本發明涉及磁感應，具體為基于智能化處理的磁感應數據分析方法及系統。

背景技術：

1、隨著現代交通技術的快速發展，動車組作為高效的公共交通工具在全球廣泛應用。列車高速運行中車廂內的電氣設備和供電系統產生了復雜的電磁環境，工頻電磁場普遍存在。電磁場會隨著列車運行狀態和外部環境而變化，可能對車廂內佩戴醫療設備的乘客產生影響。

2、現階段，針對起搏器佩戴者乘坐高速列車時的磁感應影響方面，通常存在一些問題。一方面，不同型號起搏器對電磁場的抗干擾性能存在較大差異，受到不同電磁場的電場強度和磁場強度下的非線性影響關系趨勢也存在較大差異。現有方法中未針對這兩種差異進行精細化分析和判斷，從而給出合理建議。另一方面，列車車廂的電磁場環境不僅受到列車自身運行狀態以及外部環境的影響，內部不同位置處的電場強度和磁場強度也會存在一定區別。現有方法中沒有根據這些區別進行自適應動態位置推薦，則不利于對起搏器佩戴者的安全保護。所以現階段需要一種更加智能、高效的磁感應數據分析技術方案，來解決上述問題。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供基于智能化處理的磁感應數據分析方法及系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為了解決上述技術問題，本發明提供基于智能化處理的磁感應數據分析方法，包括以下步驟：

3、s100、當對象選定列車時，采集對象的行程信息和設備參數，以及所有列車的歷史日志和路線圖。

4、s200、分析行程信息并在路線圖中劃分行駛路段，再將行駛路段拆為r個采樣路段并為各采樣路段設定參照圖，在每張參照圖上建立測量點并分析電場強度和磁場強度，從而計算采樣路段的差異指數，根據差異指數設定節點。

5、s300、通過歷史日志計算每個節點的參考速度，為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖并映射上列車車廂內的全部座位，分析設備參數并計算每張電磁場分布參考圖中各座位的磁通量密度，從而得到各座位的影響指數，根據影響指數選擇最佳座位進行推薦。

6、s400、采用可視化界面實時展示列車車廂內電磁場分布情況，動態更新最佳座位并進行推薦，通過傳感器采集列車運行信息生成記錄存入歷史日志中。

7、在s100中，對象是指起搏器佩戴者，列車是指帶有牽引變壓器的高速列車。行程信息包括本次行程的起點和終點。

8、設備是指對象佩戴的起搏器，設備參數包括起搏器的型號和磁感應影響圖，磁感應影響圖包括起搏器在不同電場強度和磁場強度環境下工作時心臟組織處的磁通量密度。

9、人體內的磁感應影響圖采用數值模擬方法進行繪制，使用comsol?multiphysics仿真軟件建立動車組車體模型、牽引變壓器模型、人體模型以及起搏器模型，用來模擬列車上特殊乘客的心臟組織、起搏器電極暴露于牽引變壓器產生的電磁場的影響。

