CN115935162B - 杂散电流在线评估工作系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种杂散电流在线评估工作系统，包括如下：数据收集模块，通过云端网络获取轨道车辆在观测区间的杂散电流数据，形成杂散电流数据集；根据杂散电流数据集进行特征参数处理；计算模块，根据轨道车辆的特征参数建立分布特征模型，通过计算对应的分布特征模型中的映射关系，从而判断杂散电流分布情况，以及优化杂散电流波形状态；评估模块，建立杂散电流判断风险等级，对进行修正系数计算的轨道车辆杂散电流进行波形梯度评估。

Description

杂散电流在线评估工作系统

技术领域

本发明涉及管线电路杂散电流分析领域，尤其涉及一种杂散电流在线评估工作系统。

背景技术

随着社会的发展，轨道车辆成为公民出行的重要选择，在轨道车辆建设过程中需要埋设大量的电路管网用于供电、数据传输或者设备连接，大量的电路线路会形成大量的杂散电流，从而侵蚀地下管线产生对金属的腐蚀作用，对于配套的电网造成极大的安全风险，如何对杂散电流进行准确评估并且获取杂散电流分布，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种杂散电流在线评估工作系统。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种杂散电流在线评估工作系统，包括：

数据收集模块，通过云端网络获取轨道车辆在观测区间的杂散电流数据，形成杂散电流数据集；根据杂散电流数据集进行特征参数处理；

计算模块，根据轨道车辆的特征参数建立分布特征模型，通过计算对应的分布特征模型中的映射关系，从而判断杂散电流分布情况，以及优化杂散电流波形状态；

评估模块，建立杂散电流判断风险等级，对进行修正系数计算的轨道车辆杂散电流进行波形梯度评估。

上述技术方案优选的，所述数据收集模块包括：

通过导线引入杂散电流检测器，轨道车辆在某一观测区间收集杂散电流波形采集数据集M，对轨道车辆历史运行数据进行计算形成杂散电流波形数据集；根据杂散电流波形数据集，进行特征参数处理。

上述技术方案优选的，所述数据收集模块包括：

通过导线引入杂散电流检测器，轨道车辆在某一观测区间收集杂散电流波形采集数据集M，对轨道车辆历史运行数据进行计算形成杂散电流波形数据集；根据杂散电流波形数据集，进行特征参数处理；

在采样数据集M中第n个杂散电流波形特征M_n，是由所述检测器采集得到观测区间电流影响参数I_intense，地表电位分布参数Y以及轨道车辆杂散电流波形扭曲系数Z组成；

其中，

轨道车辆行驶过程中观测区间土壤电阻率σ，I_k为电流回流系数，p为轨道车辆在观测区间的电导率，d1为轨道车辆行驶总长度，d2为轨道车辆单节长度，D为观测区间的直线距离，t为轨道车辆在观测区间运行时间；

其中E₀为观测区间中标准化电位观测矩阵，ω为电位观测调节系数，E₁为根据实际观测的观测区间电位残差矩阵，N为观测区间采集的瞬时电位个数，v_i为观测区间的瞬时电位值。

上述技术方案优选的，所述数据收集模块包括：

通过对观测区间获取的j个样本点的杂散电流波形误差平方和R_j，与定义j个样本点中杂散电流扭曲变化误差平方和Q_j，

从而计算出杂散电流波形特征关系值，

轨道车辆在观测区间运行时间t时段采样得到地表电位分布参数为Y_t，与电流影响参数相乘作为杂散电流波形特征的影响因素，e为自然对数，通过三者的相互影响作用形成波形特征的关系值。

上述技术方案优选的，所述计算模块包括：

若轨道车辆的运行环境所呈现的电流波形特征，杂散电流波形特征测算是根据杂散电流检测器获取基础数据，根据轨道车辆位置产生的电流波形特征需要根据位置坐标(x，y)来判断杂散电流的分布情况，由于检测器分段排布所以检测的杂散电流也根据排布情况进行分布，获取相应的波形特征。

上述技术方案优选的，所述计算模块包括：

如果作为杂散电流波形特征通过修正算法对每个杂散电流波形特征测算的数据进行运算得到杂散电流的分布函数；

根据杂散电流收集位置，(x_k,y_k)为观测区间中设置检测器两端的某一终点，(x₀,y₀)观测区间中设置检测器两端的某一起始点，D′为两个检测器之间的直线距离，S为地面电阻和轨道纵向电阻的差值。

上述技术方案优选的，所述计算模块包括：

修正系数计算为：

其中，I_pre为预期的杂散电流波形特征值，I_con为实际的杂散电流波形特征值，η为杂散电流波形调节参数；

根据杂散电流的分布函数所计算的自然对数，其计算结果越小，其偏移度越小，同时乘以实时杂散电流的积分运算，得到在t时刻的修正系数计算过程。

上述技术方案优选的，所述评估模块包括：

根据观测区间中的轨道车辆杂散电流波形特征进行风险分级划分：

{(U(x,y),F)|1≤F≤h}{(gr,r)|1≤r≤k}，

其中，U(x,y)为修正系数大小，F为对应的风险等级，当F越大代表杂散电流腐蚀越大，F越小表示杂散电流腐蚀越小；h为风险等级的级数为h级，h为正整数。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

