本申请涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
道岔是一种使机车车辆从一股道转入另一股道的线路连接设备，也是轨道的薄弱环节之一，通常在车站、编组站大量铺设。有了道岔，可以充分发挥线路的通过能力。即使是单线铁路，铺设道岔，修筑一段大于列车长度的叉线，就可以对开列车。道岔在铁路线路上起到重要作用。
目前道岔的故障诊断主要有两种方法：1、人工分析的方法，基于维护人员对道岔的理解以及经验，手动分析每一条转动电流曲线，判断道岔是否有故障发生或者可能发生故障，当发生故障时，基于不同的曲线形态，识别故障原因。2、基于人工智能机器学习的方法，无需理解道岔控制激励，利用大量的故障数据和正常数据，首先进行特征提取，然后进行聚类，并依靠人工进行标注，当新的数据过来后进行分类，实现对故障的识别。
基于人工分析的方法费时费力，而且每个人对于道岔的理解不同，分析的结果也不同，缺乏统一性。人工智能的方法需要大量的故障数据，而实际运营中故障数据难以满足机器学习训练的需求。另外也需要人工手动标准，识别故障。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中人工分析方法费时费力，人工智能方法需要大量的故障训练数据的技术问题。
本申请实施例提供一种道岔故障检测方法，包括：
获取道岔的转动电流曲线；
提取所述转动电流曲线的特征值；所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间；
将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述转换时间为转换区的采样点的个数乘以采样间隔；
所述峰值电流为解锁区的所有采样的数据值中的最大值；
所述转换电流平均值为转换区中的采样点数据值的平均值；
所述转换电流方差为转换区中的采样点数据值的方差；
所述锁闭电流均值为解锁区中的采样点数据值的平均值；
所述缓放区电流平均值为缓放区中的采样点数据值的平均值；
所述缓放区持续时间缓放区的采样点的个数乘以采样间隔。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述获取道岔的转动电流曲线之前，还包括：
基于道岔的控制原理，建立所述故障树。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当最新的特征值超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔会发生故障；
当最新的特征值未超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔不会发生故障。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据多个连续的特征值绘制特征曲线；
计算所述特征曲线的方差和平均值；
根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测。
根据本申请一个实施例的道岔故障检测方法，所述根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当所述方差保持不变，所述平均值一直变大或变小时，预测道岔会发生故障。
本申请实施例还提供一种道岔故障检测装置，包括：
获取模块，用于获取道岔的转动电流曲线；
提取模块，用于提取所述转动电流曲线的特征值；
确定模块，用于将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述道岔故障检测法的步骤。
本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述道岔故障检测方法的步骤。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种道岔故障检测方法的流程示意图；
图2是道岔正常时获取到的转动电流曲线示意图；
图3是本申请实施例提供的故障树的示意图；
图4是本申请实施例提供的道岔故障检测和预测原理示意图；
图5是本申请实施例提供的一种道岔故障检测装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1是本申请实施例提供的一种道岔故障检测方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供一种道岔故障检测方法，该方法包括：
步骤101、获取道岔的转动电流曲线。
具体来说，首先，从信号微机监测系统获取电流数据，该电流数据是以转动电流曲线的形式展示。
图2是道岔正常时获取到的转动电流曲线示意图，如图2所示，转动电流曲线可以分为三个区(段)：解锁区、转换区和缓放区，分别对应图2中的a、b和c。转动电流曲线的横轴表示时间(单位：ms)，纵轴表示电流值(单位：ma)。
需要说明的是：道岔的转动电流为三相电流，图2中三相电流重合，只能显示出一条曲线。
步骤102、提取所述转动电流曲线的特征值；所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间。
具体来说，基于数学的方法提取转动电流曲线的特征值。该特征值可以反映道岔是否发生故障，以及故障的原因。
该特征值可以反映反应一个道岔的基本状态，其一段时间内的统计值的变化趋势也可以用于故障预测。
例如，该特征值可以包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间。
步骤103、将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