10、通過在起搏器周邊設置不同電場強度和磁場強度的電磁場環境，模擬患者的心臟組織和起搏器的感應電磁場分布從而分析磁通量密度。

11、外加電磁場對起搏器的主要影響是在起搏器電極頭端產生感應電壓，從而影響起搏器正常的感知和起搏功能，進而威脅到患者健康的安全。

12、歷史日志包括行駛日志和感應日志，行駛日志包括每輛列車的全部行駛記錄，每條行駛記錄包括列車的行駛路線和行駛時間段。

13、感應日志包括每輛列車的全部感應記錄，每條感應記錄包括列車在不同時間下的磁感應分布圖，磁感應分布圖是指列車車廂內的電場和磁場強度分布位置圖。

14、路線圖為指定區域內所有可供列車行駛的路線圖，包括行駛軌道和車站位置。

15、磁感應分布圖是通過在列車車廂不同位置處安裝高精度磁感應傳感器并配備數據采集設備，設置合適的采集頻率和時間間隔來實現。

16、在列車運行過程中，利用定時器自動啟動數據采集，監測列車車廂不同位置處的磁場變化，并將數據實時存儲。定期分析和處理這些數據，以生成磁感應分布圖。

17、在s200中，具體步驟如下：

18、s201、獲取行程信息中的起點和終點，根據起點和終點在路線圖中劃分行駛路段rt，標記行駛日志中所有行駛路線包含行駛路段rt的行駛記錄。

19、獲取標記行駛記錄recm對應的列車trm，并分析其中行駛路段rt所占用的行駛時間段tspart，將列車trm對應感應記錄中行駛時間段tspart內所有磁感應分布圖作為標記行駛記錄recm的參照圖。

20、s202、分別為每條標記行駛記錄設定參照圖，根據參照圖cz1對應的時間分析列車在行駛路段rt上的位置作為cz1的參照位置，分別分析每張參照圖的參照位置。

21、設置采樣數r，將行駛路段rt均勻拆分為r個距離相同的采樣路段，按照參照位置將所有參照圖分別歸屬于不同的采樣路段，標記存在參照圖的采樣路段。

22、采樣數由管理人員事先設定，需要參考磁感應分布圖的采集頻率以及列車行駛速度，確保采樣路段內歸屬的參照圖都屬于不同標記行駛記錄。

23、s203、設置測量點數c，在每張參照圖上均勻設置c個測量點，分析每個測量點的電場強度和磁場強度。獲取標記采樣路段ldm下所有參照圖，分析這些參照圖中測量點cl的電場強度和磁場強度并分別計算標準差，將電場強度的標準差和磁場強度標準差求和后作為測量點cl的差異系數，分別計算每個測量點的差異系數，將所有測量點的差異系數求和后作為標記采樣路段ldm的差異指數。

24、分別計算每個標記采樣路段的差異指數，設置指數閾值e，將差異指數小于e的標記采樣路段作為節點。

25、差異系數表示參照圖中對應測量點位置處的電場強度和磁場強度波動情況，差異指數表示各列車在標記采樣路段行駛時的電磁場變化情況，差異指數越小則表示該標記采樣路段上列車行駛時電磁場分布情況越相似。

26、在s300中，具體步驟如下：

27、s301、分析標記行駛記錄recm中節點j所占用的行駛時間段的時長time，將節點j的長度除以time得到列車trm在節點j上的行駛速度。計算所有標記行駛記錄對應列車在節點j上行駛速度的平均值，并將結果作為節點j的參考速度，分別計算每個節點的參考速度。

28、s302、獲取對象選定的列車trd，檢索感應日志中列車trd的全部磁感應分布圖，根據磁感應分布圖cz2對應的時間分析列車的瞬時速度ss2，將瞬時速度ss2作為磁感應分布圖cz2的描述速度，分別計算每張磁感應分布圖對應的描述速度。

29、列車在導電軌道上高速移動時，電場和磁場的強度和分布情況會因車速變化而發生改變。高速列車的速度變化會導致圍繞其產生的電場和磁場強度快速變化，故不同速度下的磁感應分布圖存在較大差異。

30、s303、獲取節點j的參考速度spj，篩選出列車trd中描述速度等于參考速度spj的所有磁感應分布圖，計算這些參照圖中測量點cl的電場強度平均值和磁場強度平均值，并分別作為測量點cl的參考電場強度和參考磁場強度。

31、分別計算每個測量點的參考電場強度和參考磁場強度，根據所有測量點的參考電場強度和參考磁場強度為節點j繪制電磁場分布參考圖。

32、s304、為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖，將列車trd車廂內全部座位分別映射到每個節點的電磁場分布參考圖中。

33、分析每張電磁場分布參考圖中各座位處的電場強度和磁場強度，根據電場強度和磁場強度在磁感應影響圖中檢索對應磁通量密度，在每張電磁場分布參考圖中標注各座位的磁通量密度。

34、不同類型的起搏電極所受外加電磁場的影響會有所差異，通常情況下單極起搏模式受干擾程度大于雙極起搏模式。不同型號的起搏器在不同電磁場環境下工作時，心臟組織處的磁通量密度變化也并非線性關系。

