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    基于主動維保的城軌列車停車精度數(shù)據(jù)分析方法研究

    2019-01-10 06:57李沃
    科技視界 2019年35期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)分析

    李沃

    【摘 要】通過對城軌運營主動維保模式的研究,提出了一種列車停車精度的分析方法。該方法通過對停車精度歷史數(shù)據(jù)的分析和對比,可以精準定位和預判停車精度發(fā)生偏差的列車和站臺,以及停車精度發(fā)生偏差的嚴重程度。一定程度上達到了停車精度的預警,為主動維保提供信息化智能化的支持。

    【關鍵詞】主動維保;停車精度;數(shù)據(jù)分析

    中圖分類號: U239.5 文獻標識碼: A文章編號: 2095-2457(2019)35-0014-002

    DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.35.006

    0 引言

    隨著各行業(yè)的數(shù)據(jù)爆發(fā)增長,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術已經(jīng)不能夠滿足業(yè)務的要求,信息行業(yè)隨之推出的各種針對海量數(shù)據(jù)處理的技術-大數(shù)據(jù)技術。大數(shù)據(jù)技術經(jīng)過幾年的發(fā)展已經(jīng)成為成熟的技術,最初在金融行業(yè)應用,現(xiàn)在已經(jīng)擴展到了各行各業(yè)。在大數(shù)據(jù)技術的基礎上,國家層面提出了智慧城市的發(fā)展方向。交通是城市運轉的重要組成部分,其中的軌道交通每時每刻都產(chǎn)生大量的運行數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)達到了大數(shù)據(jù)的標準,可以應用大數(shù)據(jù)技術對軌道交通的數(shù)據(jù)進行分析處理。停車精度時ATO(列車自動駕駛系統(tǒng))所采集的重要的數(shù)據(jù),是關系到軌道運營安全的關鍵數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)技術對停車精度數(shù)據(jù)進行分析,可以對停車精度趨勢進行預測,綜合提升軌道運營和維護的水平。

    1 研究背景和意義

    車停車精度是城軌列車運行時的關鍵指標,停車精度的準確性,關系到列車乘客上下車速度,列車制動性能等指標[1],關系到行車安全和列車的運載能力,停車精度頻繁發(fā)生過標,欠標或者停車精度不穩(wěn)定的情況,會導致列車頻繁進行自動運行調(diào)整,增加了ATO系統(tǒng)的負擔,增加了軌道運營的風險。列車停車精度數(shù)據(jù)是通過ATO系統(tǒng)實時采集上來[2],以支撐列車和信號設備的實時監(jiān)測系統(tǒng)的顯示,但是目前建設的線路對這些數(shù)據(jù)的利用程度有限,主要包括以下幾方面:

    (1)數(shù)據(jù)多作為歷史數(shù)據(jù)存儲起來,沒有進一步的整理和挖掘。

    (2)數(shù)據(jù)格式繁多,維度不統(tǒng)一難以支撐數(shù)據(jù)分析。

    (3)用戶和供應商對數(shù)據(jù)本身價值的認識程度不高。

    (4)用戶只關注停車嚴重過標和欠標的情況,不關注整體列車停車精度的變化情況以及變化趨勢。

    所以有必要通過對歷史數(shù)據(jù)的研究來發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值,通過歷史數(shù)據(jù)的分析得出有趣的趨勢和預警的結論,從未提升運營和維護的水平,提升運維的主動性。

    2 主動維保模式介紹

    城市軌道交通系統(tǒng)主動運維決策支持技術是指一系列能夠讓城市軌道交通系統(tǒng)由被動運維(定期、事后維護保養(yǎng))變事前基于系統(tǒng)狀態(tài)進行運維決策的技術,包括實時監(jiān)測、關鍵信息特征識別、故障演變規(guī)律、狀態(tài)評估預警等一系列的技術[3]。傳統(tǒng)的運營的維保工作主要是基于線路和列車設備發(fā)生的具體故障來進行,屬于故障修的范疇。主動運維技術應用到軌道運營和維保工作當中后,會整體提升軌道運營維護的水平,將故障修全面提升到狀態(tài)修,提升整體城軌運維的自動化和智能化水平,將維保工作由被動轉化為主動。