具体来说，本申请实施例基于道岔的控制原理，模拟维护专家分析转动电流曲线的方式，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测。
在获取转动电流曲线的特征值之后，将特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
图3是本申请实施例提供的故障树的示意图，如图3所示，基于道岔的控制原理，模拟维护专家分析转动电流曲线的方式，建立故障树，该故障树包括多个节点，每一个节点对应一个判断，下一节点的判断流程基于上一节点的判断结果。
故障分析过程是自动进行的，下面举例说明一些简单的逻辑：
第一个节点是判断转换时间和缓放时间是否正常，如果不正常则判断是否有峰值电流，如果全部转换时间为大约2s并且么有峰值电流，那么可以判定为1dqjf故障；
如果有峰值电流则说明是2dqj不转极；
如果转换时间为15s，并且在大约4s后转换电流等于摩擦电流则说明是道岔不锁闭；
如果全部转换时间正常，但是缓放电流为0，则说明是二极管开路会电阻开路。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间。
具体来说，在本申请实施例中，特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间。
如图2所示，基于数学的方法提取转动电流曲线的特征值，具体方法如下：
(a)转换时间，由于微机监测系统采样时间是固定的，一般为40ms一个点，计算转换区接收到全部点数并乘以采样时间，则可以获得转换的总时间长度；
(b)峰值电流，峰值电流是指解锁时的瞬时峰值电流，一般是整条曲线的最大值，在部分多次重复操作时可能会造成多个峰值电流，那么第一个峰值电流即为道岔解锁的峰值电流；
(c)缓放区电流平均值，虚竖线右边部分所示，称之为缓放区，其电流平均值是将所有点的数据相加然后除以点数；
(d)缓放区持续时间，计算从虚竖线到曲线结束的采样点数并乘以采样时间；
(e)转换电流平均值，将实竖线与虚竖线之间所有的采样点值累加然后除以总点数；
(f)转换电流方差，基于统计学原理计算实竖线与虚竖线之间所有采样点的值的方差；
(g)锁闭电流均值，实竖线往前推0.5秒，计算0.5秒内所采样点的平均值。
本申请实施例将转动电流曲线分为8种特征值，包括转换时间，峰值电流，转换电流平均值，转换电流方差，锁闭电流均值，缓放区电流平均值以及缓放区持续时间，并且与道岔摩擦电流相结合进行分析，确定道岔是否存在故障，以及故障的类型。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述获取道岔的转动电流曲线之前，还包括：
基于道岔的控制原理，建立所述故障树。
具体来说，在本申请实施例中，在获取道岔的转动电流曲线之前，基于道岔的控制原理，模拟维护专家分析转动电流曲线的方式，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测。
具体来说，图4是本申请实施例提供的道岔故障检测和预测原理示意图，如图4所示，在本申请实施例中，在提取转动电流曲线的特征值之后，还包括利用统计学的方法描述曲线实现故障的预测。
基于获取到的特征值描绘特征曲线，并设定最大值和最小值，根据最新的特征值以及设定最大值或最小值，对道岔是否会发生故障进行预测。
例如，当最新的特征值超过最大阈值或最小阈值的预设比例时，预测道岔会发生故障；
当最新的特征值未超过最大阈值或最小阈值的预设比例时，预测道岔不会发生故障。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当最新的特征值超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔会发生故障；
当最新的特征值未超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔不会发生故障。
具体来说，在本申请实施例中，根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测的具体步骤如下：
当最新的特征值超过最大阈值或最小阈值的预设比例时，预测道岔会发生故障。
当最新的特征值未超过最大阈值或最小阈值的预设比例时，预测道岔不会发生故障。
例如，当最新的特征值超过最大值或最小值的一定比例时，如70％，则认为可能会发生故障，这就实现粗略的故障预测。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据多个连续的特征值绘制特征曲线；
计算所述特征曲线的方差和平均值；
根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测。
具体来说，在本申请实施例中，提取转动电流曲线的特征值之后，还包括利用统计学的方法描述曲线实现故障的预测，具体步骤如下：
首先，根据多个连续的特征值绘制特征曲线。
然后，计算特征曲线的方差和平均值。
最后，根据方差和平均值，对道岔是否会发生故障进行预测。
例如，在特征曲线上一次取若干个点，计算特征曲线的方差和平均值。并采用滑动向前的办法，也就是说假设第一次取第1到10个点，计算器平均值和方差，第二次取第2到11个点计算平均值和方差。
并且，在本申请实施例中，可以根据一条特征曲线对道岔故障进行预测，也可以根据多条特征曲线对道岔故障进行预测。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，所述根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当所述方差保持不变，所述平均值一直变大或变小时，预测道岔会发生故障。