35、實際應用中，心臟組織的電氣特性會隨著生理條件的變化而變化，導致電磁場強度和磁通量密度之間的關系呈現非線性特征。

36、s305、統計所有節點數量k，獲取座位seat在各電磁場分布參考圖中的磁通量密度，并計算平均值作為座位seat的平均磁通量密度，代入公式中計算得到座位seat的影響指數yzseat。

37、分別計算每個座位的影響指數，選擇影響指數最小的座位作為最佳座位，將最佳座位推薦至對象。影響指數計算公式如下：

38、

39、式中，α為常數，tave為所有座位平均磁通量密度的平均值，為第i張電磁場分布參考圖中座位seat的磁通量密度。

40、在s400中，對象在乘坐列車trd過程中實時分析當前剩余行駛路線，根據剩余行駛路線重新設定節點并再次尋找最佳座位。

41、通過可視化界面實時展示列車車廂內電磁場分布圖，動態更新最佳座位并進行推薦。通過傳感器采集列車行駛情況以及車廂內的電磁場分布情況，分別生成行駛記錄和感應記錄后存入歷史日志中。

42、基于智能化處理的磁感應數據分析系統，包括數據采集模塊、感應分析模塊、智能推薦模塊和數據存儲模塊。

43、數據采集模塊用于采集對象的行程信息和設備參數，以及列車的歷史日志和路線圖。

44、感應分析模塊用于分析行程信息并在路線圖中劃分行駛路段，將行駛路段拆分為采樣路段并設定參照圖，在每張參照圖上建立測量點并分析電磁場強度，計算各采樣路段的差異指數從而設定節點。

45、智能推薦模塊為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖并映射車廂內的全部座位，分析設備參數并計算各座位的影響指數，從而選擇最佳座位進行推薦。

46、數據存儲模塊用于更新最佳座位并進行推薦，采集列車運行信息生成記錄存入歷史日志中。

47、數據采集模塊包括路線信息采集單元、對象數據采集單元和歷史日志采集單元。

48、路線信息采集單元用于采集指定區域內所有可供列車行駛的路線圖。

49、對象數據采集單元用于采集對象的行程信息和設備參數。對象是指起搏器佩戴者，設備是指對象佩戴的起搏器。

50、行程信息包括本次行程的起點和終點。設備參數包括起搏器的型號和磁感應影響圖，磁感應影響圖包括起搏器在不同電場強度和磁場強度環境下工作時心臟組織處的磁通量密度。

51、歷史日志采集單元用于采集行駛日志和感應日志。行駛日志包括每輛列車的全部行駛記錄，每條行駛記錄包括列車的行駛路線和行駛時間段。

52、感應日志包括每輛列車的全部感應記錄，每條感應記錄包括列車在不同時間下的磁感應分布圖，磁感應分布圖是指列車車廂內的電場和磁場強度分布位置圖。

53、感應分析模塊包括影響路段分析單元和差異指數計算單元。

54、影響路段分析單元用于拆分采樣路段并標記。

55、首先，根據程信息中的起點和終點在路線圖中劃分行駛路段rt，標記行駛日志中行駛路線包含行駛路段rt的行駛記錄。

56、其次，獲取標記行駛記錄recm對應的列車trm，并分析行駛記錄recm中行駛路段rt所占用的行駛時間段tspart，將列車trm對應感應記錄中行駛時間段tspart內所有磁感應分布圖作為標記行駛記錄recm的參照圖。

57、然后，分別為每條標記行駛記錄設定參照圖，根據參照圖cz1對應的時間分析列車在行駛路段rt上的位置作為cz1的參照位置，分別分析每張參照圖的參照位置。

58、最后，設置采樣數r，將行駛路段rt均勻拆分為r個距離相同的采樣路段，按照參照位置將所有參照圖分別歸屬于不同的采樣路段，標記存在參照圖的采樣路段。

59、差異指數計算單元用于計算每個標記采樣路段的差異指數。

60、首先，設置測量點數c，在每張參照圖上均勻設置c個測量點，分析每個測量點的電場強度和磁場強度。

61、其次，獲取標記采樣路段ldm下所有參照圖，分析這些參照圖中測量點cl的電場強度和磁場強度并分別計算標準差，將電場強度的標準差和磁場強度標準差求和后作為測量點cl的差異系數。

