基于智能運維平臺的城軌車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測

■劉 洋 李沛海 王遠瑾

（1.重慶市軌道交通（集團） 有限公司，重慶 401120；2.重慶長征重工有限責任公司，重慶 400083）

隨著城市化發(fā)展進程的加快，加上道路交通建設的不斷推進， 使得城市人口越發(fā)呈現(xiàn)集中的趨勢，城市軌道交通車輛數(shù)量也因此處于不斷增長的態(tài)勢。 然而，大幅度增長的車輛給車輛監(jiān)測工作造成了較大的壓力。 在未來的城市交通系統(tǒng)中，智能運維平臺將占據(jù)重要位置[1]。 隨著智能運維平臺的不斷發(fā)展，向著信息化與自動化不斷進步，智能運維平臺的應用已經(jīng)是交通行業(yè)關注重點[2]。 在近些年的研究建設中，智能運維平臺在交通領域各方面都起到了巨大作用，例如：交通運營、交通監(jiān)控等[3]。由于城軌車輛工作性質(zhì)的原因， 過于頻繁啟動、停車、加速、剎車，車輛的關鍵部件容易發(fā)生異常，使車輛運行安全無法得到保障[4]。 城軌車輛作為城市居民運輸?shù)闹匾ぞ撸?每天乘坐居民數(shù)量極大，其安全性、穩(wěn)定性是發(fā)展的根本。 因此，一套良好的車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測方法，是支撐城市交通發(fā)展的基礎。 本文通過對智能運維平臺的分析，提出關于城軌車輛實時監(jiān)測的方法，希望可以提升城軌交通的安全性。

1 智能運維平臺分析

智能運維平臺，是指以自動化、智能化的平臺為基礎，運維工程師需要低成本、高質(zhì)量完成客戶需求[5]。 城軌車輛關鍵部位異常如果得不到及時監(jiān)測維修，極易造成停車、追尾、擁堵等交通事故，存在較大的安全隱患[6]。 在城軌交通中運用智能運維理念，數(shù)據(jù)的收集與存儲是最基礎的項目，強調(diào)的重點是保證城軌交通車輛質(zhì)量安全。 智能運維是將多種先進技術進行有效融合，其中包括通信、計算機、電子器件等。 將智能運維應用在城市交通管理中，在保證了應用范圍廣、作用大的同時，還確保了應用中的實時性與準確性。

在城軌車輛運行中，應及時發(fā)現(xiàn)問題，合理制定維修策略，在保證車輛安全的基礎上，延長車輛生命周期，以達到運營的可持續(xù)發(fā)展，并最優(yōu)化配置資源[7-8]。 隨著對車輛監(jiān)測問題的重視程度不斷加強，現(xiàn)已可以將智能設備放置于車輛頂部、底部、側(cè)面， 從而實現(xiàn)對車輛關鍵部件的異常實時監(jiān)測；在大數(shù)據(jù)支持下， 對城軌車輛運行狀態(tài)進行掌握，保障車輛的運行順暢[9-10]。

2 基于智能運維的城軌車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測設計

為了保證城軌交通安全、可持續(xù)發(fā)展，以智能運維系統(tǒng)平臺為基礎，通過各設備系統(tǒng)故障對車輛運行的影響分析，以及智能化建設成本研究，進行城軌車輛關鍵部件的實時監(jiān)測[11-12]；其中關鍵部件包括高壓部、變流器、牽引電機等，這些部件是列車“能量流”和“動力鏈”轉(zhuǎn)換的核心部件。 數(shù)據(jù)是智能運維背景下城軌車輛部件異常監(jiān)測的基礎。 因此，在整個實時監(jiān)測中，先進行數(shù)據(jù)采集與存儲，再構(gòu)建ACE 框架、制定異常判別標準、優(yōu)化部件異常判別，這3 個步驟完成了對車輛的監(jiān)測工作，最后通過平臺展示監(jiān)測結(jié)果，整個監(jiān)測系統(tǒng)如圖1 所示。

圖1 城軌車輛異常監(jiān)測系統(tǒng)

2.1 車輛部件數(shù)據(jù)采集與存儲

數(shù)據(jù)采集主要指的是城軌車輛關鍵部件信息數(shù)據(jù)的收集，并與車輛外部放置的外場設備進行實時通訊， 從而確保對關鍵部件數(shù)據(jù)分析的準確性，保證城軌車輛運行狀態(tài)[13-14]。 在保持通訊的前提下進行數(shù)據(jù)采集，在數(shù)據(jù)采集過程中需要保證外場設備與網(wǎng)絡之間的連通性， 才能有效采集部件信息。車輛部件數(shù)據(jù)采集的流程如圖2 所示。

圖2 車輛部件數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集主要依靠采集服務器，通過服務器對車輛關鍵部件狀態(tài)、信息進行收集，采集完成后將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。 采集信息一般會隨著車輛實時運行狀況的變化而改變，屬于實時性數(shù)據(jù)。 負責信息采集的服務器在建立正常通訊后，將進行初始化工作，連接數(shù)據(jù)庫，并通過計時器設定數(shù)據(jù)采集周期，采集完成后發(fā)送指令給外場設備。 外場設備將發(fā)送設備的類型、運行狀態(tài)數(shù)據(jù)等實時數(shù)據(jù)信息，并把信息解析后整理至數(shù)據(jù)庫保存。

