物聯(lián)網(wǎng)技術在鐵路檢測儀表領域中的應用研究

劉朝暉，鐘桂東，陳 棟

檢測儀表在鐵路工務、電務、供電、車輛等專業(yè)日常維護作業(yè)中一直發(fā)揮著重要作用，儀表檢測數(shù)據(jù)也是實現(xiàn)信號設備故障預測與健康管理系統(tǒng)（Prognostic and Health Management，PHM）功能的基礎。目前鐵路各專業(yè)的日常檢修作業(yè)，大多基于各類儀器儀表，通過人工操作、紙質記錄的方式，實現(xiàn)對各類基礎設備設施的檢測［1］。隨著鐵路信息化建設日臻成熟，鐵路運量的持續(xù)提高，對鐵路日常維護作業(yè)的維護效率、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)存儲周期等運維工作也提出了更高的目標［2-4］。當前這種人工紙質記錄數(shù)據(jù)的方式難以滿足要求，主要表現(xiàn)為：

1）檢測維修效率相對較低。人工記錄數(shù)據(jù)的方式需對檢測數(shù)據(jù)逐一記錄，對于較為復雜的故障，需先將數(shù)據(jù)帶回或發(fā)回車間、站段等單位，再組織專家進行分析，增加了對設備故障的分析和處理時間。

2）數(shù)據(jù)準確性難以保證。作業(yè)人員需邊操作、邊記錄，加之作業(yè)現(xiàn)場環(huán)境較為艱苦，干擾因素較多，難免發(fā)生錯記、漏記、串記等情況，容易遺漏、忽略異常數(shù)據(jù)，造成安全隱患。

3）數(shù)據(jù)積累和分析困難。所有檢測數(shù)據(jù)均為紙質存儲，不利于數(shù)據(jù)資產的積累、流轉、分析和利用，也難以對設備狀態(tài)數(shù)據(jù)進行長期保存。維護人員對設備歷史狀態(tài)的分析需要花費大量的時間和精力，不利于快速得出分析結果。

4）難以挖掘數(shù)據(jù)潛在價值。紙質數(shù)據(jù)存儲的方式難以對較長時間內的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)性分析，不利于信號設備PHM技術的實現(xiàn)，無法充分利用數(shù)據(jù)的潛在價值，造成了數(shù)據(jù)資產的浪費。

隨著鐵路智能運維管理技術的日益精細化，對工務、電務、供電等專業(yè)基礎設備設施的檢測頻率、效率及數(shù)據(jù)的可信度等要求也越來越高，檢測儀表的多樣化接入需求、多業(yè)務場景需求、數(shù)據(jù)自動化存儲及標準化傳輸需求、智能化管理需求等越來越清晰。因此，基于微服務架構的物聯(lián)網(wǎng)平臺，研究檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，提高儀表的使用效率、深度挖掘數(shù)據(jù)價值，對保障設備正常運行，提升線路運力和安全性有著十分重要的意義。

1 基于微服務架構的物聯(lián)網(wǎng)平臺

針對鐵路行業(yè)運維管理特點，物聯(lián)網(wǎng)平臺采用瀏覽器/服務器（B/S）的技術架構，維護和升級方式更簡單，并可在私有云平臺上實現(xiàn)部署［5-7］。物聯(lián)網(wǎng)平臺面向物聯(lián)網(wǎng)感知層的南向接口采用標準MQTT通信協(xié)議，可接入鐵路各專業(yè)檢測儀表數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)平臺總體架構見圖1。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)平臺總體架構

物聯(lián)網(wǎng)平臺參考Web頁面設計的主流架構，縱向分層，橫向分塊。前端展現(xiàn)采用H5響應式交互框架和WebSocket（一種在單個TCP連接上進行全雙工通信的協(xié)議）實時通信技術，后端服務采用微服務分布式結構。為實現(xiàn)服務的平滑擴展和服務調用的負載均衡，以及服務與服務的充分隔離，后端服務與服務之間需基于分布式系統(tǒng)通信框架進行通信，由遠程過程調用（Remote Procedure Call，RPC）通信框架進行統(tǒng)一的服務注冊與負載均衡管理；同時為避免底層服務對高層服務的調用，采用消息隊列（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）的形式，由底層向高層提供數(shù)據(jù)推送服務［8］。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的檢測儀表數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

由基于微服務技術架構的物聯(lián)網(wǎng)平臺構建的檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)（以下簡稱“系統(tǒng)”）架構見圖2。針對鐵路行業(yè)檢測儀表的業(yè)務需求，系統(tǒng)業(yè)務功能包括：終端及儀表管理、測試項目編制、檢測數(shù)據(jù)處理、實時數(shù)據(jù)展現(xiàn)、統(tǒng)計分析報表、歷史數(shù)據(jù)查詢、用戶及日志管理、異常告警等。

