压力波动作时的压差数据，进行压力传感器故障预测以外，还可以采集压力波动作时的压差数据，进行风门的故障预测，如新风风门1、新风风门2以及废排风门等，或者，还可以同时兼顾非压力波动作时的压差数据和压力波动作时的压差数据。
当采集压力波动作时的压差数据时，可以采集压力波动作y秒内的情况（典型地如5秒），通过压力波情况判断是否有风门故障。
可判断的故障包括：压力波新风风门1、新风风门2动作变得迟缓、风门动作逐步开始变得不到位。压力波废排单元的废排风门变得迟缓、废排风门动作逐步开始变得不到位，以及电磁阀动作时间逐渐变长等。其预测过程，也可以根据上述偶发性偏差参数、整体偏差参数和波动性偏差参数实现。
例如y=5秒情况下，取得压力波动作后的以下几个动作参数：
动作后1秒、3秒、5秒的压差，记录为dpr1、dpr3、dpr5，标记为偶发性偏差参数，以预测压差变化趋势；
计算5秒压差的平均值dpravg，dpravg=（dp0+dp1+…+dp5000/m-1）/（5000/m）。通常，可以用n表示采样个数，n=5000/m，即5毫秒内的采样个数，并将平均值dpravg标记为整体偏差参数；
计算5秒压差的相邻差值的绝对值的和dprdn，dpd0=|dp1-dp0|，dpd1=|dp2-dp1|，…，dprdn=dpd0+dpd1+….并将绝对值的和dprdn标记为波动性偏差参数，进行故障预测，以便于能够在压力波相关故障发生前，通过提取压力波数据变化特征，对压力波故障进行提前预测，做到预防性维修，减少压力波故障发生的几率，提高列车运行过程中的舒适性。
实施例二：
对应于上述实施例提供的压力波故障预测方法，本发明实施例还提供了一种压力波故障预测装置，如图6所示的压力波故障预测装置的结构示意图，该装置包括：
提取模块60，用于收集压力波运行数据，根据压力波运行数据提取压力波部件的特征；其中，压力波运行数据包括非压力波动作时的压差数据和/或压力波动作时的压差数据；
判断模块62，用于根据特征判断压力波的运行趋势；
预警模块64，用于如果运行趋势满足预先设置的故障趋势，生成运行趋势对应的压力波部件的预警提示信息。
具体地，上述提取模块用于：按照预先设置的采样周期和采样频率，收集相同工况下的压力波运行数据。
进一步，上述提取模块还用于：根据压力波运行数据计算压力波部件的压力参数；将压力参数设置为压力波部件的特征；其中，压力参数至少包括：偶发性偏差参数、整体偏差参数和波动性偏差参数。
进一步，上述提取模块至少包括以下计算过程：计算采样周期内，压力传感器采集的压差数据的最大值和最小值，将最大值和最小值设置为压力波部件的偶发性偏差；计算采样周期内，所有压差数据的平均值，将平均值设置为压力波部件的整体偏差；计算采样周期内，所有压差数据的相邻差值的绝对值参数，将绝对值参数设置为压力波部件的波动性偏差。
进一步，上述判断模块用于：判断压力参数中是否有超过预先设定的参数阈值的压力参数；如果是，确定运行趋势满足预先设置的故障趋势。
本发明实施例提供的压力波故障预测装置，与上述实施例提供的压力波故障预测方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
本发明实施例所提供的压力波故障预测方法及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-onlymemory）、随机存取存储器（ram，randomaccessmemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。