涂繼亮 董德存
(1.同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,201804,上海;2.南昌航空大學(xué)信息工程學(xué)院,330063,南昌∥第一作者,講師)
由于城市軌道交通工程建設(shè)難度大、施工環(huán)境復(fù)雜、運營過程中載客量大、客流密度高、空間相對封閉,加上安全管理控制不利和投入不足,造成當前城市軌道交通事故時有發(fā)生的局面,給軌道交通安全監(jiān)控理論和方法的研究帶來了嚴峻的挑戰(zhàn),同時也帶來了新的發(fā)展機遇。在國內(nèi)城市軌道交通系統(tǒng)安全監(jiān)測儀器及自動化設(shè)備研制水平不斷提高和國外先進設(shè)備引進的基礎(chǔ)上,依據(jù)豐富、全面的傳感器采集的安全信息資源,將信息科學(xué)、人工智能理論、計算機技術(shù)、微電子技術(shù)、車地寬帶無線通信技術(shù)等與傳統(tǒng)軌道交通工程設(shè)計理論和方法綜合集成融合,為完善軌道交通安全監(jiān)控理論和方法、解決軌道交通安全監(jiān)控遇到的新問題、保障和提高列車運行的可靠性和安全性,提供了很好的思路與途徑。本文在論述軌道交通系統(tǒng)所具有的開放、復(fù)雜巨系統(tǒng)特性的基礎(chǔ)上,基于系統(tǒng)工程全方位思維模式,應(yīng)用海量數(shù)據(jù)綜合集成、多學(xué)科交叉融合的思想,建立了軌道交通安全智能融合監(jiān)控體系。
狹義地看,城市軌道交通系統(tǒng)是一個獨立的、封閉的系統(tǒng),有自己的信號指揮系統(tǒng),相對其它公共交通工具似乎更加安全[2]。但從廣義上講,城市軌道交通包括線路、軌道、車站、車輛段、指揮控制系統(tǒng),以及附屬建筑物及其周圍環(huán)境等,是一類受時間、空間和事件多重驅(qū)動的混雜系統(tǒng)。按系統(tǒng)論的觀點,軌道交通監(jiān)控可視為一個開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)[3]:其與周圍環(huán)境有物質(zhì)、能量等的交換,是城市人流、物流、信息流的載體,是“開放的”;集成和互聯(lián)的專業(yè)子系統(tǒng)數(shù)量多、差異大,如電力、環(huán)境、自動售檢票、旅客向?qū)А⒘熊囎詣涌刂频认到y(tǒng),是“巨系統(tǒng)”;子系統(tǒng)的種類繁多,現(xiàn)場設(shè)備復(fù)雜,數(shù)據(jù)量大,技術(shù)要求高且相互制約影響,是“復(fù)雜的”。主要表現(xiàn)在以下幾個方面:
(1)災(zāi)害的漸變性。軌道交通系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境運營條件作用下,隨著時間推移、列車運行速度提高和運輸質(zhì)量增大、車輛及各子系統(tǒng)使用年限增長,系統(tǒng)關(guān)鍵零部件不可避免地會產(chǎn)生病變,如果不及時處理,病變就會逐漸累積,以至于產(chǎn)生重大事故。因此,需采用快速、自適應(yīng)的檢測方法,及時發(fā)現(xiàn)病變,找出病因,給出相應(yīng)的防護及控制措施。
(2)結(jié)構(gòu)的不確定性。軌道交通系統(tǒng)中存在大量的不確定性問題,這種不確定性既有客觀上的,也有主觀上的[4]。其中客觀上的不確定性,主要有路基和基底地質(zhì)構(gòu)造的現(xiàn)狀、車站主體建筑材料參數(shù)、施工質(zhì)量,以及難以估計的客流量等。這些不確定性引起主觀上的不確定性,如計算模型、模型參數(shù)的選取、計算的假定、計算簡化及信息描述等。由于在軌道交通安全監(jiān)控中主、客觀不確定性共存,因此對于全局性、綜合性的問題(如軌道系統(tǒng)故障診斷、系統(tǒng)安全評價等),需要充分運用已有知識、數(shù)據(jù)、經(jīng)驗等做出系統(tǒng)分析。
(3)力學(xué)特性的多元性。軌道交通系統(tǒng)運營工作條件和結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜,列車在高速條件下的非正常狀態(tài)的特征千變?nèi)f化隨機不定,系統(tǒng)力學(xué)特性呈現(xiàn)出多元性特征[5]。如巖土材料和結(jié)構(gòu)的非線性、軌道及路基材料參數(shù)的非均勻性、荷載的隨機性以及施工的影響等,這使得高速運行條件下列車軌道結(jié)構(gòu)的力學(xué)機理極其復(fù)雜,且多半是非線性的。軌道車輛耦合動力學(xué)分析計算模型的多元性導(dǎo)致軌道系統(tǒng)故障分析診斷和系統(tǒng)綜合評價成為一個難題,許多力學(xué)特性難以用一個概念模型概括[6]。為此,在理論分析和數(shù)值模擬時通常會做出一些假設(shè),然后應(yīng)用已有的理論和方法進行處理。這種方式導(dǎo)致分析結(jié)果與實際有誤差或失真。