通过获取管线的电流密度，在地下管网中对杂散电流进行腐蚀判断，从而评估杂散电流对管道金属的腐蚀情况，建立相应的回归模型分析管线中杂散电流的预期分布情况，为地铁建设中有效防护杂散电流提供理论依据，提供建设工程安全性和可靠性。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明总体示意图；

图2是本发明工作流程图；

图3是本发明实施示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1至3所示，本发明公开一种杂散电流在线评估工作系统，包括：

数据收集模块，通过云端网络获取轨道车辆在观测区间的杂散电流数据，形成杂散电流数据集；根据杂散电流数据集进行特征参数处理；

计算模块，根据轨道车辆的特征参数建立分布特征模型，通过计算对应的分布特征模型中的映射关系，从而判断杂散电流分布情况，以及优化杂散电流波形状态；

评估模块，建立杂散电流判断风险等级，对进行修正系数计算的轨道车辆杂散电流进行波形梯度评估。

根据上述技术方案优选的，所述数据收集模块包括：

通过导线引入杂散电流检测器，轨道车辆在某一观测区间收集杂散电流波形采集数据集M，对轨道车辆历史运行数据进行计算形成杂散电流波形数据集；根据杂散电流波形数据集，进行特征参数处理；

在采样数据集M中第n个杂散电流波形特征M_n，是由所述检测器采集得到观测区间电流影响参数I_intense，地表电位分布参数Y以及轨道车辆杂散电流波形扭曲系数Z组成；

其中，

轨道车辆行驶过程中观测区间土壤电阻率σ，I_k为电流回流系数，p为轨道车辆在观测区间的电导率，d1为轨道车辆行驶总长度，d2为轨道车辆单节长度，D为观测区间的直线距离，t为轨道车辆在观测区间运行时间；

其中E₀为观测区间中标准化电位观测矩阵，ω为电位观测调节系数，E₁为根据实际观测的观测区间电位残差矩阵，N为观测区间采集的瞬时电位个数，v_i为观测区间的瞬时电位值；

通过对观测区间获取的j个样本点的杂散电流波形误差平方和R_j，与定义j个样本点中杂散电流扭曲变化误差平方和Q_j，

从而计算出杂散电流波形特征关系值，

轨道车辆在观测区间运行时间t时段采样得到地表电位分布参数为Y_t，与电流影响参数相乘作为杂散电流波形特征的影响因素，e为自然对数，通过三者的相互影响作用形成波形特征的关系值；

轨道车辆在加速阶段，牵引的负载电流大概在2500A-4500A；轨道车辆不断加速过程中，持续供给电流完成加速，轨道车辆进行减速阶段，牵引电流下降为0；当轨道车设置一条支路长度，全面分析杂散电流分布，需要轨道车辆在检测器的辅助下完成遍历所有的观测区间。通过对轨道车辆杂散电流波形全部绘制，杂散电流的包络线大概为鱼鳍状。

上述技术方案优选的，所述计算模块包括：

根据杂散电流波形特征关系值能够知晓杂散电流分布状态，其分布状态取决于地面电阻，轨道纵向电阻以及观测区间的供电间隔距离，这就需要根据上述参数对杂散电流分布状态进行规律判断；

该分布状态是由轨道车辆运行在观测区间的相应电位时所体现出来的，对于杂散电流呈现为何种排布，并体现相应的分布规律需要对轨道车辆进行供电才能够获取，

若轨道车辆的运行环境所呈现的电流波形特征，杂散电流波形特征测算是根据杂散电流检测器获取基础数据，根据轨道车辆位置产生的电流波形特征需要根据位置坐标(x，y)来判断杂散电流的分布情况，由于检测器分段排布所以检测的杂散电流也根据排布情况进行分布，获取相应的波形特征。

如果作为杂散电流波形特征通过修正算法对每个杂散电流波形特征测算的数据进行运算得到杂散电流的分布函数；

根据杂散电流收集位置，(x_k,y_k)为观测区间中设置检测器两端的某一终点，(x₀,y₀)观测区间中设置检测器两端的某一起始点，D′为两个检测器之间的直线距离，S为地面电阻和轨道纵向电阻的差值，通过杂散电流波形特征关系值进行调节之后，能够对观测区间中检测器两端的杂散电流分布情况进行初步判断，然后根据修正系数计算分析轨道车辆杂散电流的预测结果，

