基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法及装置

1.一种基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取欲进行故障诊断的道岔转辙机动作电流曲线，提取所述电流曲线的特征数据，作为目标特征数据；目标特征数据是从电流曲线中提取的能够反应电流曲线特征的数据集合；根据所述目标特征数据和预先标记了故障类型的电流曲线样本对应的特征数据筛选出与所述电流曲线的相似度大于预设相似度的电流曲线样本，作为目标电流曲线样本；根据各目标电流曲线样本对应的故障类型确定与所述电流曲线对应的目标故障类型，所述道岔转辙机存在故障的故障类型为所述目标故障类型；其中，所述获取欲进行故障诊断的道岔转辙机动作电流曲线，提取所述电流曲线的特征数据，作为目标特征数据，包括：获取欲进行故障诊断的道岔转辙机动作电流曲线，将每一相的电流曲线均划分为第一阶段生成的电流曲线、第二阶段生成的电流曲线、第三阶段生成的电流曲线和第四阶段生成的电流曲线；对每一相的电流曲线，均在第一阶段生成的电流曲线中提取第一阶段特征值，在第二阶段生成的电流曲线中提取第二阶段特征值，在第三阶段生成的电流曲线中提取第三阶段特征值，在第四阶段生成的电流曲线中提取第四阶段特征值，并根据每一相的电流曲线在第二阶段生成的电流曲线提取包含了三相电流曲线之间关系的三相特征值；将所述第一阶段特征值、所述第二阶段特征值、所述第三阶段特征值、所述第四阶段特征值、所述三相特征值和道岔转辙机的动作时间作为所述目标特征数据；其中，对每一相的电流曲线，按照生成电流曲线的时间顺序，将在第一时间点之前生成的电流曲线中电流最大值所在位置作为第一阶段生成的电流曲线和第二阶段生成的电流曲线的分界点，将在第二时间点之前生成的电流曲线中电流值由上升变为下降的位置作为第二阶段生成的电流曲线和第三阶段生成的电流曲线的分界点，将在第三时间点之前生成的电流曲线中电流标准差由大变小的位置作为第三阶段生成的电流曲线和第四阶段生成的电流曲线的分界点；对每一相的电流曲线，开始生成电流曲线的起始时间点和所述第一时间点之间的时长占电流曲线总时长的比值为第一比值，第一比值为10％，所述起始时间点和所述第二时间点之间的时长占所述总时长的比值为第二比值，第二比值为80％，所述起始时间点和所述第三时间点之间的时长占所述总时长的比值为第三比值，第三比值为82％；其中，所述根据所述目标特征数据和预先标记了故障类型的电流曲线样本对应的特征数据筛选出与所述电流曲线的相似度大于预设相似度的电流曲线样本，作为目标电流曲线样本，包括：预先获取道岔转辙机动作的任一相的电流曲线，作为电流曲线样本，对获取的若干电流曲线样本进行聚类分析，得到由数量小于预设数量的电流曲线样本组成的聚类，作为故障样本聚类，标记出所述故障样本聚类中的每一电流曲线样本对应的故障类型；对每一标记了故障类型的电流曲线样本，由所述电流曲线样本对应的三相电流曲线得到所述电流曲线样本对应的特征数据，根据所述目标特征数据和各电流曲线样本对应的特征数据计算所述电流曲线与各标记了故障类型的电流曲线样本之间的欧式距离，筛选出欧式距离小于预设欧式距离的电流曲线样本，作为目标电流曲线样本。 2.根据权利要求1所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法，其特征在于，所述对每一相的电流曲线，均在第一阶段生成的电流曲线中提取第一阶段特征值，在第二阶段生成的电流曲线中提取第二阶段特征值，在第三阶段生成的电流曲线中提取第三阶段特征值，在第四阶段生成的电流曲线中提取第四阶段特征值，并根据每一相的电流曲线在第二阶段生成的电流曲线提取包含了三相电流曲线之间关系的三相特征值，包括：对任一第一相的电流曲线，从第一阶段生成的电流曲线中获取第一电流最大值、第一电流平均值和第一电流标准差，作为所述第一阶段特征值；对第一相的电流曲线，从第二阶段生成的电流曲线中获取第二电流最大值、第一电流最小值、第二电流平均值和第二电流标准差，作为所述第二阶段特征值；对第一相的电流曲线，从第三阶段生成的电流曲线中获取第三电流最大值、第二电流最小值、第三电流平均值和第三电流标准差，作为所述第三阶段特征值；对第一相的电流曲线，从第四阶段生成的电流曲线中获取第四电流最大值、第三电流最小值、第四电流平均值和第四电流标准差，作为所述第四阶段特征值；对第二相的电流曲线，从第二阶段生成的电流曲线中获取第五电流平均值，且对第三相的电流曲线，从第二阶段生成的电流曲线中获取第六电流平均值，计算所述第二电流平均值与所述第五电流平均值的第一差值，所述第二电流平均值与所述第六电流平均值的第二差值，所述第五电流平均值与所述第六电流平均值的第三差值，将所述第一差值、所述第二差值和所述第三差值作为所述三相特征值。 3.