圖 2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術的鐵路檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)架構

1）終端及儀表管理。系統(tǒng)前端提供可視化操作界面錄入或導入終端及儀表信息，調用物聯(lián)網(wǎng)平臺提供的設備服務接口，存儲終端和儀表基礎信息，并為后續(xù)終端接入平臺提供認證信息。通過平臺設備服務接口進行臺賬展示，可查看以下統(tǒng)計信息：①名稱、型號、編號、廠家信息；②主要技術參數(shù)；③儀表所屬組織機構、使用頻次統(tǒng)計等。

2）測試項目編制。系統(tǒng)前端提供表格形式的編輯操作，可依據(jù)鐵路工、電、供各專業(yè)對各類設備進行現(xiàn)場維護作業(yè)時的測試項，以及測量值合理的范圍，確定測試項目編制內容，并保存為測試項模板。通過調用物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)庫，將表單信息進行保存，為后續(xù)作業(yè)和檢測數(shù)據(jù)的存儲提供基礎。

3）檢測數(shù)據(jù)處理。終端設備基于MQTT協(xié)議連接到物聯(lián)網(wǎng)平臺，對儀表檢測數(shù)據(jù)進行上報。平臺接收到數(shù)據(jù)后，基于時序數(shù)據(jù)庫進行解析和存儲，同時將數(shù)據(jù)對應到相應的測試表單，實現(xiàn)對手持終端應用軟件上報數(shù)據(jù)的接收、標準協(xié)議解析、按測試項進行數(shù)據(jù)分發(fā)和存儲、檢測數(shù)據(jù)查詢、問題管理、檢測數(shù)據(jù)和測試項之間的關聯(lián)及綁定等功能。

4）實時數(shù)據(jù)展現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)平臺將現(xiàn)場測試數(shù)據(jù)解析并保存到時序數(shù)據(jù)庫中，系統(tǒng)通過調用平臺數(shù)據(jù)中心的開放接口，將現(xiàn)場測試的數(shù)據(jù)實時回傳至應用系統(tǒng)，并呈現(xiàn)給用戶，各專業(yè)專家可實時查看現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式包括單一數(shù)值、測試數(shù)據(jù)曲線等。

5）歷史數(shù)據(jù)查詢?；谖锫?lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)中心的存儲和查詢能力，通過調用平臺數(shù)據(jù)中心的開放接口，對過去一段時間內上報的檢測數(shù)據(jù)，依據(jù)時間范圍、儀表名稱、作業(yè)類型、組織機構等字段進行數(shù)據(jù)檢索、查詢、展示等。

6）統(tǒng)計分析報表。針對檢測過程中出現(xiàn)的問題進行統(tǒng)計分析，按日、月、年等不同時間周期，給出預告警統(tǒng)計列表，包括預告警頻次、故障頻次、多發(fā)故障原因、維修手段等。物聯(lián)網(wǎng)平臺處理和存儲歷史數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)中心的開放接口傳輸給系統(tǒng)應用層，應用層通過調用平臺的開放數(shù)據(jù)接口，并結合表格、曲線等多種可視化手段，進行統(tǒng)計分析報表的展示。

7）用戶及日志管理。系統(tǒng)管理功能提供賬戶信息維護、登錄認證及密碼管理、權限控制管理等，以便更好地適應不同專業(yè)、不同人員的日常操作管理需求；同時對系統(tǒng)運行日志進行管理，便于系統(tǒng)維護。

8）異常告警。針對測試數(shù)據(jù)超標、超限等情況，給出預告警信息。

3 關鍵技術

3.1 檢測儀表智能化改造

鐵路維護作業(yè)涉及的儀表種類繁多、形態(tài)各異。基于鐵路工務、電務、供電3個專業(yè)常用儀表的使用頻率、檢測數(shù)據(jù)的重要性、作業(yè)場景的實時性等因素，結合儀表自身的特點，選擇軌道檢查小車、電子道尺、藍牙數(shù)字萬用表、接觸網(wǎng)激光測量儀、大口徑三相鉗形功率表等作為典型儀表，實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)自動化獲取。其中電子道尺、藍牙數(shù)字萬用表和接觸網(wǎng)激光測量儀，廠家已采用藍牙通信方式升級改造為具備自動上報數(shù)據(jù)功能。而軌檢小車、大口徑三相鉗形功率表目前還沒有滿足需求的成熟產品，因此，需單獨設計硬件模塊，使其具備無線通信、小體積、長續(xù)航、便攜性等特點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動上報等功能。

