基于大數(shù)據(jù)的鐵路信號(hào)系統(tǒng)智能運(yùn)維方案研究

姚偉強(qiáng)

（中國(guó)鐵路烏魯木齊局集團(tuán)有限公司 阿勒泰基礎(chǔ)設(shè)施段，新疆 烏魯木齊 830000）

0 引 言

隨著我國(guó)鐵路的高速建設(shè)與發(fā)展，大量線路的新建與運(yùn)營(yíng)使得鐵路相關(guān)專(zhuān)業(yè)設(shè)備數(shù)量急劇增加，而信號(hào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備種類(lèi)多而分布廣，需要大量運(yùn)維人員確保系統(tǒng)的正常穩(wěn)定運(yùn)行。由于運(yùn)維管理難度的不斷加大，信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)維的智能化、集成化與信息化等問(wèn)題亟待解決，建設(shè)基于大數(shù)據(jù)的信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)已成為信號(hào)維護(hù)系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢(shì)。為了預(yù)測(cè)和規(guī)避設(shè)備故障導(dǎo)致的惡劣影響，提高信號(hào)維護(hù)人員的工作效率，保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩€(wěn)定運(yùn)營(yíng)，以綜和智能采集、信息化管理為核心的智能監(jiān)測(cè)技術(shù)被應(yīng)用于信號(hào)運(yùn)維系統(tǒng)中。目前信號(hào)設(shè)備按照布置地點(diǎn)主要分為車(chē)載設(shè)備和軌旁設(shè)備，其監(jiān)測(cè)手段分為列車(chē)監(jiān)測(cè)和軌旁集中監(jiān)測(cè)兩種。列車(chē)監(jiān)測(cè)是在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中對(duì)車(chē)載設(shè)備動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓包獲取，將獲取的數(shù)據(jù)通過(guò)車(chē)地通信技術(shù)與基站聯(lián)系，從而保障列車(chē)的安全行使；軌旁設(shè)備的監(jiān)測(cè)主要是通過(guò)在車(chē)站采集電源、道岔、軌道電路等基礎(chǔ)信號(hào)設(shè)備的模擬量、開(kāi)關(guān)量信息，而對(duì)于聯(lián)鎖、電源屏、智能燈絲等本身具備監(jiān)測(cè)功能的設(shè)備，通過(guò)接口獲取其相關(guān)狀態(tài)信息，有故障時(shí)及時(shí)報(bào)警。雖然智能監(jiān)測(cè)技術(shù)在信號(hào)運(yùn)維系統(tǒng)中已取得了一定程度的應(yīng)用，但仍存在一些問(wèn)題需要解決。文獻(xiàn)[3]基于圖論模型的方法對(duì)計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)進(jìn)行可視化模型的研究，并使用時(shí)序和模糊推理的方法對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜故障進(jìn)行智能診斷；文獻(xiàn)[4]分析了川藏鐵路線的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境與勘測(cè)資料，結(jié)合用戶需求對(duì)信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)的功能與技術(shù)條件進(jìn)行了研究；文獻(xiàn)[5]從信號(hào)運(yùn)維的系統(tǒng)層面出發(fā)，定義了關(guān)聯(lián)信號(hào)系統(tǒng)并構(gòu)建了分層架構(gòu)模型，提出了動(dòng)態(tài)定量評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方案，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和故障診斷。

首先由于鐵路日常運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、圖像信息及操作日志等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不利于數(shù)據(jù)分析與系統(tǒng)決策；其次信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣且不斷積累，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已很難處理這些多源異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)。為了最大化發(fā)揮運(yùn)維大數(shù)據(jù)價(jià)值，對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化處理，使其用于智能運(yùn)維數(shù)據(jù)分析，為系統(tǒng)決策提供數(shù)據(jù)支持。本文介紹了鐵路信號(hào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，分析了運(yùn)維大數(shù)據(jù)的來(lái)源，提出現(xiàn)階段數(shù)據(jù)處理過(guò)程中存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)出鐵路信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)并在關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)功能等方面進(jìn)行研究。

1 鐵路信號(hào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

鐵路信號(hào)系統(tǒng)主要有列控系統(tǒng)、聯(lián)鎖系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)、信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及通信設(shè)備組成，其按照設(shè)備布置地點(diǎn)主要分為：調(diào)度中心、車(chē)站設(shè)備、軌旁區(qū)間設(shè)備、車(chē)載設(shè)備、車(chē)輛段及維修中心，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。目前信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是在車(chē)站完成外電網(wǎng)監(jiān)測(cè)、電纜對(duì)地絕緣測(cè)試、電源對(duì)地漏泄電流測(cè)試、道岔監(jiān)測(cè)、軌道電路監(jiān)測(cè)、熔絲報(bào)警監(jiān)測(cè)、溫濕度采集等功能；在維修中心與列控系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)接口，獲取這些設(shè)備的狀態(tài)信息，有故障時(shí)及時(shí)發(fā)出報(bào)警；監(jiān)測(cè)主機(jī)對(duì)采集的信號(hào)設(shè)備參數(shù)進(jìn)行故障診斷，提供維修建議，指導(dǎo)用戶進(jìn)行設(shè)備維護(hù)。

