[发明专利]基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统及方法

权利要求书

1.一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于，包括：实时数据采集模块、智能专家诊断模块和预案组件模块；

实时数据采集模块用于实时采集轨道交通运营场景中各类状态数据，通过接口注册到实时库或者状态服务模块，并实时更新相应状态数据；

智能专家诊断服务模块与所述实时库和状态服务模块相连，注册监听实时库变化、订阅状态服务模块的状态服务消息，获取由实时数据采集模块采集并甄选、更新的源数据，基于专家规则和人工神经网络，进行逻辑或数值计算，获得诊断结果；

预案组件模块接收智能专家诊断服务模块输出的专家诊断结果，并向负责人推送应急事件信息，应急事件启动后向所有相关调度员工作站推送应急事件处理步骤和对应的画面监视信息和设备控制信息，辅助调度员完成事件处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于：所述智能专家诊断模块包括分类模块、专家模块和训练好的人工神经网络；

所述分类模块接收所有与事件触发征兆关联的数据源，并进行分类，将与专家规则相匹配的部分发送至专家模块处理，并将未匹配的部分发送至人工神经网络；

所述专家模块经过逻辑运算，得出第一诊断结果；

所述人工神经网络对接收到的数据进行数值运算，运算数值送入解释器进行解释，得出第二诊断结果；

将第一诊断结果、第二诊断结果通过中心实时库或者状态服务模块推送至全网任意节点，作为调度人员启动预案和处理预案的可靠依据；同时将所述第二诊断结果存储至专家模块中的专家知识库。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于：所述人工神经网络通过以下方法训练获得：

统计分析诊断对象可能出现的故障征兆与故障原因数目，分析诊断知识结构，确定神经网络的输入、输出神经元数目及其层次结构；

抽取专家规则以及历史故障数据，分别定义故障征兆输入符号和故障输出符号，设某一故障征兆存在时故障征兆输入为“1”，故障征兆不存在时故障征兆输入为“0”，某一故障存在时故障输出为“1”，该故障不存在时故障输出为“0”，以向量形式组合表示形成数据集，并拆分为训练集和测试集；

定义实际输出与期望输出的误差平方和为目标函数，利用梯度下降法求最优解；

选取学习误差和测试误差最小的阈值和权值，作为人工神经网络的内容，获得人工神经网络。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于：所述第二诊断结果的计算方法包括：

调入训练好的人工神经网络；

输入各项故障征兆向量，并按已确定的网络传递特性和输入数据计算输入层各神经元的输出，并把它们作为隐含层单元的输入；

计算隐含层输出，并作为输出层的输入；

将输出值送入解释器进行解释输出，获得第二诊断结果。

5.根据权利要求2所述的一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于：所述专家模块包括输入节点、运算节点、时序节点以及输出节点；第一诊断结果的计算方法包括：

监听与专家规则相匹配的部分的源数据输入，并依据源数据的变化通知，按输入节点、运算节点、时序节点、输出节点的层次，顺次计算并更新各层节点，对于每一层节点，首先判断是否存在下一个需要更新的节点，如果不存在，则进入下一层节点运算或者结束运算；如果存在，对其中每一个更新的节点，根据表达式计算新值，若值发生变化，则通知以该节点的值为参数的节点更新，对于时序节点，更新不仅源自参数，也可能源自时序关系；最终，通过输出节点产生第一诊断结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能专家诊断模块的应急预案启动系统，其特征在于：所述实时数据采集模块包括中心状态采集模块和车站状态采集模块，二者均分别与所述实时库和状态服务模块相连；

所述中心状态采集模块采集中心的设备状态；

所述车站状态采集模块采集各车站的设备状态；

所述实时库存储中心和车站规约采集的实时数据；

所述状态服务模块负责采集和存储全线硬件设备信息。