    3 列車停車精度介紹

    停車精度是由列車自動停車控制,作為ATO系統(tǒng)的一項關鍵技術。為保證乘客安全,現(xiàn)在越來越多的站臺都帶有屏蔽門[4]。停車精度不準確會對乘客上下車造成影響,還會對列車的通信造成影響,嚴重影響城軌列車的運行效率,還會影響乘客的上下車,從而降低交通系統(tǒng)的運行效率。列車標準的停車精度設定的范圍為±30cm,列車ATO系統(tǒng)會根據(jù)列車和環(huán)境的一系列參數(shù)和因素,去調(diào)整列車制動的精確性,從而保證列車停車精度的準確性。當列車出現(xiàn)了不準確的停車精度記錄時候,說明ATO系統(tǒng)在制動控制方面出現(xiàn)了誤差。然而更多的時候列車停車精度是在標準的范圍之內(nèi),但是停車精度數(shù)值會出現(xiàn)周期性或者規(guī)律性的變化,具有偏離標準值的趨勢,這種變化就要通過數(shù)據(jù)分析的方法去研究分析,得出一定的結論,在列車停車精度出現(xiàn)偏差之前,發(fā)現(xiàn)其趨勢,及時檢修維護,達到主動維保的目標。

    4 大數(shù)據(jù)分析方法

    大數(shù)據(jù)分析典型的分析方法的基礎都是通過數(shù)據(jù)比較而進行的,經(jīng)典的算法有以下幾種,聚類分析,關聯(lián)分析,矩陣分析,多維度分析等。其中的聚類分析是大數(shù)據(jù)分析眾多方法當中,使用的最為廣泛的一種分析方法,該方法可以將各種零散不連續(xù)的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)之間的距離進行科學的分類,每一類數(shù)據(jù)都具備相同的特性[5]。

    對這些歷史的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析可以得到許多有趣的結果。聚類分析是數(shù)據(jù)分析方法中發(fā)展比較早,相對成熟的方法,它將一個數(shù)據(jù)集合按照空間距離分為幾個不同的子集合,是一種經(jīng)典的分類算法。該算法的原理是隨機選定子集的中心點,然后計算集合中每個元素之間的相對距離,通過不斷的迭代和計算,調(diào)整每個子集的中心點,將每個離中心點空間距離最近的元素形成新的集合,直到子集不再發(fā)生變化,從而形成分類的子集,也就是最終的聚類。

    5 停車精度大數(shù)據(jù)分析方法研究

    ATO系統(tǒng)是一個全自動駕駛系統(tǒng),系統(tǒng)在運行過程中會輸出各種運行過程中的狀態(tài)值。狀態(tài)值包含了,速度,牽引,制動,停車精度,開關門,司機駕駛等各種狀態(tài)值信息。這些狀態(tài)值信息中有一部分信息具備都離散的特點,是適合做聚類分析的樣本數(shù)據(jù)。聚類分析是數(shù)據(jù)分析當中最為有效的一種分析方法。該方法可以通過數(shù)學的方式對樣本進行科學分類,具有相似性的樣本會聚集在一類。通過聚類分析很快就可以明確數(shù)據(jù)樣本當中所具備的群組,然后再對每個群組進行有效的分析,可以對一類問題進行統(tǒng)一的定位和處理。

    大數(shù)據(jù)聚類分析的過程以2017年9月16日到2017年10月16日MSS系統(tǒng)采集上來的ATO系統(tǒng)識別的停車精度數(shù)據(jù)來說明問題。該數(shù)據(jù)的采集地點是北京7號線全線站臺的停車精度,時間跨度為一個月,共計采集的樣本數(shù)據(jù)為149342條數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量近15萬條數(shù)據(jù),適合初步進行大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)規(guī)模。