圖1 信號(hào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

目前鐵路信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)依舊存在以下幾個(gè)方面的不足：

（1）監(jiān)測(cè)系統(tǒng)僅通過(guò)傳感器等設(shè)備獲取線路電流電壓信息，通過(guò)設(shè)備間的接口采集通信數(shù)據(jù)信息，而對(duì)于監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)化信息無(wú)法進(jìn)行智能分析與處理，無(wú)法準(zhǔn)確判斷設(shè)備處于正?；蚬收蠣顟B(tài)，現(xiàn)階段主要依靠維護(hù)人員依據(jù)自身專(zhuān)業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)分析判斷設(shè)備狀態(tài)。

（2）對(duì)于獲得的大量數(shù)據(jù)無(wú)法做到被監(jiān)測(cè)設(shè)備、監(jiān)測(cè)基站及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之間的綜合處理，監(jiān)測(cè)列車(chē)獲得的數(shù)據(jù)與監(jiān)測(cè)車(chē)站獲得的數(shù)據(jù)只能分別分析處理，車(chē)地?cái)?shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)共享，未能綜合考慮人員操作、設(shè)備狀態(tài)、運(yùn)行環(huán)境的關(guān)系，未能從整體角度智能分析整個(gè)系統(tǒng)。

（3）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源較多結(jié)構(gòu)各異，如系統(tǒng)信息采集數(shù)據(jù)、調(diào)度人員及司機(jī)操作指令、維護(hù)人員記錄日志等，對(duì)于獲得的這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，存在術(shù)語(yǔ)、格式、內(nèi)容等不統(tǒng)一不規(guī)范的問(wèn)題，維護(hù)系統(tǒng)無(wú)法直接使用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析與決策支持。

對(duì)于目前信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在的不足，設(shè)計(jì)出新型的信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)，結(jié)合大數(shù)據(jù)特點(diǎn)及其相關(guān)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障定位、智能監(jiān)測(cè)與分析，從而解決電務(wù)人員維護(hù)工作強(qiáng)度高、故障排查難度大等問(wèn)題，能有效提高鐵路信號(hào)系統(tǒng)的維護(hù)效率。

2 信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

智能運(yùn)維系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)匯集及儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用、數(shù)據(jù)顯示幾個(gè)方面，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源主要有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、維護(hù)檢修數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)及其他公共數(shù)據(jù)。其中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括電源設(shè)備、道岔、軌道電路等基礎(chǔ)信號(hào)設(shè)備的模擬量、開(kāi)關(guān)量信息，對(duì)于聯(lián)鎖、電源屏、智能燈絲本身具備監(jiān)測(cè)功能的設(shè)備，通過(guò)接口獲取其相關(guān)狀態(tài)信息；維護(hù)檢修數(shù)據(jù)主要有檢修日志、設(shè)備履歷、日常巡檢記錄等數(shù)據(jù)；運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要有行車(chē)計(jì)劃、運(yùn)營(yíng)時(shí)刻表、調(diào)度人員指揮記錄等。

（2）數(shù)據(jù)匯集是指對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)歸并整合，如速度、距離、加速度、設(shè)備狀態(tài)、行車(chē)狀態(tài)、線路狀態(tài)等格式化數(shù)據(jù)以及視頻、圖像、聲音、維修記錄、系統(tǒng)日志等非格式化數(shù)據(jù)。對(duì)獲得的數(shù)據(jù)屬性抽取、轉(zhuǎn)化和融合的方式進(jìn)行規(guī)范化處理，通過(guò)匹配時(shí)間地點(diǎn)等信息進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，避免數(shù)據(jù)錯(cuò)亂或產(chǎn)生歧義。

（3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是將規(guī)范化后的數(shù)據(jù)根據(jù)日期、地點(diǎn)、關(guān)系型、非關(guān)系型等特點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)。隨著運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不斷累加，需要的存儲(chǔ)空間較大，可通過(guò)周期性清理的方式定期清理數(shù)據(jù)，可根據(jù)需求一個(gè)月、三個(gè)月、半年或一年進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。

（4）數(shù)據(jù)分析及計(jì)算是數(shù)據(jù)處理的核心，可根據(jù)需求抽取相關(guān)數(shù)據(jù)或關(guān)鍵數(shù)據(jù)，對(duì)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以避免數(shù)據(jù)噪聲導(dǎo)致的較大計(jì)算誤差，通過(guò)邏輯分析、回歸分析和云計(jì)算等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，最后還需衡量計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確及好壞，使其更精準(zhǔn)地體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

（5）數(shù)據(jù)應(yīng)用是以數(shù)據(jù)分析及計(jì)算結(jié)果為依托，實(shí)現(xiàn)故障定位、故障診斷及處置、應(yīng)急處理指揮與流程、日常檢修維護(hù)重點(diǎn)目標(biāo)、故障預(yù)測(cè)、設(shè)備健康及全壽命周期管理等功能。

