一种钢轨数据精度优化方法与系统与流程

本发明涉及钢轨检测技术领域，特别是一种钢轨数据精度优化方法与系统。

背景技术：

铁路工务基础设施，是铁路运输中必不可少的技术设备，主要包括轨道、路基、桥梁、隧道等，一般占铁路运输固定资产价值的60％左右。铁路工务设备的工作特点不同于一般工程结构物，具有荷载随机性和重复性、结构的组合性和散体性、养护维修的经常性和周期性的特点。在使用过程中由于列车荷载和自然环境的影响，不可避免的会发生疲劳、永久变形、劣化和破损，为了使铁路工务设备经常保持良好状态，保证列车能够按规定速度安全、平稳和不间断运行，就必须及时进行养护维修，并且要不断提高铁路设备修理质量和技术水平，实现线路设备生命周期成本最优的目标。

工务系统已经部署应用了一些检测监测设备和系统软件，对加强工务安全生产管理起到了重要作用，但仍不能满足发展的需要，普遍存在线路数据不准确的问题，例如一段钢轨数据在同一个数据表中的不同记录中，导致工作人员在处理数据时过于繁琐，而且有时即使能定位到问题所在的线路段，也不能精准的定位到问题所在点。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种钢轨数据精度优化方法与系统，旨在解决现有技术中铁路钢轨数据精度低、操作繁琐、定位不准的问题，实现提高钢轨数据精度，方便定位问题点。

为达到上述技术目的，本发明提供了一种钢轨数据精度优化方法，所述方法包括以下步骤：

s1、从各个工务段获取各条线路的起终点里程，并根据起终点里程生成一米刻度表；

s2、将一米刻度表与根据起终点里程或者中心里程维护的台账表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，得到包含线路所有信息的完整表；

s3、对于工务段新增或更改的数据，按照起终点里程信息，分解为以一米为单位的粒度表，并关联到所述完整表中。

优选地，所述根据起终点里程或者中心里程维护的台账表包括：

钢轨台帐、车站台帐、钢轨曲线关联表、线路设备维修表、道岔台帐、轨枕台帐以及钢轨通过总重表。

优选地，所述完整表在hadoop平台中按照hive表和hbase表的方式进行存储。

优选地，所述方法还包括：

当里程区间存在重复点时，按照前闭后开的方式进行去重复处理。

本发明还提供了一种钢轨数据精度优化系统，所述系统包括：

刻度表生成模块，用于从各个工务段获取各条线路的起终点里程，并根据起终点里程生成一米刻度表；

台账关联模块，用于将一米刻度表与根据起终点里程或者中心里程维护的台账表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，得到包含线路所有信息的完整表；

数据更新模块，用于对于工务段新增或更改的数据，按照起终点里程信息，分解为以一米为单位的粒度表，并关联到所述完整表中。

优选地，所述根据起终点里程或者中心里程维护的台账表包括：

钢轨台帐、车站台帐、钢轨曲线关联表、线路设备维修表、道岔台帐、轨枕台帐以及钢轨通过总重表。

优选地，所述完整表在hadoop平台中按照hive表和hbase表的方式进行存储。

优选地，所述系统还包括：

去重复模块，用于当里程区间存在重复点时，按照前闭后开的方式进行去重复处理。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

与现有技术相比，本发明通过对不同工务段数据根据起终点路程进行数据抽取，形成带有线名、行别、工务段等基本属性和里程的1米精度表，并关联所有钢轨相关的台账表，从而对各个工务段数据进行整合与共享，实现对钢轨上各点信息进行精准定位。本发明解决了现有数据零散无法互联共享的问题，可实现数据共享、实时更新；对工务段设备关键指标进行实时监控；基于一米精度表可建立分析模型，对线路基础设施状态变化进行趋势预测，通过对设备运行和维护状态进行研判，为决策分析提供理论指导，实现设备维护智能化。

附图说明

图1为本发明实施例中所提供的一种钢轨数据精度优化方法流程图；

图2为本发明实施例中所提供的一米刻度表生成示意图；

图3为本发明实施例中所提供的一米刻度表去重复处理示意图；

图4为本发明实施例中所提供的通过总重台账关联处理示意图；

图5为本发明实施例中所提供的包含线路所有信息的数据模型示意图；

图6为本发明实施例中所提供的一种钢轨数据精度优化系统框图。

具体实施方式

为了能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

下面结合附图对本发明实施例所提供的一种钢轨数据精度优化方法与系统进行详细说明。

如图1所示，本发明实施例公开了一种钢轨数据精度优化方法，所述方法包括以下步骤：

s1、从各个工务段获取各条线路的起终点里程，并根据起终点里程生成一米刻度表；

s2、将一米刻度表与根据起终点里程或者中心里程维护的台账表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，得到包含线路所有信息的完整表；

s3、对于工务段新增或更改的数据，按照起终点里程信息，分解为以一米为单位的粒度表，并关联到所述完整表中。

由于工务段给的数据都是分段的、零散的且不能互联共享，线路状态监控时，通常是对线路相关的数据记录都查看一遍。但是这些数据分散在不同的数据表中，也可能在同一个数据表中的不同记录中，导致工作过于繁琐，有时即使能定位到问题所在的线路段，也不能精准的定位到问题所在点。例如，对于钢轨换轨中，第一次是从1公里处到2公里处统一更换，第二次是从1公里处到1.5公里处进行更换，那么对于1到1.5公里处以及1.5到2公里处的信息应该发生改变，但是原有系统很难做到及时更新调整。