根据权利要求1所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法，其特征在于，所述根据各目标电流曲线样本对应的故障类型确定与所述电流曲线对应的目标故障类型，所述道岔转辙机存在故障的故障类型为所述目标故障类型，包括：对各目标电流曲线样本对应的故障类型，统计每一故障类型对应的目标电流曲线样本的数量占目标电流曲线样本总数量的第四比值，将最大的第四比值对应的故障类型作为所述目标故障类型，所述道岔转辙机存在故障的故障类型为所述目标故障类型。 4.根据权利要求1所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法，其特征在于，所述预先获取道岔转辙机动作的任一相的电流曲线，作为电流曲线样本，对获取的若干电流曲线样本进行聚类分析，得到由数量小于预设数量的电流曲线样本组成的聚类，作为故障样本聚类，包括：预先获取道岔转辙机动作的任一相的电流曲线，作为的电流曲线样本，从每一电流曲线样本中提取特征数据，根据提取的特征数据通过K-means算法对获取的若干电流曲线样本进行聚类分析，得到由数量小于预设数量的电流曲线样本组成的聚类，作为故障样本聚类。 5.根据权利要求1所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法，其特征在于，所述标记出所述故障样本聚类中的每一电流曲线样本对应的故障类型，包括：根据道岔转辙机已发故障的故障类型和已发故障时的电流曲线分析所述故障样本聚类中的每一电流曲线样本对应的故障类型，标记出所述故障样本聚类中的每一电流曲线样本对应的故障类型。 6.一种基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断装置，其特征在于，包括：提取模块，用于获取欲进行故障诊断的道岔转辙机动作电流曲线，提取所述电流曲线的特征数据，作为目标特征数据；目标特征数据是从电流曲线中提取的能够反应电流曲线特征的数据集合；筛选模块，用于根据所述目标特征数据和预先标记了故障类型的电流曲线样本对应的特征数据筛选出与所述电流曲线的相似度大于预设相似度的电流曲线样本，作为目标电流曲线样本；诊断模块，用于根据各目标电流曲线样本对应的故障类型确定与所述电流曲线对应的目标故障类型，所述道岔转辙机存在故障的故障类型为所述目标故障类型；所述提取模块具体用于：获取欲进行故障诊断的道岔转辙机动作电流曲线，将每一相的电流曲线均划分为第一阶段生成的电流曲线、第二阶段生成的电流曲线、第三阶段生成的电流曲线和第四阶段生成的电流曲线；对每一相的电流曲线，均在第一阶段生成的电流曲线中提取第一阶段特征值，在第二阶段生成的电流曲线中提取第二阶段特征值，在第三阶段生成的电流曲线中提取第三阶段特征值，在第四阶段生成的电流曲线中提取第四阶段特征值，并根据每一相的电流曲线在第二阶段生成的电流曲线提取包含了三相电流曲线之间关系的三相特征值；将所述第一阶段特征值、所述第二阶段特征值、所述第三阶段特征值、所述第四阶段特征值、所述三相特征值和道岔转辙机的动作时间作为所述目标特征数据；其中，对每一相的电流曲线，按照生成电流曲线的时间顺序，将在第一时间点之前生成的电流曲线中电流最大值所在位置作为第一阶段生成的电流曲线和第二阶段生成的电流曲线的分界点，将在第二时间点之前生成的电流曲线中电流值由上升变为下降的位置作为第二阶段生成的电流曲线和第三阶段生成的电流曲线的分界点，将在第三时间点之前生成的电流曲线中电流标准差由大变小的位置作为第三阶段生成的电流曲线和第四阶段生成的电流曲线的分界点；对每一相的电流曲线，开始生成电流曲线的起始时间点和所述第一时间点之间的时长占电流曲线总时长的比值为第一比值，第一比值为10％，所述起始时间点和所述第二时间点之间的时长占所述总时长的比值为第二比值，第二比值为80％，所述起始时间点和所述第三时间点之间的时长占所述总时长的比值为第三比值，第三比值为82％；所述筛选模块具体用于：预先获取道岔转辙机动作的任一相的电流曲线，作为电流曲线样本，对获取的若干电流曲线样本进行聚类分析，得到由数量小于预设数量的电流曲线样本组成的聚类，作为故障样本聚类，标记出所述故障样本聚类中的每一电流曲线样本对应的故障类型；对每一标记了故障类型的电流曲线样本，由所述电流曲线样本对应的三相电流曲线得到所述电流曲线样本对应的特征数据，根据所述目标特征数据和各电流曲线样本对应的特征数据计算所述电流曲线与各标记了故障类型的电流曲线样本之间的欧式距离，筛选出欧式距离小于预设欧式距离的电流曲线样本，作为目标电流曲线样本。 7.一种电子设备，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5任一项所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法的步骤。 8.一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5任一项所述的基于道岔转辙机动作电流曲线的故障诊断方法的步骤。