    數(shù)據(jù)中針對停車精度包含了三個維度的屬性。分別為停車時刻,車輛號和站臺三個屬性??梢葬槍@三個屬性進行數(shù)據(jù)分析。

    首先通過K-MEANS算法對停車精度的采集數(shù)據(jù)進行分類,根據(jù)維保經(jīng)驗,將停車精度的聚類分析深度定義到8個群組。經(jīng)過10次迭代計算,最終得到了8個群組。分類結果中可以得出聚類分析已經(jīng)可以將樣本劃分為8個群組,所有的樣本都是有效的樣本,沒有的無效樣本。樣本聚類過程成功,說明停車精度數(shù)據(jù)確實在特定的條件下,存在不同程度的數(shù)據(jù)聚集。

    將樣本數(shù)據(jù)帶入群組當中。得出每一個群組的中心點。中心點可以簡單理解為每一組數(shù)據(jù)的二維平均值。計算結果為:1號樣本,中心點為66.47,樣本數(shù)量為36個;2號樣本,中心點為1.12,樣本數(shù)量為7737個;3號樣本,中心點為-16.06,樣本數(shù)量為71979個;4號樣本,中心點為-9.28,樣本數(shù)量為34714個;5號樣本,中心點為32.45,樣本數(shù)量為622個;6號樣本,中心點為-22.7,樣本數(shù)量為31381個;7號樣本,中心點為2633,樣本數(shù)量為7737個;8號樣本,中心點為125.89,樣本數(shù)量為240個。計算完成樣本的中心點以后,可以明顯看出有兩個群組是不正常停車點的狀態(tài),分別是:

    1號樣本,中心點為66.47,樣本數(shù)量為36個。

    8號樣本,中心點為125.89,樣本數(shù)量為240個。

    根據(jù)過標的標準,這兩個群組樣本數(shù)據(jù)已經(jīng)嚴重的過標了,雖然都是嚴重過標,但是經(jīng)過數(shù)據(jù)分析以后,嚴重過標的數(shù)據(jù)形成了兩個群組中心,所以極有可能是由于兩種原因引起的過標數(shù)據(jù)。這樣就需要針對兩個數(shù)據(jù)樣本做進一步的維度分析一確定問題的根源。

    表1 一號群組樣本明細表表

    因為1號群組的樣本數(shù)據(jù)不多,所以可以通過直接觀察數(shù)據(jù)的方法進行問題的排查,經(jīng)排查,車號,日期和站臺數(shù)據(jù)都沒有明顯的集中,經(jīng)過對數(shù)據(jù)的仔細比對以后,發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)問題的時間都集中在早上的5點-7點。這樣就發(fā)現(xiàn)了問題的規(guī)律??梢越o維護人員和設備研發(fā)人員發(fā)出明確的關注信號,要其關注每天早上5點-7點之間的列車制動數(shù)據(jù)和停車精度數(shù)據(jù),以分析停車精度出現(xiàn)少量過標的問題。

    8號樣本的中心點是125.89,其樣本數(shù)量為240個。這個樣本的數(shù)據(jù)量很大,而且125.89的停車精度也說明了停車過標問題極為嚴重,一定是需要重點排查和解決的問題。通過數(shù)據(jù)分析和對比,其他站臺的過標欠標次數(shù)都是3個以內(nèi),焦化廠下行站臺過標次數(shù)為220次。

    通過智能化的分析,最終在站臺維度上看到了問題的發(fā)生集中在焦化廠下行站臺。

    6 總結

    通過對停車精度數(shù)據(jù)進行相應的數(shù)據(jù)分析,可以快速定位停車精度出現(xiàn)偏差的位置和時間,極大程度上提高了城軌運維的主動性,為主動運維提供了有效的數(shù)據(jù)支持。

    【參考文獻】

    [1]羅巖.預測控制在列車自動駕駛系統(tǒng)中的應用研究[D].上海交通大學,2015.

    [2]侯贊.ATO系統(tǒng)綜合性能評價與列車多目標優(yōu)化操縱方法研究[D].北京交通大學,2012.

    [3]蔣益沖.軌道交通電源網(wǎng)管監(jiān)控系統(tǒng)設計與開發(fā)[D].西南交通大學,2017.

    [4]陳東.城軌列車停車控制算法及仿真研究[D].蘭州交通大學,2018.

    [5]游麗平,陳德旺,陳文,劉林.聚類集成技術在地鐵站點類型研究中的應用[J].小型微型計算機系統(tǒng),2019,40(01):236-240.

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