本發(fā)明涉及交通運(yùn)維，具體是基于軌道交通的車地協(xié)同運(yùn)維系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，物聯(lián)網(wǎng)（iot）、大數(shù)據(jù)分析、人工智能（ai）等智能化技術(shù)在軌道交通運(yùn)維中的應(yīng)用逐漸深入。車地協(xié)同運(yùn)維方法利用這些技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對軌道交通系統(tǒng)的實(shí)時數(shù)據(jù)采集、智能分析和預(yù)測。通過傳感器、監(jiān)控設(shè)備和數(shù)據(jù)分析平臺，可以實(shí)時監(jiān)測軌道、車輛和相關(guān)設(shè)備的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的全面了解和預(yù)警。

2、現(xiàn)有存在以下缺陷：

3、信息孤島問題：傳統(tǒng)的運(yùn)維模式中，車輛與地面設(shè)施的信息通常是分開的，各自的監(jiān)控系統(tǒng)、維護(hù)記錄和操作數(shù)據(jù)往往不能有效整合。這導(dǎo)致了對系統(tǒng)整體狀況的了解不全面，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的運(yùn)維決策。

4、響應(yīng)時間長：由于信息傳遞和反饋不及時，當(dāng)軌道交通系統(tǒng)出現(xiàn)故障或異常時，相關(guān)運(yùn)維人員可能需要較長時間才能發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)。這種延遲不僅影響了系統(tǒng)的正常運(yùn)行，還可能增加維修成本和停運(yùn)時間。

5、因此怎樣在提高軌道交通系統(tǒng)的響應(yīng)率的同時，實(shí)現(xiàn)對軌道交通結(jié)構(gòu)的全局可視化監(jiān)測是現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，為此提供基于軌道交通的車地協(xié)同運(yùn)維系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供基于軌道交通的車地協(xié)同運(yùn)維系統(tǒng)及方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于軌道交通的車地協(xié)同運(yùn)維方法，包括以下步驟：

4、步驟s1、在城市軌道以及各輛動車上安裝多種傳感器，通過各種傳感器采集行駛軌道以及各個軌道動車的若干份局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并根據(jù)行駛軌道以及軌道動車之間在各個時間節(jié)點(diǎn)上空間位置關(guān)系，整合各個局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立歷史行駛數(shù)據(jù)鏈；

5、步驟s2、根據(jù)歷史行駛數(shù)據(jù)鏈建立任兩個行駛軌道與軌道動車對應(yīng)各項數(shù)據(jù)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)；

6、步驟s3、將各個軌道動車與各個行駛軌道兩兩匹配，根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)取相應(yīng)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而建立若干個運(yùn)行狀態(tài)粒子以及維修方案粒子；

7、步驟s4、采集實(shí)時狀態(tài)下各個軌道動車以及預(yù)計通過行駛軌道的實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，將實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)內(nèi)的各項實(shí)時數(shù)據(jù)與相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)粒子進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷軌道動車或行駛軌道是否存在異常，進(jìn)而調(diào)取相應(yīng)的維修方案粒子獲取維修方案并執(zhí)行。

8、進(jìn)一步的，所述局部運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集過程包括：

9、根據(jù)城市軌道各個中轉(zhuǎn)站的分布，將城市軌道劃分為若干條行駛軌道，并分別對各條行駛軌道和軌道動車設(shè)置編號；

10、在各個軌道動車行駛前，獲取各個軌道動車的行駛事件，所述行駛事件包括軌道動車編號以及其將要通過行駛過道的編號；

11、對各個軌道動車以及相應(yīng)行駛軌道上的各組傳感器設(shè)置相同的數(shù)據(jù)采集周期，在軌道動車沿著行駛軌道行駛的過程中，各個傳感器采集其在所在位置的相關(guān)數(shù)據(jù)，并在任一個數(shù)據(jù)采集周期結(jié)束時，整合各組傳感器采集的數(shù)據(jù)生成相應(yīng)區(qū)域或車廂的局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。

