一种全站级的站台门智能预警平台的制作方法

1.本发明涉及站台门领域，尤其涉及一种全站级的站台门智能预警平台。


背景技术：

2.现有技术中，对地铁站台门的监控，只能对于单个站台进行故障监测和简单预警，做不到全站级（整条地铁运行线包括的站台）的监控与预警，无法远程获取其它站台屏蔽门的故障信息，不能统一管理所有站台的监控数据，另外，现有的预警功能模块已无法完全满足如今的地铁运营需求，无法做到全站级的远程状态监视与全站级的智能预警。


技术实现要素：

3.为了解决目前对地铁站台门的监控中只能对于单个站台进行故障监测和简单预警，且现有的预警模块无法做到全站级的远程状态监视与全站级的智能预警，本发明提出了一种全站级的站台门智能预警平台，包括：全站级站台门智能监测系统，其包括后台数据库与故障预警模块；各站台对应的psc控制柜，其包括工控机；站台中各站台门对应的门控器，用于采集站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；各站台对应的外部系统，用于采集站台中对应外部设备的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；各站台对应的综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘；各站台对应的psc控制柜还包括：主监视器，用于获取综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关的状态时产生的故障点位与故障发生时间，并发送至对应的工控机；所述工控机用于接收门控器、外部系统以及主监视器发送的数据，并传输至后台数据库；所述故障预警模块包括：样本集获取单元，用于获取样本集，所述样本集中包括后台数据库中各站台对应外部设备的故障点位、故障发生时间与故障名称，主监视器获取的故障点位、故障发生时间与故障名称，以及各站台对应站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位、故障发生时间与故障名称；所述故障名称通过分析后台数据库中对应的故障点位与故障发生时间获取；模型训练单元，用于以预设的预测时段与样本集中的故障名称作为模型的输入、预测时段内的故障发生时间与故障点位作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取站台门故障预测模型；模型预测单元，用于输入预设的预测时段与故障名称至站台门故障预测模型以预测出预测时段内该故障名称对应的故障点位与故障发生时间。
4.进一步地，所述主监视器，还用于获取综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关的状态时产生的状态点位与操作信号，并发送至工控机。
5.进一步地，所述站台门开关包含：门头锁开关、电机开关、机体开关、开门到位开关；所述操作信号包括：综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关时产生的开关门命令。
6.进一步地，所述全站级站台门智能监测系统还包括：部件更换预警模块，用于根据后台数据库中各站台门开关对应产生开关门命令的数量，获取各站台门开关对应的开关次数，并判断站台门开关对应的开关次数是否大于预设次数，若是，则对该站台门开关进行预警更换。
7.进一步地，所述门控器还用于采集站台门各时刻对应的电机电流、滑动门行程数据、滑动门关闭锁紧信号、安全回路电压值、蓄电池内阻值、门体运行速度与锁单元检测开关状态的数值， 并发送至站台对应的工控机；所述全站级站台门智能监测系统还包括：亚健康预警模块，其包括：样本集获取单元，用于获取样本集数据，其包括站台门对应的亚健康检测点数据，所述站台门的亚健康检测点包括：门体、安全回路、蓄电池、门体动能与锁单元检测开关，所述亚健康检测点数据具体为在后台数据库中获取的：门体阻力超常数据，其具体为各站台门在关门与开门过程中电机电流大于预设电流值预设百分比的电机电流数值，以及该电机电流的产生时间；门体对中异常数据，其具体为滑动门在关门过程中，滑动门行程数据未达到预设开度行程范围内，滑动门关闭锁紧信号已经形成，或者滑动门在关门过程中滑动门行程数据已达到预设开度行程范围内，滑动门关闭锁紧信号未形成时，对应的滑动门行程数据与对应的产生时间；安全回路阻抗超标数据，其具体为各时刻对应的安全回路电压值中大于设定值预设百分比的安全回路电压值，以及该安全回路电压值的产生时间；蓄电池老化数据，其具体为各时刻对应的蓄电池内阻值中大于设定值预设百分比的蓄电池内阻值，以及该蓄电池内阻值的产生时间；门体动能超常数据，其具体为各时刻对应的门体运行速度中，未处于标准范围内的门体运行速度，以及该门体运行速度的产生时间；锁单元检测开关卡滞数据，其具体为滑动门在关闭过程中，滑动门对应的两个预设行程开关在滑动门触发落锁后，两个预设行程开关进行释放，其释放时间的差值超过预设值时，对应的锁单元检测开关状态，以及产生时间；模型训练单元，用于以预设的预测时段与样本集中的亚健康检测点数据作为模型的输入、预测时段内的亚健康检测点数据与产生时间作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取亚健康预警模型；模型预测模块，用于输入预设的预测时段与亚健康检测点至亚健康预警模型以预测出预测时段内该亚健康检测点对应的亚健康检测点数据与产生时间。