因此在本发明实施例中，搭建数据仓库，将工务设备运行和监测数据进行抽取、清洗和挖掘，建立一米精度表。

从各个工务段获取各条线路标准的起终点路程，根据线路起终点路程设计出新的关于线名、行别、工务段等线路基本属性和里程的一米刻度表，例如兖石线上行起终点从1米到10米，则可以得到10条间隔为1米的线路数据。

以图2中左表为例，线路a包括钢轨r1和r2，r1的起点为0，终点为2米位置处，r2的起点为2米处，终点为5米处；线路b包括钢轨r3和r4，r3的起点为2米位置处，r3的终点为4米位置处，r4的起点为4米位置处，r4的终点为6米位置处。图2中右表为颗粒化后的线路数据。每个粒度点对应相应的钢轨id以及固定属性，所述固定属性包括线名、行别、工务段等属性。

当区间存在重复点时，例如某台帐存在的起终点分别为1到2米，2到5米，2米处的点可能会重复关联，按照前闭后开的区间做去除重复处理，如图3所示。

利用生成的1米刻度表关联钢轨相关的台帐表。所述台账表包括钢轨台帐、车站台帐、钢轨曲线关联表、线路设备维修表、道岔台帐、轨枕台帐以及钢轨通过总重表等根据起终点里程或者中心里程去维护的台账表。将带有里程的台帐表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，以通过总重表为例，得到每个粒度点所对应的通过总重信息，如图4所示。当存在重复点时，同样按照前闭后开的方式进行去重复处理。

将所有含有起终点里程或者中心里程的各类台帐表关联到1米精度表中，得到包含线路所有信息的完整表，如图5所示。

上述完整表在hadoop平台中按照hive表和hbase表的方式进行存储。

由于钢轨的状态数据不是一成不变的，钢轨的伤损、磨耗等数据时刻在变，因此需要对各个工务段新增或者更改的数据做更新处理。各个工务段台帐数据汇入到大数据平台，按照各个台帐所标注的起终点里程信息，分解为1米为单位的粒度表，按照分解后的刻度值(里程数/m)进行对应关联到1米精度表，从而保证模型的时效性。

本发明实施例通过对不同工务段数据根据起终点路程进行数据抽取，形成带有线名、行别、工务段等基本属性和里程的1米精度表，并关联所有钢轨相关的台账表，从而对各个工务段数据进行整合与共享，实现对钢轨上各点信息进行精准定位。本发明解决了现有数据零散无法互联共享的问题，可实现数据共享、实时更新；对工务段设备关键指标进行实时监控；基于一米精度表可建立分析模型，对线路基础设施状态变化进行趋势预测，通过对设备运行和维护状态进行研判，为决策分析提供理论指导，实现设备维护智能化。

如图6所示，本发明还公开了一种钢轨数据精度优化系统，所述系统包括：

刻度表生成模块，用于从各个工务段获取各条线路的起终点里程，并根据起终点里程生成一米刻度表；

台账关联模块，用于将一米刻度表与根据起终点里程或者中心里程维护的台账表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，得到包含线路所有信息的完整表；

数据更新模块，用于对于工务段新增或更改的数据，按照起终点里程信息，分解为以一米为单位的粒度表，并关联到所述完整表中。

通过刻度表生成模块来搭建数据仓库，将工务设备运行和监测数据进行抽取、清洗和挖掘，建立一米精度表。

从各个工务段获取各条线路标准的起终点路程，根据线路起终点路程设计出新的关于线名、行别、工务段等线路基本属性和里程的一米刻度表，例如兖石线上行起终点从1米到10米，则可以得到10条间隔为1米的线路数据。每个粒度点对应相应的钢轨id以及固定属性，所述固定属性包括线名、行别、工务段等属性。

当区间存在重复点时，例如某台帐存在的起终点分别为1到2米，2到5米，2米处的点可能会重复关联，按照前闭后开的区间做去除重复处理。

通过台账关联模块利用生成的1米刻度表关联钢轨相关的台帐表。所述台账表包括钢轨台帐、车站台帐、钢轨曲线关联表、线路设备维修表、道岔台帐、轨枕台帐以及钢轨通过总重表等根据起终点里程或者中心里程去维护的台账表。将带有里程的台帐表按照刻度和里程区间对应的关系进行关联，以通过总重表为例，得到每个粒度点所对应的通过总重信息。当存在重复点时，同样按照前闭后开的方式进行去重复处理。

将所有含有起终点里程或者中心里程的各类台帐表关联到1米精度表中，得到包含线路所有信息的完整表。

上述完整表在hadoop平台中按照hive表和hbase表的方式进行存储。

由于钢轨的状态数据不是一成不变的，钢轨的伤损、磨耗等数据时刻在变，因此通过数据更新模块对各个工务段新增或者更改的数据做更新处理。各个工务段台帐数据汇入到大数据平台，按照各个台帐所标注的起终点里程信息，分解为1米为单位的粒度表，按照分解后的刻度值(里程数/m)进行对应关联到1米精度表，从而保证模型的时效性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。