基于大数据的CBTC系统实时故障智能诊断方法及系统与流程

基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断方法及系统
技术领域
1.本发明属于轨道交通技术领域，具体涉及cbtc系统。


背景技术：

2.cbtc系统是基于通信的列车自动控制系统，主要由cc(车载控制器)子系统、cbi(计算机联锁)子系统、zc(区域控制器)子系统和mss(信号维护支持子系统)子系统组成。其中的mss子系统负责系统的维护支持，为维护人员提供系统的运行故障信息及相关维护记录，但是由于各个系统的故障诊断逻辑复杂，目前出现业务故障时，mss仅能给出故障信息，无法具体定位到故障的根因，仍需要各子系统维护人员人工分析系统日志，由于日志信息数据量大，且部分故障是逐步积累，时间跨度大，因此导致故障定位过程复杂、困难。出现故障时，因为分析定位需要耗费很长时间，导致问题不能实时解决，可能会影响轨道交通的运营。
3.目前的故障定位方式，不仅对维护人员要求高，而且不能实时快速的定位故障，因此提高故障的诊断精度，方便维护人员快速定位故障成为目前迫切需要解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断方法，可以提高故障的诊断精度，给维护人员提供更准确的故障报警，从而解决了故障定位难，耗费时间长的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
6.一种基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断方法，
7.首先，mss子系统通过故障事件自定义配置文件自定义cbtc各子系统的故障事件，并且事件具有唯一性；
8.其次，在cbtc各子系统运行过程中，mss子系统实时存储cbtc各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的数据信息；
9.然后，当mss子系统产生或检测到各子系统的故障后，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给mss子系统故障智能诊断模块，mss子系统故障智能诊断模块分析mss子系统存储的数据，直到定位到外部接口为止；
10.最后，mss子系统故障智能诊断模块判断故障根因是否来源于其中一个子系统，如果来源于该子系统，则上报mss子系统；否则，将判断故障依据的接口数据反馈给mss子系统，mss子系统再将此信息转发给该子系统的故障智能诊断模块，并由该子系统的故障智能诊断模块继续定位，直到定位到具体的故障原因。
11.优选的，mss子系统中配置文件自定义的故障事件包括以下数据：唯一的事件id、故障描述、判断故障的条件。优选的，判断故障的条件为1个或者多个，并且多个条件或者同时满足，或者满足其一即可。
12.优选的，发送给mss子系统故障智能诊断模块的故障有两个来源：mss自定义的故
障事件和转发自cbtc其他子系统故障智能诊断模块的故障。
13.优选的，当mss子系统产生或检测到故障时，将集中站设备id、报警序列号、事件id、故障对象名、故障时cbi主系标志、故障发生的周期号、故障产生前一定周期范围内mss存储的大数据发送给mss子系统故障智能诊断模块，mss子系统故障智能诊断模块依据事件id对应的故障条件，分析mss子系统发送的数据，查找引发故障条件的原因a，如果已有数据不能定位出原因，则仍需向mss子系统请求大数据，请求大数据时应包含集中站设备id、日志起始周期号、周期号所在系和需要数据的系；mss子系统收到大数据请求后，需要判断周期号所在系和需要数据的系是否一致，如果一致，则从指定的起始周期号和周期号所在系向前取一定周期范围内的数据；否则，根据指定的起始周期号和周期号所在系先找到对应的时间点，从该时间点开始向前取一定周期的数据，之后将这些数据发送给mss子系统故障智能诊断模块。
14.优选的，mss子系统故障智能诊断模块收到mss子系统发送的大数据后，继续解析，定位到引发故障条件的原因a后，如果原因a不是根因，则需要查找出现原因a的周期号，此时发送原因a相关业务参数变量变化周期的请求给mss子系统，mss子系统反馈指定参数变量的变化周期；mss子系统故障智能诊断模块收到出现原因a的周期号后，以该周期号为起始周期号向mss子系统请求大数据，mss子系统收到请求后，向mss子系统故障智能模块发送数据，mss子系统故障智能诊断模块继续分析导致a的原因，直到定位到外部接口为止。
15.本发明还提供了一种基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断系统，包括mss子系统和mss子系统故障智能诊断模块，所述mss子系统设有故障自定义模块、数据存储模块、故障检测模块；其中，
16.故障自定义模块通过配置方式自定义cbi子系统的故障事件，形成故障事件自定义配置文件，并且事件具有唯一性；
17.数据存储模块实时存储cbtc各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的自定义数据信息；
18.故障检测模块检测到cbi子系统的故障后，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给mss子系统故障智能诊断模块；
19.mss子系统故障智能诊断模块收到故障事件后，对故障事件进行分析，直到定位到外部接口故障。
20.本发明采用的技术方案，mss子系统故障智能诊断模块由mss子系统发送的故障事件触发诊断，通过大数据分析定位故障根因及准确时间点。因此在有故障时，mss子系统可通过调用mss子系统故障智能诊断模块提供给维护人员更精确的故障报警，维护人员通过报警信息即可直接排查对应故障接口，进而提高故障解决效率。
21.本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
22.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
23.图1为本发明基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断系统部署图；
24.图2为故障智能诊断模块的数据流图；
25.图3为mss和故障智能诊断模块的交互图。
具体实施方式
26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