以大口徑三相鉗形功率表為例，設計和開發(fā)采集模塊，包含硬件和軟件2部分。

1）硬件部分。研發(fā)一款無線藍牙數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于大口徑三相鉗形功率表測量數(shù)據(jù)的傳輸，通過藍牙傳輸至現(xiàn)場手持終端。采集模塊硬件架構見圖3。其中，低功耗處理器通過外設接口與各功能單元或組件連接，主要實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)傳輸、工作狀態(tài)指示等；藍牙模塊實現(xiàn)與控制單元及手持終端通信；電源與電池管理單元主要包括電源與電池充電管理、電源轉換模塊、鋰電池和外部供電接口；狀態(tài)指示燈用于指示模塊的工作狀態(tài)，包括藍牙通信建立指示、電池充電狀態(tài)指示和電池電量指示；USB通信接口用于采集模塊和儀表之間的USB通信，同時為儀表提供電源；調試串口用于系統(tǒng)調試。

圖3 采集模塊硬件架構

2）軟件處理。采集模塊軟件處理流程見圖4，具體說明如下：①藍牙模塊及系統(tǒng)初始化配置，主要包括硬件驅動初始化、系統(tǒng)時鐘配置、外設時鐘配置、操作系統(tǒng)初始化、“啟動任務”創(chuàng)建、操作系統(tǒng)啟動、電池電壓檢測、指示燈狀態(tài)初始化、藍牙模塊初始化配置、鏈路連接狀態(tài)檢查等；②啟動任務包括接口硬件初始化、其他任務創(chuàng)建、指示燈掃描循環(huán)等；③藍牙串口接收即讀取藍牙串口命令數(shù)據(jù)；④判斷命令數(shù)據(jù)讀取是否超時；⑤判斷幀結構是否正確；⑥如命令未超時且?guī)Y構正確，則將數(shù)據(jù)轉發(fā)至USB接口；⑦USB接口初始化，定時調用USB中間件的USB主機處理方法，實現(xiàn)對USB接口的掃描處理；⑧USB接收任務，從儀表USB接口接收一幀數(shù)據(jù)；⑨將數(shù)據(jù)轉發(fā)到藍牙模塊。

圖4 采集模塊軟件處理流程

3.2 數(shù)據(jù)自動獲取及標準化傳輸

近年來，物聯(lián)網(wǎng)短距無線通信技術發(fā)展十分迅速，已經出現(xiàn)了很多成熟、可靠的短距無線通信技術［9］，并實現(xiàn)了一對多的通信機制［10］。其中藍牙技術作為常見的短距無線通信技術，具有硬件體積小、低成本、低功耗、兼容性較好、抗干擾性強、標準開放等特點［11］。而鐵路作業(yè)現(xiàn)場廣泛使用的手持終端也大多支持藍牙通信功能，因此藍牙通信成為檢測儀表智能化改造的首選通信方式，這也與目前儀表廠家的智能化產品所采用的通信技術相吻合。

由于鐵路各專業(yè)檢修維護作業(yè)涉及的儀表種類繁多、型號各異、生產廠家也沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)協(xié)議標準可以參考，這就造成了各儀表都有自己特定的數(shù)據(jù)協(xié)議。因此，需研究如何實現(xiàn)不同檢測儀表數(shù)據(jù)協(xié)議的標準化、統(tǒng)一化接入技術，降低系統(tǒng)開發(fā)、運維難度，為形成檢測儀表數(shù)據(jù)傳輸標準奠定技術基礎。

檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)通過手持終端應用軟件，將各類儀表數(shù)據(jù)協(xié)議統(tǒng)一轉換成物聯(lián)網(wǎng)標準MQTT協(xié)議，實現(xiàn)數(shù)據(jù)回傳。MQTT是一種輕量級、低開銷的即時通信協(xié)議［12］，提供了多個層次的安全特性：①網(wǎng)絡層通過專線或者使用虛擬專用網(wǎng)絡連接設備與MQTT代理，最大限度地避免了竊聽和非授權訪問；②傳輸層使用安全傳輸協(xié)議進行加密，在配置文件中指定認證文件和密鑰文件，在客戶端安裝證書，既可以保證傳輸數(shù)據(jù)加密，也可以做連接認證，防止中間人攻擊；③應用層提供客戶標識以及用戶名、密碼，使用授權管理插件，實現(xiàn)批量級用戶權限和讀寫權限管理，亦可在應用層驗證設備［13］。

