道岔故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及道岔故障检测及诊断，尤其涉及一种道岔故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、转辙机作为道岔动作关键设备，是铁路电务基础设备的重要组成部分，直接关系到列车的行车安全以及运输系统的运输效率，在铁路信号系统中的作用至关重要。转辙机主要执行道岔的转换，因此，研究转辙机的动作及其变化可对道岔的故障状态监测有着重要的现实意义。

2、参见图1，为道岔的组成结构示意图。实际应用时，道岔的转换由机械部分和控制电路两部分组成，机械部分负责转换动作，完成道岔定反位的转换和闭锁，实现列车行驶方向的改变；控制电路则用于控制机械部分动作和表示道岔位置。

3、由于风霜雨雪、震动冲击等外界不可抗力影响，道岔设备故障频发。因此，迫切需要一种准确的道岔故障检测方法。

技术实现思路

1、为解决目前道岔故障检测难，检测准确率不高的技术问题，本发明实施例提供一种道岔故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质。

2、本发明实施例的技术方案是这样实现的：

3、本发明实施例提供了一种道岔故障诊断方法，方法包括：获取转辙机执行道岔转换动作时的道岔动作曲线；对所述道岔动作曲线进行预处理，获取预处理后的道岔动作曲线与标准曲线的相似度；根据所述相似度判断所述道岔动作曲线是否为异常曲线；当判断所述道岔动作曲线为异常曲线时，利用特征公式获取所述预处理后的道岔动作曲线的分区时域特征，利用特征提取模型提取所述预处理后的道岔动作曲线的图像特征；将所述分区时域特征和所述图像特征输入道岔故障诊断模型中，获得道岔故障诊断结果。

4、上述方案中，所述道岔动作曲线包括道岔电流曲线和道岔功率曲线，所述对所述道岔动作曲线进行预处理，包括：

5、对所述道岔电流曲线进行归一化处理，将所述道岔电流曲线中的数据映射到预设范围；

6、对所述道岔功率曲线进行归一化处理，将所述道岔功率曲线中的数据映射到预设范围。

7、上述方案中，所述方法还包括：

8、利用如下公式进行归一化处理：

9、

10、其中，x*为归一化处理后的值，x为曲线中各时间点的数值，xmin为曲线中各时间点数值中的最小值，xmax为曲线中各时间点数值中的最大值。

11、上述方案中，所述标准曲线的获取方法，包括：

12、获取多条转辙机执行正常道岔转换动作时的正常道岔曲线；

13、根据所述正常道岔曲线，计算所述正常道岔曲线转换时长的众数，将所述众数作为标准曲线的曲线时长；

14、选取多条正常道岔曲线中曲线时长分布在标准曲线曲线时长预设范围内的曲线为参考曲线；

15、将所述参考曲线在曲线峰值处对齐，获取对齐后所述参考曲线在各个时间点上的最大值和最小值；

16、根据所述各个时间点上的最大值和最小值，计算曲线各个时间点上的中位数；

17、将所述各个时间点上的中位数组合成一条曲线，作为标准曲线。

18、上述方案中，所述获取预处理后的道岔动作曲线与标准曲线的相似度，包括：

19、利用皮尔逊相关系数计算预处理后的道岔动作曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线分别与标准曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线的相似度；

20、根据所述相似度进行加权累加，获得所述预处理后的道岔动作曲线与标准曲线的相似度。

21、上述方案中，所述方法还包括：

22、利用如下公式计算预处理后的道岔动作曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线分别与标准曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线的相似度：

23、

24、其中，r为预处理后的道岔动作曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线分别与标准曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线的相似度，n为曲线上各时间点数值的总个数，xi为预处理后的道岔动作曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线上各时间点数值，yi为标准曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线上各时间点数值，x为预处理后的道岔动作曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线上各时间点数值的平均值，y为标准曲线中a、b、c三相电流曲线、功率曲线上各时间点数值的平均值。

25、上述方案中，所述分区时域特征包括峰值、均值、均方差和时长，所述特征公式包括：

26、

27、其中，ti,1为峰值，li为曲线，xi为曲线上各时间点数值；

28、

29、其中，ti,2为均值，li为曲线，xi为曲线上各时间点数值；

30、

31、其中，ti,3表示均方差，li为曲线，xi为曲线上各时间点数值，x为曲线上各时间点数值的平均值；

32、ti,4＝li

33、其中，ti,4表示时长，li为曲线。

34、上述方案中，所述利用特征提取模型提取所述预处理后的道岔动作曲线的图像特征，包括：

35、选取深度卷积神经网络模型作为特征提取模型，残差网络模型作为迁移学习模型，将预处理后的道岔动作曲线作为模型输入，设置所述残差网络模型的参数、迭代次数和学习率，调整所述深度卷积神经网络模型的网络权重和偏置量，获取所述预处理后的道岔动作曲线的图像特征。

36、上述方案中，所述将所述分区时域特征和所述图像特征输入道岔故障诊断模型中，获得道岔故障诊断结果，包括：

37、对所述道岔故障诊断模型选择核函数，设置惩罚因子、最优化目标函数和约束条件，计算最优解；

38、设置拉格朗日乘子的一个大于0的分量，重新确定阈值计算公式；

39、根据所述阈值计算公式，构造超平面，获得决策输出函数：

40、根据所述决策输出函数获得道岔故障诊断结果。

41、本发明实施例还提供了一种道岔故障诊断装置，所述装置包括：

42、获取模块，用于获取转辙机执行道岔转换动作时的道岔动作曲线；

43、预处理模块，用于对所述道岔动作曲线进行预处理，获取预处理后的道岔动作曲线与标准曲线的相似度；

44、判断模块，用于根据所述相似度判断所述道岔动作曲线是否为异常曲线；

45、提取模块，用于当判断所述道岔动作曲线为异常曲线时，利用特征公式获取所述预处理后的道岔动作曲线的分区时域特征，利用特征提取模型提取所述预处理后的道岔动作曲线的图像特征；

46、诊断模块，用于将所述分区时域特征和所述图像特征输入道岔故障诊断模型中，获得道岔故障诊断结果。

47、本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，

48、处理器用于运行计算机程序时，执行上述任一方法的步骤。

49、本发明实施例还提供了一种存储介质，存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述任一方法的步骤。

50、本发明实施例提供的道岔故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质，获取转辙机执行道岔转换动作时的道岔动作曲线；对所述道岔动作曲线进行预处理，获取预处理后的道岔动作曲线与标准曲线的相似度；根据所述相似度判断所述道岔动作曲线是否为异常曲线；当判断所述道岔动作曲线为异常曲线时，利用特征公式获取所述预处理后的道岔动作曲线的分区时域特征，利用特征提取模型提取所述预处理后的道岔动作曲线的图像特征；将所述分区时域特征和所述图像特征输入道岔故障诊断模型中，获得道岔故障诊断结果。本发明提供的方案能提高道岔故障诊断的准确率，对保障行车安全发挥重要作用。