62、最后，分別計算每個測量點的差異系數，將所有測量點的差異系數求和后作為標記采樣路段ldm的差異指數。分別計算每個標記采樣路段的差異指數，設置指數閾值e，將差異指數小于e的標記采樣路段作為節點。

63、智能推薦模塊包括電磁感應預測單元和最佳位置推薦單元。

64、電磁感應預測單元用于為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖。

65、首先，分析標記行駛記錄recm中節點j所占用的行駛時間段的時長time，將節點j的長度除以time得到列車trm在節點j上的行駛速度。

66、計算所有標記行駛記錄對應列車在節點j上行駛速度的平均值，并將結果作為節點j的參考速度，分別計算每個節點的參考速度。

67、其次，獲取對象選定的列車trd，檢索感應日志中列車trd的全部磁感應分布圖，根據磁感應分布圖cz2對應的時間分析列車的瞬時速度ss2，將瞬時速度ss2作為磁感應分布圖cz2的描述速度，分別計算每張磁感應分布圖對應的描述速度。

68、然后，獲取節點j的參考速度spj，篩選出列車trd中描述速度等于參考速度spj的所有磁感應分布圖，計算這些參照圖中測量點cl的電場強度平均值和磁場強度平均值，并分別作為測量點cl的參考電場強度和參考磁場強度。

69、最后，分別計算每個測量點的參考電場強度和參考磁場強度，根據所有測量點的參考電場強度和參考磁場強度為節點j繪制電磁場分布參考圖，為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖。

70、最佳位置推薦單元用于分析最佳座位并推薦至對象。

71、首先，將列車trd車廂內全部座位分別映射到每個節點的電磁場分布參考圖中，分析每張電磁場分布參考圖中各座位處的電場強度和磁場強度。

72、其次，根據電場強度和磁場強度在磁感應影響圖中檢索對應磁通量密度，在每張電磁場分布參考圖中標注各座位的磁通量密度。

73、然后，統計所有節點數量k，獲取座位seat在各電磁場分布參考圖中的磁通量密度，并計算平均值作為座位seat的平均磁通量密度。

74、最后，根據公式計算得到座位seat的影響指數yzseat。其中，α為常數，tave為所有座位平均磁通量密度的平均值，為第i張電磁場分布參考圖中座位seat的磁通量密度。

75、分別計算每個座位的影響指數，選擇影響指數最小的座位作為最佳座位，將最佳座位推薦至對象。

76、數據存儲模塊根據剩余行駛路線重新設定節點，再次尋找最佳座位進行推薦。通過傳感器采集列車行駛情況以及車廂內的電磁場分布情況，分別生成行駛記錄和感應記錄后存入歷史日志中。

77、與現有技術相比，本發明所達到的有益效果是：

78、精準的節點設定：本技術通過分析行程信息從而劃分行駛路段，將行駛路段拆分為若干個采樣路段，通過分析行駛記錄為每個采樣路段設定若干個參照圖。在參照圖中建立測量點，通過計算每個測量點的差異系數，從而計算采樣路段的差異指數并設定節點。相比于現有技術中隨機或固定設置節點更加精準，使得后續數據分析處理結果更加可靠。

79、動態的位置推薦：本技術通過分析歷史日志計算每個節點的參考速度，為每個節點分別繪制電磁場分布參考圖，映射上列車車廂內的全部座位。計算每張電磁場分布參考圖中各座位的磁通量密度，以及各座位的影響指數，根據影響指數選擇最佳座位進行動態推薦。相比于現有技術中的靜態分析和推薦更加具有預見性和智能化。

80、綜上所述，本發明相比于傳統技術具有精準的節點設定和動態的位置推薦優勢，能夠提高磁感應數據分析效率。