12、進(jìn)一步的，所述歷史行駛數(shù)據(jù)鏈的建立過程包括：

13、當(dāng)軌道動車行駛事件結(jié)束時，建立若干個歷史數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，將各個局部運(yùn)行數(shù)據(jù)依次輸入至歷史數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，進(jìn)而根據(jù)軌道動車以及行駛軌道的各個局部運(yùn)行數(shù)據(jù)的時間順序，將各個歷史數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)連接得到動車歷史數(shù)據(jù)鏈以及軌道歷史數(shù)據(jù)鏈；

14、同時軌道動車與行駛軌道在各個時間節(jié)點(diǎn)上相對空間位置，將動車歷史數(shù)據(jù)鏈以及軌道歷史數(shù)據(jù)鏈中，在同一個時間節(jié)點(diǎn)以及同一個空間位置上的歷史數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配連接，得到相應(yīng)行駛事件的歷史行駛數(shù)據(jù)鏈，并標(biāo)注相應(yīng)的軌道動車編號、行駛道路編號以及行駛事件的始末時間區(qū)間。

15、進(jìn)一步的，所述中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的建立過程包括：

16、將歷史行駛數(shù)據(jù)鏈的各個歷史數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)按照行駛軌道劃分為若干個局部歷史行駛數(shù)據(jù)鏈，進(jìn)而將帶有同一個軌道動車編號以及行駛道路編號，但行駛事件的始末時間區(qū)間標(biāo)注的局部歷史行駛數(shù)據(jù)鏈進(jìn)行分類；

17、建立若干個多維坐標(biāo)系，將同一分類內(nèi)的局部歷史行駛數(shù)據(jù)鏈中，對應(yīng)同一個物體、空間位置以及同種類的數(shù)據(jù)在同一個多維坐標(biāo)系上，獲取來自不同數(shù)據(jù)之間的單體空間距離；

18、設(shè)置單體空間距離閾值，依次以各個數(shù)據(jù)為中心數(shù)據(jù)，進(jìn)而判斷其余數(shù)據(jù)與中心數(shù)據(jù)之間的單體空間距離與單體空間距離閾值之間大小關(guān)系；

19、根據(jù)判斷結(jié)果依次以各個中心數(shù)據(jù)為關(guān)系簇中心，進(jìn)而整合與中心數(shù)據(jù)存在關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇，比對各個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇中數(shù)據(jù)數(shù)量，選取數(shù)據(jù)數(shù)量最多的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇為中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇。

20、進(jìn)一步的，所述中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的建立過程還包括：

21、判斷各個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的關(guān)系簇中心與中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的關(guān)系簇中心之間的單體空間距離是否大于等于單體空間距離閾值，若判斷成立，則將對應(yīng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇與中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇合并，得到新的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇，但原本中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的關(guān)系簇中心位置不變；

22、重復(fù)上述合并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇操作，直到不存在符合條件的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇能與中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇合并為止。

23、進(jìn)一步的，將不在中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇中其余數(shù)據(jù)記為異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取同一分類內(nèi)的局部歷史行駛數(shù)據(jù)鏈中，對應(yīng)同一個物體、空間位置以及同種類的數(shù)據(jù)，對應(yīng)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)。

24、進(jìn)一步的，所述運(yùn)行狀態(tài)粒子以及維修方案粒子的建立過程包括：

25、將各個軌道動車與各個行駛軌道的編號兩兩匹配，根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)取從城市軌道交通三維圖像模型調(diào)取相應(yīng)若干種數(shù)據(jù)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)；

26、選取中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇的關(guān)系簇中心的數(shù)據(jù)數(shù)值作為對應(yīng)軌道動車以及行駛軌道相應(yīng)時間節(jié)點(diǎn)下的最佳運(yùn)行達(dá)成條件，將中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇邊緣位置的若干個數(shù)據(jù)記為保底運(yùn)行達(dá)成條件，同時根據(jù)各種異常數(shù)據(jù)對應(yīng)軌道動車以及行駛軌道的異常問題生成相應(yīng)的維修方案；

27、根據(jù)各個軌道動車與各個行駛軌道的編號的匹配結(jié)果數(shù)量建立若干個運(yùn)行狀態(tài)粒子以及維修方案粒子，對各個運(yùn)行狀態(tài)粒子標(biāo)注相應(yīng)軌道動車與行駛軌道的編號，并將相關(guān)的各項最佳運(yùn)行達(dá)成條件以及保底運(yùn)行達(dá)成條件納入運(yùn)行狀態(tài)粒子中，以及將維修方案以及相關(guān)異常數(shù)據(jù)輸入至維修方案粒子中。