8.进一步地，所述外部系统包括：
各站台对应的电源系统，还用于响应全站级站台门智能监测系统发起的查询请求，并将查询数据发送至工控机；各站台对应的探测系统，还用于响应全站级站台门智能监测系统发起的查询请求，并将查询数据发送至工控机；所述工控机还用于接收电源系统与探测系统发送的数据，并传输至后台数据库。
9.进一步地，所述全站级站台门智能监测系统还包括：全站级ui功能界面，用于显示各站台对应的状态点位、操作信号，以及各站台对应的故障点位与故障发生时间。
10.进一步地，所述各站台对应的psc控制柜还包括：站级ui功能界面，用于显示当前站台对应的状态点位与操作信号、以及当前站台对应的故障点位与故障发生时间。
11.进一步地，所述站台门智能预警平台还包括：综合监控系统，其包括显示屏，所述综合监控系统用于向全站级站台门智能监测系统发起查询请求，以从后台数据库中获取查询请求对应的数据，并通过显示屏显示。
12.进一步地，所述站台门智能预警平台还包括：信号系统，其包括显示屏，所述信号系统用于向全站级站台门智能监测系统发起查询请求，以从后台数据库中获取查询请求对应的数据，并通过显示屏显示。
13.与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：（1）本发明通过各站台中各个站台门对应的门控器、外部系统与主监视器，采集对应站台的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机，各个工控机接收对应站台中门控器、外部系统与主监视器发送的数据，并传输至后台数据库，所述样本集获取单元，用于获取后台数据库中各站台对应外部设备的故障点位、故障发生时间与故障名称，主监视器获取的故障点位、故障发生时间与故障名称，以及各站台对应站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位、故障发生时间与故障名称，并通过模型训练单元以预设的预测时段与样本集中的故障名称作为模型的输入、预测时段内的故障发生时间与故障点位作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取站台门故障预测模型，输入预设的预测时段与故障名称至站台门故障预测模型以预测出预测时段内该故障名称对应的故障点位与故障发生时间，其实现了对地铁运行线路中各个站点的统一预测（或预警），实现了全站级故障点位的智能预警，本发明相对单一站点的预警方式，极大的提高了预警效率，降低了预警的成本；（2）本发明通过获取各站台对应综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关时产生的开关门命令，并根据各站台门开关对应产生开关门命令的数量，获取各站台门开关对应的开关次数，并判断站台门开关对应的开关次数是否大于预设次数，若是，则对该站台门开关进行预警更换，其实现了全站级站台门开关的智能预警；（3）在本发明的亚健康预警模块中，通过样本集获取单元获取站台门对应的亚健康检测点数据：门体阻力超常数据、门体对中异常数据、安全回路阻抗超标数据、蓄电池老化数据、门体动能超常数据、锁单元检测开关卡滞数据，并以预设的预测时段与样本集中的亚健康检测点数据作为模型的输入、预测时段内的亚健康检测点数据与产生时间作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取亚健康预警模型，通过输入预设的预测时段与亚健康检测点至亚健康预警模型以预测出预测时段内该亚健康检测点对应的亚健康检测点数据与产生时间，其实现了全站级各站台门对应亚健康检测点的智能预警；
（4）本发明通过全站级ui功能界面，显示各站台对应的状态点位、操作信号，以及各站台对应的故障点位与故障发生时间，其实现了全站级的数据监控；（5）本发明在实现了全站级数据监控的同时，实现了全站级的智能预警，其提高了地铁运营的效率，降低了运营的成本；（6）本发明通过对亚健康检测点、站台门开关、站台故障点位进行全站级的智能预警，实现了全站级的多维度预警。
附图说明
14.图1为一种全站级的站台门智能预警平台的平台结构图。
具体实施方式
15.以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
