基于文本信息抽取的列控车载设备故障发现

doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202120

智能科学与技术学报 ›› 2021, Vol. 3 ›› Issue (2): 195-201.doi: 10.11959/j.issn.2096-6652.202120

基于文本信息抽取的列控车载设备故障发现

陈曦, 李润梅, 王剑, 董舒韵

北京交通大学，北京 100044

修回日期:2020-11-26 出版日期:2021-06-15 发布日期:2021-06-01
作者简介:陈曦（1992- ），女，北京交通大学硕士生，主要研究方向为轨道交通系统数据处理算法
李润梅（1975- ），女，博士，北京交通大学副教授，主要研究方向为智能车路协同系统、无人车控制关键技术、交通大数据处理与预测
王剑（1978- ），男，博士，北京交通大学教授，主要研究方向为列车运行控制及卫星导航在铁路领域的理论、技术创新
董舒韵（1996- ）女，北京交通大学硕士生，主要研究方向为数据处理算法
基金资助:
国家重点研发计划基金资助项目(2018YFB1201500)

Fault discovery based on text information extraction for on-board equipment of CTCS

Xi CHEN, Runmei LI, Jian WANG, Shuyun DONG

Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

Revised:2020-11-26 Online:2021-06-15 Published:2021-06-01
Supported by:
The National Key Research and Development Program of China(2018YFB1201500)

摘要/Abstract

摘要：

列车运行控制系统车载安全计算机日志文件和地面设备维护工作人员撰写的交接班记录——质量分析工区工作记录单，包含大量反映车载设备运行状态的信息，是车载设备故障发现和诊断的重要依据。对这两类文本数据的利用目前还局限于工作人员人工记录、查询和解读，存在效率低、主观性强、易遗漏出错等问题。针对以上问题，以车载安全计算机日志文件和质量分析工区工作记录单为研究对象，设计信息抽取方法及故障发现自动化方案，以代替现有人工信息抽取和故障记录的工作方式。分析了车载安全计算机日志文件的数据特点，利用分词、智能信息抽取算法对非结构化的车载设备数据进行处理，并结合历史质量分析工区工作记录单数据进行故障匹配，从而构建故障分析字典，实现基于正则表达式算法的故障语句自动定位。设计实现了故障自动发现软件，验证了故障发现方案的可行性和软件的功能。

关键词: 车载设备, 车载安全计算机日志文件, 质量分析工区工作记录单, 故障发现, 信息抽取, 故障分析字典

Abstract:

The on-board safety computer of Chinese Train Control System generates a large number of Log files during operation every day, which together with the quality analysis record sheet, record the running status of all equipment and provide data support for the fault discovery and processing of the equipment of train control system.The use of these two types of text data is still limited to manual record, query and analysis, which has the problems of low efficiency, strong subjectivity and easy omission and error.The on-board safety computer Log files and the quality analysis record sheet were taken as the research object, and designs an information extraction method and the fault discovery automation scheme to replace the existing manual working mode.The information of Log files and manual recording by the staffs were analyzed, the word segmentation algorithm and information extraction algorithm were selected to find useful information automatically from two kinds of record to avoiding the cumbersome manual search.Then a failure analysis dictionary was built.The automatic fault discovery application was established by using regular expression algorithm.The automatic fault discovery and analysis functions of the application were validated by experiment.

Key words: on-board equipment, on-board safety computer Log file, quality analysis record sheet, fault discovery, in-formation extraction, failure analysis dictionary

中图分类号:

TP181

陈曦, 李润梅, 王剑, 等. 基于文本信息抽取的列控车载设备故障发现[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3(2): 195-201.

Xi CHEN, Runmei LI, Jian WANG, et al. Fault discovery based on text information extraction for on-board equipment of CTCS[J]. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology, 2021, 3(2): 195-201.

图/表 6

图1

表1

图2

图3

表2

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参考文献 15

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项	内容
车号	5542
端号	0
系	b
故障日期	4月1日
故障时间	12:49:24
故障描述	电台超时，C3掉C2，JRU中：车载ATP在12:49:20收到地面发送的信息包后，在10秒内未再次收到地面消息，导致无线连接超时，C3降级C2
通知情况	已通知南所
处理情况	测试正常、灯显正常，单呼试验，试验结果良好，已更换右侧电台

故障关键词	故障描述	故障处理方案
ATP A LOG MSG SPL_Initialise-104	ATPCU硬件故障	更换ATPCU模块后测试
BSA Permanent Error	启机BSA故障	换系重启
Speed sensor failure	多普勒雷达故障	核对轮径值设置是否有误；清洁速度传感器探头；雷达工作若正常，则在雷达参数标定后观察，否则更换
JRU message could not be sent (event size too long)	JRU硬件故障	重启ATP和JRU故障未消除，确定为JRU硬件故障，予以更换
EBFR state wrong	制动反馈继电器故障	检查BFB继电器与底座安装是否紧固没有松动；若无松动重启后无法恢复则更换处理
Network resource not available	网络资源不可用	C3降级为C2，更换电台

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