綜上，儀表數(shù)據(jù)獲取的方式為：通過儀表本身或加裝的硬件模塊藍牙接口，將數(shù)據(jù)發(fā)送給手持終端，在手持終端側開發(fā)應用軟件，支持多種檢測儀表的數(shù)據(jù)接入及協(xié)議解析，并將不同儀表的數(shù)據(jù)轉換成標準的MQTT協(xié)議數(shù)據(jù)，通過運營商核心網(wǎng)實現(xiàn)與物聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)交互。檢測儀表數(shù)據(jù)傳輸示意見圖5。

圖5 檢測儀表數(shù)據(jù)傳輸

3.3 數(shù)據(jù)智能管理

基于物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)中心提供的數(shù)據(jù)存儲和處理能力，檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行實時、離線2種處理。基于實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能預警，基于離線數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，保證常規(guī)性報警的及時性，輸出設備狀態(tài)的分析報告，為實現(xiàn)更加復雜的預警處理、趨勢分析、預測和綜合評估能力積累數(shù)據(jù)。

考慮到目前檢測數(shù)據(jù)仍然按照計劃周期進行獲取，系統(tǒng)采用批處理和實時處理相結合的方式，同時實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理和離線數(shù)據(jù)處理，并構造相應的數(shù)據(jù)倉庫。實時數(shù)據(jù)倉庫和離線數(shù)據(jù)倉庫之間采用基于Kafka隊列的同步工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。

3.3.1 實時數(shù)據(jù)處理

回傳到系統(tǒng)的檢測數(shù)據(jù)，經過物聯(lián)網(wǎng)平臺的消息引擎，以及系統(tǒng)的數(shù)據(jù)校驗預處理、提取設備主要特征參數(shù)后，存儲到實時數(shù)據(jù)倉庫中，可供系統(tǒng)查看。實時數(shù)據(jù)處理過程見圖6。

圖6 實時數(shù)據(jù)處理過程

在實時數(shù)據(jù)倉庫處理過程中，需要調用規(guī)則引擎實現(xiàn)預警生成功能。規(guī)則引擎采用jar包形式封裝到物聯(lián)網(wǎng)平臺流式處理的每個節(jié)點執(zhí)行器上，由流式處理引擎通過Java API觸發(fā)調用規(guī)則匹配處理，生成預警。系統(tǒng)采用主流規(guī)則引擎工具Drools 實現(xiàn)，將業(yè)務報警規(guī)則（專家規(guī)則）定義為規(guī)則引擎中的規(guī)則。規(guī)則引擎以規(guī)則文件方式，根據(jù)外部傳參參數(shù)，與事先定義好的規(guī)則進行匹配。當觸發(fā)規(guī)則時，生成報警。Drools規(guī)則引擎可基于retes算法進行規(guī)則推理，即在將觸發(fā)的規(guī)則之間進行Agenda沖突調節(jié)，從而形成最終推理結論。

在實時數(shù)據(jù)流式處理過程中，同時通過批處理隊列將數(shù)據(jù)推送到離線數(shù)據(jù)倉庫，為離線數(shù)據(jù)分析積累檢測數(shù)據(jù)。

3.3.2 離線數(shù)據(jù)處理

在離線數(shù)據(jù)倉庫流式處理過程中，采用離線數(shù)據(jù)隊列異步同步方式，數(shù)據(jù)經過ETL和指標計算，存儲到離線數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)設備檢測全集數(shù)據(jù)的匯聚；并可通過ETL、FTP功能，從其他業(yè)務系統(tǒng)收集到設備履歷信息、設備維修數(shù)據(jù)等，通過應用界面進行數(shù)據(jù)展示。離線數(shù)據(jù)處理過程見圖7。

圖7 離線數(shù)據(jù)處理過程

離線數(shù)據(jù)倉庫內部按照貼源層、特征層、數(shù)據(jù)倉庫明細層、數(shù)據(jù)倉庫匯總層以及設備標簽層，進行數(shù)據(jù)分層部署。

1）貼源層：存儲回傳的原始儀表檢測數(shù)據(jù)。

2）特征層： 在貼源層基礎上，基于流式處理的預處理（包括濾波等）和特征工程，將檢測數(shù)據(jù)轉換為clean數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)（采集數(shù)據(jù)的特征矢量）。特征層可以視作一種特殊的數(shù)據(jù)倉庫明細層表。

3）數(shù)據(jù)倉庫明細層： 是數(shù)據(jù)倉庫內核心的存儲結構，是經過關聯(lián)、合并、標準化后的模式化數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)，包含大量的數(shù)據(jù)倉庫內歷史數(shù)據(jù)，按照有序的維度建模方法，形成有利于分析的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型采用基于星型或雪花型的維度模型構造，根據(jù)表類型，一般劃分為數(shù)倉維度表和事實表。