具体来说，在本申请实施例中，根据方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测的具体步骤如下：
如果方差保持不变，但是平均值一致变大或变小，则认为有故障的风险。计算多个点的变化与时间的关系，进行曲线拟合，将最大值或最小值带入，则可以获得发生故障的时间，实现精确的故障预测。
本申请实施例提供的道岔故障检测方法，基于道岔的控制原理，建立故障树，利用不同的特征值实现对故障树的分支，最终实现道岔的故障检测，无需大量的故障训练数据，提高了检测效率。
基于上述任一实施例，图5是本申请实施例提供的一种道岔故障检测装置的结构示意图，如图5所示，本申请实施例提供一种道岔故障检测装置，包括获取模块501、提取模块502和确定模块503，其中：
获取模块501用于获取道岔的转动电流曲线；提取模块502用于提取所述转动电流曲线的特征值；确定模块503用于将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
具体来说，本申请实施例提供的上述道岔故障检测装置，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(communicationsinterface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行道岔故障检测方法，该方法包括：
获取道岔的转动电流曲线；
提取所述转动电流曲线的特征值；
将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序或指令，当所述程序或指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的道岔故障检测方法，该方法包括：
获取道岔的转动电流曲线；
提取所述转动电流曲线的特征值；
将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
又一方面，本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的道岔故障检测方法，该方法包括：
获取道岔的转动电流曲线；
提取所述转动电流曲线的特征值；
将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
1.一种道岔故障检测方法，其特征在于，包括：
获取道岔的转动电流曲线；
提取所述转动电流曲线的特征值；所述特征值包括：转换时间、峰值电流、转换电流平均值、转换电流方差、锁闭电流均值、缓放区电流平均值和缓放区持续时间；
将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
2.根据权利要求1所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述转换时间为转换区的采样点的个数乘以采样间隔；
所述峰值电流为解锁区的所有采样的数据值中的最大值；
所述转换电流平均值为转换区中的采样点数据值的平均值；
所述转换电流方差为转换区中的采样点数据值的方差；
所述锁闭电流均值为解锁区中的采样点数据值的平均值；
所述缓放区电流平均值为缓放区中的采样点数据值的平均值；
所述缓放区持续时间缓放区的采样点的个数乘以采样间隔。
3.根据权利要求1所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述获取道岔的转动电流曲线之前，还包括：
基于道岔的控制原理，建立所述故障树；所述故障树包括多个节点，每一个节点对应一个判断，下一节点的判断流程基于上一节点的判断结果。
4.根据权利要求1所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测。
5.根据权利要求4所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述根据最新的特征值以及预先设置的最大阈值或最小阈值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当最新的特征值超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔会发生故障；
当最新的特征值未超过所述最大阈值或所述最小阈值的预设比例时，预测道岔不会发生故障。
6.根据权利要求1所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述提取所述转动电流曲线的特征值之后，还包括：
根据多个连续的特征值绘制特征曲线；
计算所述特征曲线的方差和平均值；
根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测。
7.根据权利要求6所述的道岔故障检测方法，其特征在于，所述根据所述方差和所述平均值，对道岔是否会发生故障进行预测，具体包括：
当所述方差保持不变，所述平均值一直变大或变小时，预测道岔会发生故障。
8.一种道岔故障检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取道岔的转动电流曲线；
提取模块，用于提取所述转动电流曲线的特征值；
确定模块，用于将所述特征值输入预先建立的故障树进行分析，确定道岔的故障类型。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述道岔故障检测方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述道岔故障检测方法的步骤。
技术总结