而數(shù)據(jù)存儲模塊的核心就是將采集的數(shù)據(jù)按照邏輯進行存儲， 在這個過程中需要注意2 個重點：一是要按照實際需求來規(guī)劃數(shù)據(jù)庫；二是要將數(shù)據(jù)盡量簡便處理，以減輕數(shù)據(jù)維護難度。 此外，數(shù)據(jù)存儲還有一個作用就是允許用戶對數(shù)據(jù)進行操作。

2.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)處理框架

在城軌車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測中，主要目標是對車輛部件的異常分析。 在獲取部件實時有效數(shù)據(jù)后，需要選擇合適的算法，完成對車輛部件異常判別工作。 因此，對于異常判別算法的要求較為嚴苛，而構(gòu)建的框架決定了算法的選取。 在構(gòu)建框架時， 本文選擇的是最為流行的c++開發(fā)框架Adaptive Communication Environment， 簡稱為ACE框架。 該框架在車輛部件實時監(jiān)測應用中的要求有：（1）多線程，通過多線程對socket 或者數(shù)據(jù)進行操作，同步是其中最需要思考的問題。 當多個部件檢測設備同時進行請求，可以通過多線程完成ACE框架的并發(fā)機制處理。 （2）在業(yè)務處理方面，應將異常判別算法的c++實現(xiàn)作為重點處理工作。（3）事件分離，多個部件檢測設備同時請求時，采用ACE 分離機制處理，提高運行效率。 以上述內(nèi)容為需求構(gòu)建的ACE 框架， 可以較好地實現(xiàn)部件異常監(jiān)測功能。 構(gòu)建ACE 框架過程中，有一個需要重視的環(huán)節(jié)就是處理中心類，在初始化數(shù)據(jù)庫、部件實例創(chuàng)建、分析線程設備啟動方面都發(fā)揮巨大作用。 在處理中心類中，包含3 個接口，每個接口都有相應的負責工作內(nèi)容：一是DbInit（）接口，其職責是完成初始化數(shù)據(jù)庫工作，還有數(shù)據(jù)庫與occi 環(huán)境的連接；二是CreateDevAlarm（）接口，該接口的職責是需要同時進行多個部件實例的創(chuàng)建； 三是DevAnalysis U 函數(shù)接口，其工作內(nèi)容在于將CreateDevAlarm（）接口創(chuàng)建的實例進行分析線程的執(zhí)行工作。 當ACE 框架構(gòu)建完成后即可投入運用。

除此之外，后臺報警程序的開發(fā)，需根據(jù)各部件的異常判斷方法進行設計。 在數(shù)據(jù)庫同監(jiān)測平臺進行聯(lián)系的過程中，ACE 的線程等待也不可或缺；而線程作為處理函數(shù)的主動對象具有異步性特點。

2.3 制定異常判別標準

在ACE 框架搭建完成之后， 檢測系統(tǒng)的輪廓就大致呈現(xiàn)。 隨后進行部件異常判別標準的制定，為以后的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析提供模板，后續(xù)的分析工作便可依據(jù)模板流程推進。 城軌車輛關鍵部件異常判斷需針對3 方面進行分析： 網(wǎng)絡連接正常與否、車輛部件數(shù)據(jù)讀取是否正常、采集到數(shù)據(jù)與常規(guī)數(shù)據(jù)是否相符；以此作為標準制定的依據(jù)，本文設計了報警基類CBaseAlarm 及一些子類， 子類分別對應車輛的關鍵部件。 在實時監(jiān)測過程中， 基類CBaseAlarm 負責接口的功能。表1 為基類接口的定義與功能。

表1 接口的定義及功能

2.4 優(yōu)化部件異常判別

車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測，其本質(zhì)在于部件異常判斷技術。 部件異常判斷的依據(jù)是特征提取，也就是通過數(shù)據(jù)采集與存儲模塊實現(xiàn)后的數(shù)據(jù)信息，進行有效分析數(shù)據(jù)的提取，將冗余數(shù)據(jù)進行刪除。然而。由于城軌車輛部件信息繁多、功能復雜，使得采集的數(shù)據(jù)依舊存在一部分的不相關或不重要數(shù)據(jù)。 如果進行特征提取時，使用這部分冗余數(shù)據(jù)，會造成資源消耗增加。 作為異常判斷技術的重要環(huán)節(jié)，特征提取是整個監(jiān)測過程的導向。 部件異常判斷算法的優(yōu)化， 也要通過基類的3 個接口來實現(xiàn)。

首先是NetPing 接口， 其主要作用在于查看網(wǎng)絡連接狀態(tài)。 這個接口的實現(xiàn)方式在于IP 地址是否能ping 通，如果ping 通正常，就代表網(wǎng)絡連接狀態(tài)良好。 反之，即表示部件出現(xiàn)異常。 Ping 的進行，依靠的是網(wǎng)絡IP 協(xié)議，通過報文的數(shù)量、時間間隔等相關數(shù)據(jù)來判別。