數(shù)據(jù)維度表用來定義各類設備實體，實體是由各種表示統(tǒng)一維度屬性的組合構成。其中一類代表實際實體，例如設備實體，主要包括設備類型、設備型號、設備廠家、安裝車站等維度屬性；另一類代表抽象實體，例如日期維度，主要包括年、季度、月、星期的維度屬性。數(shù)據(jù)倉庫可以通過實體編碼，實現(xiàn)事實表與對應實體表之間的關聯(lián)，并根據(jù)實體表的維度，生成各維度的指標統(tǒng)計（按維度分組）和關聯(lián)性寬表（基于維度屬性并與實體編碼匹配）。事實表用來存儲事實的度量及指向各個維度的外鍵值。維度表用來保存該維的元數(shù)據(jù)，即維的描述信息，包括維的層次及成員類別等。簡單的說，維度表主要觀察該事物的角度（維度），事實表主要關注內容。例如信號機主體信息表，信號機主體事件可以轉化為一個事實表，即主體事實表，然后車站對應一張車站維度表，信號機類型對應一張信號機類型維度表。每個維度表都包含單一的主鍵列。維度表的主鍵可以作為與之關聯(lián)的任何事實表的外鍵，同時維度表行的描述環(huán)境應與事實表行完全對應。

4）數(shù)據(jù)倉庫匯總層：通過匯總、統(tǒng)計運算，形成匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可以包含各類指標，各類時間維度（日表、月表和年表）的曲線數(shù)據(jù)統(tǒng)計指標等。該層數(shù)據(jù)主要服務于各類查詢展示，包括上取、下鉆等聯(lián)機分析處理場景。

5）設備標簽層：為面向設備對象的一種融合數(shù)據(jù)建模方法，即打通一個設備對象的各種標識，歸一有關設備的各類描述信息，把跨業(yè)務板塊、數(shù)據(jù)域的對象數(shù)據(jù)在同一個粒度基礎上組織起來，并同該對象進行關聯(lián)綁定。例如，對于1個設備標簽表，可以將與設備有關的設備靜態(tài)履歷屬性、設備維修信息、設備檢測數(shù)據(jù)信息、設備故障信息，以及設備檢測統(tǒng)計信息，共同構成這一設備相關的設備標簽表信息。

通過建立離線數(shù)據(jù)倉庫，可以構建設備健康狀態(tài)評估的框架，有效組合利用數(shù)據(jù)價值，通過數(shù)學計算進一步提升數(shù)據(jù)價值，為設備“狀態(tài)修”提供有益參考。通過確定設備健康狀態(tài)影響因素，如報警情況（使用一級報警/二級報警次數(shù)來表達）、上道時間、維修情況、使用狀況（由于不同設備的指標不同，可考慮其在日常檢測中的異常值及出現(xiàn)次數(shù)、頻率等因素）、環(huán)境條件（可以使用環(huán)境溫濕度報警次數(shù)）等，在不同類型的設備之間進行調整，進而判斷設備的健康狀況，生成健康狀態(tài)評估報告。

4 應用情況

目前檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)已在包神鐵路萬水泉南站部署并試運行，解決了現(xiàn)場儀表數(shù)據(jù)紙質存儲、不便于數(shù)據(jù)分析，無法實時掌握現(xiàn)場測試數(shù)據(jù)等問題，對于異常處理的流程也實現(xiàn)了電子化管理，提高了檢測作業(yè)及問題處理的效率。

5 結束語

針對鐵路行業(yè)工務、電務、供電等專業(yè)日常運維作業(yè)過程中檢測儀表的使用情況，在分析人工記錄、紙質流轉檢測數(shù)據(jù)存在諸多不足的基礎上，基于物聯(lián)網(wǎng)技術對檢測儀表進行智能化改造，通過物聯(lián)網(wǎng)短距無線通信技術及MQTT標準化傳輸協(xié)議，實現(xiàn)鐵路檢測儀表數(shù)據(jù)自動化上報、標準化傳輸技術，為信號設備PHM系統(tǒng)積累數(shù)據(jù)。同時，研究基于典型物聯(lián)網(wǎng)平臺的微服務能力，結合鐵路各專業(yè)檢測儀表業(yè)務需求，搭建鐵路檢測儀表數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，實現(xiàn)檢測儀表數(shù)據(jù)的自動化存儲、智能化分析及應用。目前該系統(tǒng)已在現(xiàn)場部署試運行，并切實解決了檢測儀表數(shù)據(jù)處理的問題，具有一定的應用價值。