基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统与流程

文档序号:37587442发布日期:2024-04-18 12:16阅读:27来源:国知局
基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统与流程

本发明属于信息控制,特别是涉及基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统。


背景技术:

1、随着现代信息技术的快速发展,数字孪生技术逐渐在各个领域得到广泛应用。数字孪生是指通过在虚拟世界中建立一个与现实世界中的实体相对应的数字模型,实现实体的实时监测、优化和仿真,进而提高系统的管理效率和运行安全性。在轨道交通管理领域,数字孪生技术具有重要的应用价值,它可以帮助实现轨道交通设备和系统的实时监控、故障诊断与预测、以及智能调度等功能。

2、然而,轨道交通管理系统中的各个设备和组件通常具有复杂的时序关系,对时间同步要求较高。如何实现精确的时间同步,以确保系统各部分的高效协同运作,成为了一个亟待解决的问题。传统的时间同步方法通常依赖于硬件时钟和网络通信,易受硬件故障、网络延迟等因素的影响,无法满足轨道交通管理系统对时间同步精度的高要求。

3、在公开号为cn105812118a的专利中公开了一种基于轨道交通的时间同步系统及方法,该系统包括综合监控系统iscs和工控机,综合监控系统与工控机通过以太网连接,工控机设有hmi模块、系统时钟和时间服务器,hmi模块用于读取plc模块的数据,plc模块用于采集io模块的数据给hmi模块,hmi模块用于获取系统时钟的时间信保存于数据中,并将该数据发送给综合监控系统,综合监控系统用于向工控机发送时间同步命令,所述时间服务器用于获取综合监控系统发送的时间同步命令,并进行数据解析,获得时间信息,并控制系统时钟修改时间,将系统时钟的时间信息与综合监控系统的时间信息同步。该方案依靠硬件网络授时实现时间同步,对于分散度较高且环境复杂的轨道交通而言依旧难以保持高精度的时间同步度。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统,通过对分散化的设备上传的数据包进行解析,从而对相同时间的发生事件进行挖掘,实现对多个设备的准确时间同步。

2、为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:

3、本发明提供一种基于数字孪生的时间同步方法,包括,

4、接收信息数据包;

5、解析出所述信息数据包内包括的时间戳、设备编号以及信息内容;

6、根据信息数据包内解析出来的时间戳、设备编号以及信息内容构建数字孪生模型,其中,一个或多个信息数据包中包含的信息内容构建出所述数字孪生模型内的事件单元;

7、筛选出由多个信息数据包中包含的信息内容构建出的所述数字孪生模型内的同一个事件单元作为多模态交叉事件单元;

8、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳;

9、根据所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻;

10、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个设备编号;

11、根据所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻对所述多模态交叉事件单元对应的多个设备进行时间同步校准。

12、在本发明的一个实施例中,所述根据所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻的步骤,包括,

13、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳在时间轴上的分布状态;

14、根据多个时间戳在时间轴上的分布状态筛除掉异常时间戳,得到正常时间戳在时间轴上的分布状态;

15、获取时间轴上每个正常时间戳与相邻正常时间戳的间隔时间段;

16、获取每个正常时间戳与相邻正常时间戳的间隔时间段的均值作为正常时间戳间隔均值时间段;

17、获取时间轴上每个正常时间戳在前后各一个正常时间戳间隔均值时间段内其它正常时间戳的数量作为正常时间戳的所在时段密度;

18、计算得到正常时间戳的所在时段密度的均值;

19、根据正常时间戳的所在时段密度以及正常时间戳的所在时段密度的均值筛选得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻。

20、在本发明的一个实施例中,所述根据正常时间戳的所在时段密度以及正常时间戳的所在时段密度的均值筛选得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻的步骤,包括,

21、按照每个正常时间戳的所在时段密度由高到低进行排列得到正常时间戳密度序列;

22、按照正常时间戳的所在时段密度的均值选取正常时间戳密度序列得到多个高密度正常时间戳;

23、判断多个高密度正常时间戳在时间轴上的分布跨度是否超过两个正常时间戳间隔均值时间段;

24、若不超过,则将正常时间戳密度序列中所在时段密度最高的正常时间戳作为所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻;

25、若超过,则将所述多模态交叉事件单元对应的所述设备标记为时间不可靠设备。

26、在本发明的一个实施例中,所述方法还包括,

27、判断时间不可靠设备的数量或比例是否超过设置值;

28、若否,则不进行操作;

29、若是,则向全部设备广播发送包含标准时间戳的同步校准指令,所述同步校准指令要求接收的设备将接收的时间作为时间戳、接收设备编号、接收到的标准时间戳作为信息内容打包为信息数据包进行发送。