16.实施例一为了实现全站级的智能预警与数据监控，如图1所示，本发明提出了一种全站级的站台门智能预警平台，包括：全站级站台门智能监测系统，其包括后台数据库与故障预警模块；各站台对应的psc控制柜，其包括工控机；站台中各站台门对应的门控器，用于采集站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；各站台对应的外部系统，用于采集站台中对应外部设备的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；需要说明的是，所述外部系统包括激光系统、电源系统等外部系统，其中，电源系统还用于获取电源的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；激光系统还用于获取激光设备的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机；各站台对应的综合后备盘（图1中的ibp）、就地控制盘（图1中的psl）与站台门中央控制盘；各站台对应的psc控制柜还包括：主监视器，用于获取综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关的状态时产生的故障点位与故障发生时间，并通过以太网发送至对应的工控机；所述工控机具备连接以太网的rj45网口；所述工控机用于接收门控器、外部系统以及主监视器发送的数据，并传输至后台数据库；所述故障预警模块包括：样本集获取单元，用于获取样本集，所述样本集中包括后台数据库中各站台对应外部设备的故障点位、故障发生时间与故障名称，主监视器获取的故障点位、故障发生时间与故障名称，以及各站台对应站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位、故障发生时间与故障名称；所述故障名称通过分析后台数据库中对应的故障点位与故障发生时间获取；模型训练单元，用于以预设的预测时段（为可设的单位时长）与样本集中的故障名
称作为模型的输入、预测时段内的故障发生时间与故障点位作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取站台门故障预测模型；模型预测单元，用于输入预设的预测时段与故障名称至站台门故障预测模型以预测出预测时段内该故障名称对应的故障点位与故障发生时间。
17.本发明通过各站台中各个站台门对应的门控器、外部系统与主监视器，采集对应站台的故障点位与故障发生时间，并发送至站台对应的工控机，各个工控机接收对应站台中门控器、外部系统与主监视器发送的数据，并传输至后台数据库，所述样本集获取单元，用于获取后台数据库中各站台对应外部设备的故障点位、故障发生时间与故障名称，主监视器获取的故障点位、故障发生时间与故障名称，以及各站台对应站台门所包括的滑动门、应急门以及端门的故障点位、故障发生时间与故障名称，并通过模型训练单元以预设的预测时段与样本集中的故障名称作为模型的输入、预测时段内的故障发生时间与故障点位作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取站台门故障预测模型，输入预设的预测时段与故障名称至站台门故障预测模型以预测出预测时段内该故障名称对应的故障点位与故障发生时间，其实现了对地铁运行线路中各个站点的统一预测（或预警），实现了全站级故障点位的智能预警，本发明相对单一站点的预警方式，极大的提高了预警效率，降低了预警的成本。
18.所述主监视器，还用于获取综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关的状态时产生的状态点位与操作信号，并发送至工控机。
19.所述站台门开关包含：门头锁开关、电机开关、机体开关、开门到位开关；所述操作信号包括：综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关时产生的开关门命令。
20.所述全站级站台门智能监测系统还包括：部件更换预警模块，用于根据后台数据库中各站台门开关对应产生开关门命令的数量，获取各站台门开关对应的开关次数，并判断站台门开关对应的开关次数是否大于预设次数，若是，则对该站台门开关进行预警更换。
21.本发明通过获取各站台对应综合后备盘、就地控制盘与站台门中央控制盘控制站台门开关时产生的开关门命令，并根据各站台门开关对应产生开关门命令的数量，获取各站台门开关对应的开关次数，并判断站台门开关对应的开关次数是否大于预设次数，若是，则对该站台门开关进行预警更换，其实现了全站级站台门开关的智能预警。