27.本发明适用的cbtc系统是mss子系统存储cbtc各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的自定义数据信息，mss子系统故障智能诊断模块由mss发送的事件触发诊断，通过大数据分析定位故障根因及准确时间点。
28.实施例一
29.一种基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断方法，如图1至图3所示，
30.首先，mss子系统通过故障事件自定义配置文件自定义cbi子系统故障事件以及cbtc系统中其他子系统故障事件，并且事件具有唯一性；
31.其次，在cbtc各子系统运行过程中，mss子系统实时存储cbtc各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的数据信息；
32.然后，当mss子系统产生或检测到cbi子系统(或者其他子系统)的故障后(现有mss子系统具备检测自身故障和各子系统故障的功能)，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给mss子系统故障智能诊断模块，mss子系统故障智能诊断模块依据mss存储的大数据和故障信息定位故障发生的根本原因(外部接口异常即为根本原因)，如果已有大数据无法定位到故障根因，则仍需向mss申请大数据继续进行分析，直到定位到外部接口为止；
33.最后，以外部接口为cbi子系统为例，根据上述分析，mss子系统故障智能诊断模块判断故障根因是否来源于cbi子系统，如果来源于cbi子系统，则上报mss子系统；否则，将判断故障依据的接口数据反馈给mss子系统，mss子系统再将此信息转发给对应的cbi子系统故障智能诊断模块，并由其继续定位，直到定位到具体的故障原因(现有cbtc各子系统的故障智能诊断模块具备检测和定位所在子系统故障的功能)。
34.参考图1所示，mss子系统故障智能诊断模块可以分布式部署，可以同时部署于集中站a和集中站b。
35.mss子系统如果检测到cbi子系统有故障，发送给故障智能诊断模块的故障有两个来源：mss自定义的故障事件和转发自cbi子系统(包括邻站cbi子系统)故障智能诊断模块的故障，因此触发智能诊断有两个不同的接口，自定义的故障事件接口应包含：事件唯一标志符、故障对象、故障时间点和故障产生前一定时间范围内mss存储的大数据；转发自cbi子系统故障智能诊断模块的接口应包含：故障链路、故障描述、故障时间点和故障产生前一定时间范围内mss存储的大数据。
36.参考图2所示的mss子系统故障智能诊断模块的数据流图，mss子系统故障智能诊断模块收到故障事件后，按照配置中事件对应的条件从故障发生点往前回溯mss存储的大数据，查找引发条件的原因a，如果原因a不直接对应到系统外部接口，则继续向前追溯查找
引发a的时间点，分析导致a的原因b，依次向前追溯分析，直到定位到根因，即外部接口的故障。
37.参考图3给出mss子系统和故障智能诊断模块的交互过程。mss子系统中配置文件自定义的事件由以下数据组成：唯一的事件id、故障描述、判断故障的条件，其中判断故障的条件可为1个也可为多个，多个时可能需同时满足，也可能满足其一即可。当mss子系统产生或检测到故障时，将集中站设备id、报警序列号、事件id、故障对象名、故障时cbi主系标志、故障发生的周期号、故障产生前一定周期范围内mss存储的大数据发送给mss子系统故障智能诊断模块，mss子系统故障智能诊断模块依据事件id对应的故障条件，分析mss发送的数据，查找引发故障条件的原因a，如果已有数据不能定位出原因，则仍需向mss请求大数据，请求大数据时应包含集中站设备id、日志起始周期号、周期号所在系和需要数据的系。
38.mss收到大数据请求后，需要判断周期号所在系和需要数据的系是否一致，如果一致，则从指定的起始周期号和周期号所在系向前取一定周期范围内的数据；否则，根据指定的起始周期号和周期号所在系先找到对应的时间点，从该时间点开始向前取一定周期的数据，之后将这些数据发送给智能诊断模块。mss每次取数据的周期个数，根据智能诊断模块的请求频率和网络环境等自适应调整。
39.故障智能诊断模块收到mss发送的数据后，继续解析，定位到引发故障条件的原因a后，如果原因a不是根因，则需要查找出现原因a的周期号，此时发送原因a相关业务参数变量变化周期的请求给mss，mss反馈指定参数变量的变化周期。故障智能诊断模块收到出现原因a的周期号后，以该周期号为起始周期号向mss请求大数据，mss收到请求后，向故障智能模块发送数据，智能诊断模块继续分析导致a的原因，直到定位到外部接口为止。
40.定位到外部接口后，判断外部接口是否来源于cbi子系统，如果来源于cbi子系统，则将集中站设备id，故障周期，故障所在系，故障原因发给mss，由其直接显示给维护人员；否则，将集中站设备id、故障时间、对应的链路、链路唯一性标志符、故障原因发给mss，mss根据对应的链路把收到的故障相关描述信息全部转发给对应的子系统故障智能诊断模块，由其继续定位分析，直到定位到根因为止。
41.本发明根据自定义的事件和mss存储的大数据智能化诊断出最终导致此故障的根因。具备以下特点：cbtc系统出现业务故障时，可实时诊断出故障的根本原因，由于根本原因直接对应外部接口，提高了故障的精度，维护人员不再需要人工分析大量日志数据，只需要根据故障描述直接解决问题即可。
42.可以理解的是，mss子系统故障智能诊断模块如果收到mss转发的其他子系统的故障，处理过程和上述记载收到mss子系统产生或检测到cbi子系统的故障时一致。
43.实施例二
44.一种基于大数据的cbtc系统实时故障智能诊断系统，包括mss子系统和mss子系统故障智能诊断模块，所述mss子系统设有故障自定义模块、数据存储模块、故障检测模块；其中，
45.故障自定义模块通过配置方式自定义各子系统的故障事件，形成故障事件自定义配置文件，并且事件具有唯一性；
46.数据存储模块实时存储cbtc各子系统交互的接口数据和各子系统处理过程中产生的自定义数据信息；
47.故障检测模块检测到子系统的故障后，依据故障事件自定义配置文件查找对应故障事件，并通过接口将故障事件发送给mss子系统故障智能诊断模块；
48.mss子系统故障智能诊断模块收到故障事件后，对故障事件进行分析，直到定位到外部接口故障。
49.本实施例中诊断系统对应的具体实施方法和流程参考实施例一。
50.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。