30、在本发明的一个实施例中,所述方法还包括,

31、根据信息数据包与多模态交叉事件单元之间的对应关系,得到信息数据包与多模态交叉事件的实际发生时刻的关联关系;

32、根据信息数据包与多模态交叉事件的实际发生时刻的关联关系筛选出同一个信息数据包对应的多个多模态交叉事件的实际发生时刻;

33、判断同一个信息数据包对应的多个多模态交叉事件的实际发生时刻是否相同;

34、若相同,则不进行操作;

35、若不相同,则将同一个信息数据包对应的多个多模态交叉事件的实际发生时刻作为待修正时刻;

36、获取每个待修正时刻对应的多个时间戳;

37、根据每个待修正时刻对应的多个时间戳对待修正时刻进行修正,得到修正后的多模态交叉事件的实际发生时刻;

38、根据修正后的多模态交叉事件的实际发生时刻对相应的多个设备进行时间同步校准。

39、在本发明的一个实施例中,所述根据每个待修正时刻对应的多个时间戳对待修正时刻进行修正,得到修正后的多模态交叉事件的实际发生时刻的步骤,包括,

40、获取每个待修正时刻对应的正常时间戳在时间轴上的分布状态;

41、根据待修正时刻对应的正常时间戳在时间轴上的分布状态得到每个待修正时刻的准确率;

42、将待修正时刻的准确率作为对应待修正时刻的权重,得到全部待修正时刻的加权平均数作为修正后的多模态交叉事件的实际发生时刻。

43、在本发明的一个实施例中,所述根据待修正时刻对应的正常时间戳在时间轴上的分布状态得到每个待修正时刻的准确率的步骤,包括,

44、对于每个待修正时刻,

45、根据待修正时刻对应的正常时间戳在时间轴上的分布状态得到待修正时刻对应的全部正常时间戳的数量;

46、根据待修正时刻对应的正常时间戳在时间轴上的分布状态得到待修正时刻对应的所在时段密度最高的正常时间戳在时间轴上在前后各一个正常时间戳间隔均值时间段内正常时间戳作为待修正时刻的领属正常时间戳;

47、获取待修正时刻对应的领属正常时间戳的数量;

48、将待修正时刻对应的领属正常时间戳的数量与对应的全部正常时间戳的数量的比值作为待修正时刻的准确率。

49、本发明还公开了一种基于数字孪生的时间同步方法,包括,

50、发送所述的信息数据包;

51、接受所述的时间同步校准。

52、本发明还公开了一种基于数字孪生的轨道交通管理方法,

53、接收信息数据包;

54、解析出所述信息数据包内包括的时间戳、设备编号以及信息内容,其中,所述设备包括列车,所述信息内容中包括列车运行状态;

55、根据信息数据包内解析出来的时间戳、设备编号以及信息内容构建数字孪生模型,其中,一个或多个信息数据包中包含的信息内容构建出所述数字孪生模型内的事件单元,所述事件单元中包括列车的到站信息;

56、筛选出由多个信息数据包中包含的信息内容构建出的所述数字孪生模型内的同一个事件单元作为多模态交叉事件单元;

57、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳;

58、根据所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻;

59、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个设备编号;

60、根据所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻对所述多模态交叉事件单元对应的多个设备进行时间同步校准。

61、本发明还公开了一种基于数字孪生的轨道交通管理系统,包括,

62、设备,用于发送信息数据包,其中,所述设备包括列车;

63、主控端,用于接收所述信息数据包;

64、解析出所述信息数据包内包括的时间戳、设备编号以及信息内容,其中,所述信息内容中包括列车运行状态;

65、根据信息数据包内解析出来的时间戳、设备编号以及信息内容构建数字孪生模型,其中,一个或多个信息数据包中包含的信息内容构建出所述数字孪生模型内的事件单元,所述事件单元中包括列车的到站信息;

66、筛选出由多个信息数据包中包含的信息内容构建出的所述数字孪生模型内的同一个事件单元作为多模态交叉事件单元;

67、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳;

68、根据所述多模态交叉事件单元对应的多个时间戳得到所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻;

69、获取所述多模态交叉事件单元对应的多个设备编号;

70、根据所述多模态交叉事件单元对应的所述多模态交叉事件的实际发生时刻对所述多模态交叉事件单元对应的多个设备进行时间同步校准。

71、本发明通过不同设备上传的信息数据包进行收集,进而构建出包含不同事件以及其对应的时间戳的数字孪生模型。对数字孪生模型进行分析可以得出不同设备对相同事件发生记录事时间的时间差,基于此时间差进行分析即可以得到该事件发生的准确实际时间,并据此对涉及的多个设备进行时间同步。

72、当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

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