22.所述门控器还用于采集站台门各时刻对应的电机电流、滑动门行程数据、滑动门关闭锁紧信号、安全回路电压值、蓄电池内阻值、门体运行速度与锁单元检测开关状态的数值， 并发送至站台对应的工控机；所述全站级站台门智能监测系统还包括：亚健康预警模块，其包括：样本集获取单元，用于获取样本集数据，其包括站台门对应的亚健康检测点数据，所述站台门的亚健康检测点包括：门体、安全回路、蓄电池、门体动能与锁单元检测开关，所述亚健康检测点数据具体为在后台数据库中获取的：门体阻力超常数据，其具体为各站台门在关门与开门过程中电机电流大于预设电流值预设百分比的电机电流数值，以及该电机电流的产生时间；
门体对中异常数据，其具体为滑动门在关门过程中，滑动门行程数据未达到预设开度行程范围内，滑动门关闭锁紧信号已经形成，或者滑动门在关门过程中滑动门行程数据已达到预设开度行程范围内，滑动门关闭锁紧信号未形成时，对应的滑动门行程数据与对应的产生时间；安全回路阻抗超标数据，其具体为各时刻对应的安全回路电压值中大于设定值预设百分比的安全回路电压值，以及该安全回路电压值的产生时间；蓄电池老化数据，其具体为各时刻对应的蓄电池内阻值中大于设定值预设百分比的蓄电池内阻值，以及该蓄电池内阻值的产生时间；门体动能超常数据，其具体为各时刻对应的门体运行速度中，未处于标准范围内的门体运行速度，以及该门体运行速度的产生时间；锁单元检测开关卡滞数据，其具体为滑动门在关闭过程中，滑动门对应的两个预设行程开关在滑动门触发落锁后，两个预设行程开关进行释放，其释放时间的差值超过预设值时，对应的锁单元检测开关状态，以及产生时间；模型训练单元，用于以预设的预测时段与样本集中的亚健康检测点数据作为模型的输入、预测时段内的亚健康检测点数据与产生时间作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取亚健康预警模型；模型预测模块，用于输入预设的预测时段（为可设的单位时长）与亚健康检测点至亚健康预警模型以预测出预测时段内该亚健康检测点对应的亚健康检测点数据与产生时间。
23.在本发明的亚健康预警模块中，通过样本集获取单元获取站台门对应的亚健康检测点数据：门体阻力超常数据、门体对中异常数据、安全回路阻抗超标数据、蓄电池老化数据、门体动能超常数据、锁单元检测开关卡滞数据，并以预设的预测时段与样本集中的亚健康检测点数据作为模型的输入、预测时段内的亚健康检测点数据与产生时间作为模型的输出，训练全连接神经网络以获取亚健康预警模型，通过输入预设的预测时段与亚健康检测点至亚健康预警模型以预测出预测时段内该亚健康检测点对应的亚健康检测点数据与产生时间，其实现了全站级各站台门对应亚健康检测点的智能预警。
24.所述外部系统包括：各站台对应的电源系统，还用于响应全站级站台门智能监测系统发起的查询请求，并将查询数据通过以太网协议发送至工控机；各站台对应的探测系统，还用于响应全站级站台门智能监测系统发起的查询请求，并将查询数据通过以太网协议发送至工控机；所述工控机还用于接收电源系统与探测系统发送的数据，并传输至后台数据库。
25.所述全站级站台门智能监测系统还包括：全站级ui功能界面，用于显示各站台对应的状态点位、操作信号，以及各站台对应的故障点位与故障发生时间，还用于显示故障预警模块、亚健康预警模块预测出的数据信息、部件更换预警模块进行预警更换的预警信息，以实现全站级的多维度预警。
26.本发明通过全站级ui功能界面，显示各站台对应的状态点位、操作信号，以及各站台对应的故障点位与故障发生时间，其实现了全站级的数据监控。
27.所述各站台对应的psc控制柜还包括：站级ui功能界面，用于显示当前站台对应的
状态点位与操作信号、以及当前站台对应的故障点位与故障发生时间。
28.需要说明的是，站级ui功能界面安装在psc控制柜中，与psc控制柜中的工控机通信，其还用于显示站台对应电源系统、探测系统中设备的状态信息与故障信息。
29.所述站台门智能预警平台还包括：综合监控系统，其包括显示屏，所述综合监控系统用于向全站级站台门智能监测系统发起查询请求，以从后台数据库中获取查询请求对应的数据，并通过显示屏显示。
30.所述站台门智能预警平台还包括：信号系统，其包括显示屏，所述信号系统用于向全站级站台门智能监测系统发起查询请求，以从后台数据库中获取查询请求对应的数据，并通过显示屏显示。
31.本发明通过对亚健康检测点、站台门开关、站台门故障点位进行全站级的智能预警，实现了全站级的多维度预警。
32.需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后
……
）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”、“一”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；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或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。