[发明专利]列车组故障预测的数据处理方法及装置

说明书

本发明提供一种列车组故障预测的数据处理方法，包括：向数据预处理模块发送对于故障预测所需数据的请求；从数据预处理模块接收所请求的数据，用于进行列车组故障预测；其中，从列车组的各业务系统获取的数据按照预设的数据模型分类存储在所述数据预处理模块中。本发明还提供了一种列车组故障预测的数据处理装置。本发明通过将列车组故障预测所涉及到的多源异构数据进行统一、分类存储，节约了网络资源，提高了数据响应速度，提高了故障预测的速率和准确率，提升了铁路系统对运营维护活动的决策能力。

技术领域

本发明涉及铁路车辆故障预测领域，尤其涉及一种列车组故障预测的数据处理方法和装置。

背景技术

故障预测是指根据设备或系统现有的或历史的性能状态和数据信息，开展预测性的诊断，进行故障趋势分析，确定设备或者系统的机械磨损程度、剩余寿命或正常工作的时间长度，以在被监测设备或系统发生故障之前的适宜时机采取维修措施。故障预测能提高铁路系统对维修活动的决策能力，而列车组关键部件的维护管理，是保证运输时各环节安全的重要因素。

列车组关键部件的故障预测涉及到列车组全生命周期中许多信息系统的数据，例如关键部件制造厂商提供的部件属性信息，列车组车地通信系统中关键部件的运行状态、实时故障信息，铁路局列车段和车辆制造厂的MRO(Maintenance,Repair&Operations)系统中的详细故障信息以及维修履历等。这些数据存储于不同地点、不同业务的系统中，现有技术中为进行列车组故障预测，每次采集数据都需要分别对每一个相关的系统进行访问、处理、分析，采集和处理过程繁琐且用时较长，导致故障预测的效率和准确率都比较低。

发明内容

本发明提供一种列车组故障预测的数据处理方法及装置，用于解决现有技术中的上述问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种列车组故障预测的数据处理方法，包括：

向数据预处理模块发送对于故障预测所需数据的请求；

从数据预处理模块接收所请求的数据，用于进行列车组故障预测；

其中，从列车组的各业务系统获取的数据按照预设的数据模型分类存储在所述数据预处理模块中。

优选地，所述获取的数据在数据预处理模块中经过数据冲突检查及处理，包括：由数据预处理模块判断分类存储的同一类别内是否出现数据冲突，若是，则使用数据融合方法解决冲突。

优选地，数据预处理模块定时从各业务系统中获取新数据，在每次获取新数据后进行数据冲突检查及处理。

优选地，在从数据预处理模块接收所请求的数据之前，由数据预处理模块对所请求的数据进行数据冲突检查及处理。

优选地，所述按照预设的数据模型分类存储包括：

按照动态数据和静态数据对数据分别进行存储。

优选地，所述动态数据包括列车运行数据、部件工作数据、检测数据、维修履历数据以及环境数据中的一个或多个。

优选地，所述静态数据包括部件的基本数据和/或线路数据。

根据本发明的第二方面，提供了一种列车组故障预测的数据处理装置，其特征在于，包括：

请求模块，用于向数据预处理模块发送对于故障预测所需数据的请求；

预测模块，用于从数据预处理模块接收所请求的数据，用于进行列车组故障预测；

其中，从列车组的各业务系统获取的数据按照预设的数据模型分类存储在所述数据预处理模块中。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；