（6）數(shù)據(jù)展示是通過(guò)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)，將數(shù)據(jù)分析計(jì)算的結(jié)果在平臺(tái)進(jìn)行展示，可通過(guò)圖形、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D、設(shè)備模型等方式更直觀地向用戶呈現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)結(jié)果，滿足電務(wù)人員的各項(xiàng)展示需求。

3 大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

目前大數(shù)據(jù)主要使用的技術(shù)有數(shù)據(jù)采集與集成、數(shù)據(jù)的分析與挖掘（如谷歌公司推出的Map Reduce技術(shù)、開(kāi)發(fā)分布式文件系統(tǒng)GFS、Big Table分布式并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)）、數(shù)據(jù)可視化與人機(jī)交互技術(shù)（如標(biāo)簽云、歷史流技術(shù)等）。下面將針對(duì)信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)中所使用到的數(shù)據(jù)接入技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)與故障預(yù)測(cè)健康管理技術(shù)進(jìn)行介紹：

3.1 數(shù)據(jù)接入技術(shù)

鐵路信號(hào)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)按照特點(diǎn)可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，靜態(tài)數(shù)據(jù)有設(shè)備名稱及屬性等穩(wěn)定不變的數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括檢修巡檢記錄、告警信息、操作命令、調(diào)度命令、設(shè)備動(dòng)作記錄、列車(chē)運(yùn)行記錄等實(shí)時(shí)更新且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)；按照類(lèi)型可分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、圖片視頻數(shù)據(jù)、消息記錄等數(shù)據(jù)。目前的數(shù)據(jù)接入技術(shù)中通過(guò)面向資源的REST標(biāo)準(zhǔn)，利用HTTP動(dòng)詞、狀態(tài)碼、報(bào)頭等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的接口，RESTFUL風(fēng)格的接口前后端分離，能減少通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，同時(shí)以JSON作為數(shù)據(jù)交換格式，可避免數(shù)據(jù)注入等安全問(wèn)題，適于接入靜態(tài)數(shù)據(jù)。Kafka是一種高吞吐量的發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，具有高吞吐量、低耦合、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)，可用于傳輸動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)多種多樣，將這些結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，使數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化。首先需要形式化定義數(shù)據(jù)庫(kù)到RDF的轉(zhuǎn)換，從局部數(shù)據(jù)到整體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換要求嚴(yán)格推理、邏輯驗(yàn)證，是保證數(shù)據(jù)合并、語(yǔ)義一致、轉(zhuǎn)換完備的重要步驟；其次利用基于RDF（S）的閉包算法，通過(guò)對(duì)RDF（S）本體的每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推理計(jì)算，將RDF（S）本體圖中的知識(shí)表達(dá)出來(lái)，可考慮數(shù)據(jù)中的日期、時(shí)間、地點(diǎn)等信息完成數(shù)據(jù)的匹配；最后對(duì)比RDF（S）本體與數(shù)據(jù)融合后的相似程度，以驗(yàn)證融合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

3.3 故障預(yù)測(cè)與健康管理

設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）技術(shù)可根據(jù)數(shù)據(jù)判定設(shè)備性能，監(jiān)測(cè)和診斷設(shè)備故障，提前預(yù)測(cè)故障的發(fā)生，電務(wù)維修人員可根據(jù)預(yù)測(cè)提前采取維護(hù)手段或容錯(cuò)措施保障運(yùn)營(yíng)。PHM通過(guò)平臺(tái)大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵參數(shù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比分析實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別與診斷，根據(jù)故障處理流程及設(shè)備維護(hù)規(guī)程提出維修策略，PHM還具有設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估和壽命追蹤功能。能夠?qū)崿F(xiàn)從板卡、模塊到部件到設(shè)備再到系統(tǒng)的不同層級(jí)、不同級(jí)別的綜合診斷、預(yù)測(cè)和健康管理。

4 結(jié) 論

智能運(yùn)維系統(tǒng)已成為鐵路運(yùn)維發(fā)展的主要方向，以信號(hào)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，通過(guò)數(shù)據(jù)處理技術(shù)將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)接入技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)智能分析、故障診斷及設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)設(shè)備的集成監(jiān)督、故障預(yù)測(cè)綜合管控。隨著我國(guó)科技技術(shù)的不斷發(fā)展，實(shí)現(xiàn)信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的集成化與智能化，為電務(wù)人員提供數(shù)據(jù)分析與智能診斷，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)建設(shè)友好人機(jī)界面，促進(jìn)了設(shè)備由計(jì)劃修到狀態(tài)修的轉(zhuǎn)變，提升故障處置效率，減少信號(hào)系統(tǒng)維護(hù)成本，為實(shí)現(xiàn)鐵路系統(tǒng)智慧運(yùn)營(yíng)提供技術(shù)支撐。