修正系数计算为：

其中，I_pre为预期的杂散电流波形特征值，I_con为实际的杂散电流波形特征值，η为杂散电流波形调节参数；

根据杂散电流的分布函数所计算的自然对数，其计算结果越小，其偏移度越小，同时乘以实时杂散电流的积分运算，得到在t时刻的修正系数计算过程。通过该修成系数计算之后能够对轨道车辆受到杂散电流的冲击，造成电路管网腐蚀的风险判断做出评估，对修正系数修正过的杂散电流波形分布函数能够对观测区间中波形进行判断，从而对杂散电流的分布进行预测，预测之后经过定义得到其具体的风险等级。

上述技术方案优选的，所述评估模块包括

根据观测区间中的轨道车辆杂散电流波形特征进行风险分级划分：

{(U(x,y),F)|1≤F≤h}{(gr,r)|1≤r≤k}，

其中，U(x,y)为修正系数大小，F为对应的风险等级，当F越大代表杂散电流腐蚀越大，F越小表示杂散电流腐蚀越小；h为风险等级的级数为h级，h为正整数；

观测区间中对于两个检测器(x₀,y₀)到(x_k,y_k)之间，其杂散电流的波形特征判定相应的风险，将发出相应的报警给云端服务器，从而排查风险并将异常记录在服务器中。

由于轨道车辆通过无线通讯技术相结合，利用电流、电压等传感器作为检测器，实现探测和收集数据，将轨道车辆在运行过程中的杂散电流参数进行监测，从而满足应急调度和信息数据评估，实现杂散电流数据实时监测的作用。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.一种杂散电流在线评估工作系统，其特征在于，包括：

数据收集模块，通过云端网络获取轨道车辆在观测区间的杂散电流数据，形成杂散电流数据集；根据杂散电流数据集进行特征参数处理；

通过导线引入杂散电流检测器，轨道车辆在某一观测区间收集杂散电流波形采集数据集M，对轨道车辆历史运行数据进行计算形成杂散电流波形数据集；根据杂散电流波形数据集，进行特征参数处理；

在采样数据集M中第n个杂散电流波形特征M_n，是由所述检测器采集得到观测区间电流影响参数I_intense，地表电位分布参数Y以及轨道车辆杂散电流波形扭曲系数Z组成；

其中，

轨道车辆行驶过程中观测区间土壤电阻率σ，I_k为电流回流系数，p为轨道车辆在观测区间的电导率，d1为轨道车辆行驶总长度，d2为轨道车辆单节长度，D为观测区间的直线距离，t为轨道车辆在观测区间运行时间；

其中E₀为观测区间中标准化电位观测矩阵，ω为电位观测调节系数，E₁为根据实际观测的观测区间电位残差矩阵，N为观测区间采集的瞬时电位个数，v_i为观测区间的瞬时电位值；

通过对观测区间获取的j个样本点的杂散电流波形误差平方和R_j，与定义j个样本点中杂散电流扭曲变化误差平方和Q_j，

从而计算出杂散电流波形特征关系值，

轨道车辆在观测区间运行时间t时段采样得到地表电位分布参数为Yt，与电流影响参数相乘作为杂散电流波形特征的影响因素，e为自然对数，通过三者的相互影响作用形成波形特征的关系值；

计算模块，根据轨道车辆的特征参数建立分布特征模型，通过计算对应的分布特征模型中的映射关系，从而判断杂散电流分布情况，以及优化杂散电流波形状态；

若轨道车辆的运行环境所呈现的电流波形特征，杂散电流波形特征测算是根据杂散电流检测器获取基础数据，根据轨道车辆位置产生的电流波形特征需要根据位置坐标(x，y)来判断杂散电流的分布情况，由于检测器分段排布所以检测的杂散电流也根据排布情况进行分布，获取相应的波形特征；

如果作为杂散电流波形特征通过修正算法对每个杂散电流波形特征测算的数据进行运算得到杂散电流的分布函数；

根据杂散电流收集位置，(xk,yk)为观测区间中设置检测器两端的某一终点，(x₀,y₀)观测区间中设置检测器两端的某一起始点，D′为两个检测器之间的直线距离，S为地面电阻和轨道纵向电阻的差值；

修正系数计算为：

其中，Ipre为预期的杂散电流波形特征值，Icon为实际的杂散电流波形特征值，η为杂散电流波形调节参数；

根据杂散电流的分布函数所计算的自然对数，其计算结果越小，其偏移度越小，同时乘以实时杂散电流的积分运算，得到在t时刻的修正系数计算过程；

评估模块，建立杂散电流判断风险等级，对进行修正系数计算的轨道车辆杂散电流进行波形梯度评估。

2.根据权利要求1所述的杂散电流在线评估工作系统，其特征在于，所述评估模块包括：

根据观测区间中的轨道车辆杂散电流波形特征进行风险分级划分：

{(U(x,y),F)|1≤F≤h}，

其中，U(x,y)为修正系数大小，F为对应的风险等级，当F越大代表杂散电流腐蚀越大，F越小表示杂散电流腐蚀越小；h为风险等级的级数为h级，h为正整数。