28、進(jìn)一步的，判斷軌道動車或行駛軌道是否存在異常的過程包括：

29、獲取各個軌道動車的實(shí)時行駛事件，根據(jù)實(shí)時行駛事件在城市軌道交通三維圖像模型中遍歷軌道動車將要經(jīng)過的行駛軌道，進(jìn)而采集實(shí)時狀態(tài)下各個軌道動車以及其將要經(jīng)過的行駛軌道的實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)；

30、在軌道動車行駛前，首先根據(jù)軌道動車其將要經(jīng)過行駛軌道編號，將軌道動車要經(jīng)過的行駛軌道的實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)粒子中，進(jìn)而判斷各個實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)內(nèi)各項實(shí)時數(shù)據(jù)是否都在，其對應(yīng)運(yùn)行狀態(tài)粒子中以最佳運(yùn)行達(dá)成條件以及保底運(yùn)行達(dá)成條件為極值的任一個數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)；

31、若在，則不做任何操作，若不在，則對應(yīng)實(shí)時數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)異常數(shù)據(jù)匹配相應(yīng)的維修方案粒子，并獲取維修方案粒子中維修方案對相應(yīng)行駛軌道進(jìn)行維修；

32、當(dāng)軌道動車行駛后，獲取軌道動車以及其當(dāng)前所在行駛軌道的實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，并采用類似獲取將要經(jīng)過的行駛軌道的維修方案的過程，實(shí)時獲取各個時間節(jié)點(diǎn)下軌道動車以及其當(dāng)前所在行駛軌道的維修方案并執(zhí)行，直到對應(yīng)軌道動車的實(shí)時行駛事件結(jié)束為止。

33、一種基于軌道交通的車地協(xié)同運(yùn)維系統(tǒng)，包括軌道交通數(shù)據(jù)采集模塊、歷史數(shù)據(jù)分析模塊以及歷史數(shù)據(jù)分析模塊；

34、所述軌道交通數(shù)據(jù)采集模塊用于通過各種傳感器采集行駛軌道以及各個軌道動車的若干份局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，并根據(jù)行駛軌道以及軌道動車之間在各個時間節(jié)點(diǎn)上空間位置關(guān)系，整合各個局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立歷史行駛數(shù)據(jù)鏈；

35、所述歷史數(shù)據(jù)分析模塊用于根據(jù)歷史行駛數(shù)據(jù)鏈建立任兩個行駛軌道與軌道動車對應(yīng)各項數(shù)據(jù)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而將各個軌道動車與各個行駛軌道兩兩匹配，根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)取相應(yīng)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而建立若干個運(yùn)行狀態(tài)粒子以及維修方案粒子；

36、所述歷史數(shù)據(jù)分析模塊用于將實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)內(nèi)的各項實(shí)時數(shù)據(jù)與相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)粒子進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷軌道動車或行駛軌道是否存在異常，進(jìn)而調(diào)取相應(yīng)的維修方案粒子獲取維修方案并執(zhí)行。

37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

38、本發(fā)明根據(jù)行駛軌道以及軌道動車在各個時間節(jié)點(diǎn)上的空間位置關(guān)系，整合各個局部歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立歷史行駛數(shù)據(jù)鏈，將各個軌道動車與各個行駛軌道兩兩匹配，根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)取相應(yīng)的中心關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簇以及異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而建立若干個運(yùn)行狀態(tài)粒子以及維修方案粒子，采集實(shí)時狀態(tài)下各個軌道動車以及預(yù)計通過行駛軌道的實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，將實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)內(nèi)的各項實(shí)時數(shù)據(jù)與運(yùn)行狀態(tài)粒子匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷軌道動車或行駛軌道是否存在異常，進(jìn)而調(diào)取相應(yīng)的維修方案粒子獲取維修方案并執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了在提高軌道交通系統(tǒng)的響應(yīng)率的同時，對軌道交通結(jié)構(gòu)的全局可視化監(jiān)測。