其次是實時數(shù)據(jù)分析接口，第1 步將各個部件的相關實時數(shù)據(jù)進行讀??； 第2 步對數(shù)據(jù)ID進行判斷，當數(shù)據(jù)沒有顯示為空的狀態(tài)下，代表部件正常，當數(shù)據(jù)顯示為空，代表部件出現(xiàn)異常；第3 步對比異常情況與報警表異常記錄，檢查所出現(xiàn)情況是否已經(jīng)做了記錄。 沒有記錄的情況下，將異常補充進去，如果有過記錄，就要檢查現(xiàn)在與之前的報警等級是否相同；第4 步觀察報警等級，報警等級相同不用處理，等級出現(xiàn)變化時應及時更新。

最后是關于報警信息入庫的實現(xiàn)。 需要將接口與數(shù)據(jù)庫相連接， 接口中包含返回結(jié)果集查詢、數(shù)據(jù)庫的插入等，將相關接口通過occi 進行實現(xiàn)。 先利用Connection 類對象完成一個對象的生成，再進行數(shù)據(jù)循環(huán)填充。 循環(huán)結(jié)束后，將生成的對象批量插入數(shù)據(jù)庫，最后完成事務提交。 在過程中加入異常檢錯代碼，從而進行部件異常信息捕捉。 通過以上所有步驟，完成車輛部件異常監(jiān)測工作。

2.5 展示監(jiān)測結(jié)果

在實現(xiàn)城軌車輛關鍵部件實時監(jiān)測后，還需設置一個平臺將監(jiān)測結(jié)果展示出來，當系統(tǒng)監(jiān)測到異常信息時，工作人員可以通過可視化操作進一步判斷關鍵部件的狀態(tài)， 有利于后期的異常運維處理。監(jiān)測平臺按照系統(tǒng)的要求，以表格形式詳細展示監(jiān)測結(jié)果和報警信息；平臺展示是監(jiān)測工作與運維工作的連接點，有利于實現(xiàn)快速高效溝通。

3 實驗與分析

為驗證本文所提出監(jiān)測方法的有效性，采用同一輛城市軌道車進行實驗論證。 首先采用視頻監(jiān)測方法， 通過攝像機采集城軌車輛部件實時圖像，由處理器處理， 以監(jiān)測車輛關鍵部件的異常情況；共進行5 次監(jiān)測實驗，每次實驗同時增加檢測的關鍵部件數(shù)量，記錄其檢測結(jié)果；然后利用微波監(jiān)測方法，在車輛上設置發(fā)射天線和發(fā)射接收器，通過低能量的連續(xù)頻率調(diào)制微波信號發(fā)射，根據(jù)回波信號對車輛不同部件情況進行檢測， 同樣進行5 次實驗，監(jiān)測部件依次增加，記錄監(jiān)測情況；最后采用本文所提出的實時監(jiān)測方法， 提前的采集與存儲部件相關數(shù)據(jù)，在關鍵部件附近放置相關設備，根據(jù)設備實時收集的數(shù)據(jù)進行后臺分析， 判斷部件異常情況，與前2 種方法相同，也進行5 次測驗，并記錄了監(jiān)測結(jié)果。 經(jīng)過實驗，3 種方法的監(jiān)測情況如表2 所示。

表2 3 種方法的監(jiān)測結(jié)果

通過表2 可知，3 種監(jiān)測方法在監(jiān)測條件與監(jiān)測部件數(shù)量完全相同的情況下，傳統(tǒng)視頻監(jiān)測與微波監(jiān)測方法隨著監(jiān)測部件數(shù)量的增加，其準確度不斷下降，從一開始監(jiān)測2 個部件時，視頻監(jiān)測準確度為87%，微波監(jiān)測為94%，實時監(jiān)測的準確度為96%。 隨后2 種傳統(tǒng)方法準確度不斷下降，直到同時監(jiān)測10 個部件時，視頻監(jiān)測準確率下降至57%。微波監(jiān)測降至65%， 而實時監(jiān)測方法并未受到影響， 無論監(jiān)測數(shù)量如何變化， 其準確度均保持在90%以上。 因此可以得出結(jié)論，本文所提出的城軌車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測方法在實際應用中是更加有效的，可在同時監(jiān)測多個部件時仍舊保持其監(jiān)測準確度；該方法是以數(shù)據(jù)為依托，基于智能運維平臺設計出的監(jiān)測方法，有利于檢測工作的順利進行與監(jiān)測準確度的提升， 保證城軌車輛安全、可靠發(fā)展。

4 結(jié)語

本文以智能運維平臺為基礎，對城軌車輛關鍵部件異常實時監(jiān)測進行探究，在明確監(jiān)測現(xiàn)狀后提出了新的監(jiān)測方法，并經(jīng)由實驗論證，認為該方法實際應用效果良好， 可加強城軌車輛監(jiān)測力度，推進智能運維平臺的應用，保證城市交通安全發(fā)展。