(4)因素制約的多樣性。從世界各國及我國城市軌道交通建設(shè)的經(jīng)驗教訓(xùn)中看,影響制約軌道交通建設(shè)的因素眾多,需加以權(quán)衡,系統(tǒng)地考慮。例如:每個城市間多種交通方式的互相干擾導(dǎo)致覆蓋面的盲區(qū);片面追求城市外在形象,不能合理地對遠期城市人口、經(jīng)濟發(fā)展狀況及需要的城市客運交通運輸能力加以分析;不考慮城市交通與環(huán)境及居民的關(guān)系,過分發(fā)展公路交通,造成空氣、水大量污染;或在軌道交通線路周邊盲目進行地產(chǎn)開發(fā),不考慮噪聲振動等影響環(huán)境的因素。另外,速度、可達性、設(shè)施水平,以及舒適的乘車環(huán)境都是軌道交通系統(tǒng)建設(shè)需要綜合考慮的因素。
由于城市軌道交通系統(tǒng)的復(fù)雜性,對軌道交通系統(tǒng)結(jié)構(gòu)機理進行分析,首先要從單一的正向思維走向全方位的系統(tǒng)思維、不確定性思維與逆向思維,充分利用人腦思維的功能,進行抽象思維和形象思維的模擬[7]。
(1)正向思維。早期的軌道系統(tǒng)安全分析方法可稱之為正向思維模式,不論是理論分析還是數(shù)值方法均過分依賴于數(shù)據(jù)的獲取。往往根據(jù)試驗或?qū)崪y資料建立模型、處理本構(gòu)關(guān)系,在特定條件下求解。
(2)逆向思維。20世紀70年代,觀測資料反分析方法的研究引起了國內(nèi)外學(xué)者的重視。該方法將正分析的成果作為依據(jù),通過相應(yīng)的反演理論分析。文獻[8]采用模擬退火算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演了凍土路基的熱力學(xué)參數(shù),并在反演參數(shù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用有限元法模擬預(yù)測了凍土路基在不同保溫處理方案下的長期溫度場變化情況,從而提高了分析結(jié)果的可靠性。這種反分析方法是一種逆向思維過程,開辟了軌道交通系統(tǒng)安全分析的新途徑。
(3)系統(tǒng)思維。系統(tǒng)思維是一種邏輯抽象能力,也稱為整體觀、全局觀。它主張從系統(tǒng)論的角度研究問題,強調(diào)組成系統(tǒng)的單元同系統(tǒng)整體的聯(lián)系和區(qū)別;從系統(tǒng)的全過程進行研究,通過不斷調(diào)整,自適應(yīng)地完成復(fù)雜問題的求解。對于城市軌道交通安全框架體系的研究便是系統(tǒng)思維的一個突出體現(xiàn)。它將事故預(yù)防、安全保障、事故應(yīng)急救援、設(shè)計施工、運營、安全管理政策等層面視為相互依賴并綜合相成的一個整體,對各部分各過程做協(xié)調(diào)研究,著重彼此間內(nèi)在的相互聯(lián)系及其系統(tǒng)的整體性。
(4)反饋思維。反饋思維主張從信息反饋的角度進行研究,通過測量系統(tǒng)的輸出狀態(tài)推知系統(tǒng)的輸入狀態(tài)。利用控制論的思想,根據(jù)控制系統(tǒng)產(chǎn)生的輸出,決定對軌道交通各子系統(tǒng)病變進行有效的控制和采取相應(yīng)的補強消缺措施。
全方位思維主張從不同的途徑探索解決問題的方法。即采用多學(xué)科交叉、滲透、融合,發(fā)展新的更加完善的軌道交通安全監(jiān)控理論和方法。思維方式的轉(zhuǎn)變是軌道交通安全監(jiān)控理論突破的關(guān)鍵,是軌道交通安全監(jiān)控智能融合理論和方法體系構(gòu)筑的基石。由于開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)要處理大量的信息和知識,且有些信息和知識是經(jīng)驗性的,無法進行精確的定量處理,因此需基于全方位思維模式,采用定性和定量綜合集成的方法對其進行研究[9]。其根本途徑是把專家群體、數(shù)據(jù)和各種信息與計算機技術(shù)有機結(jié)合起來,把各種學(xué)科的理論和人的知識結(jié)合起來,構(gòu)成一個高度智能化的人機結(jié)合系統(tǒng)。它能把人的成果經(jīng)驗、知識、智慧,以及各種資料和信息集成起來,從多方面的定性認識上升到定量認識,從而完成軌道交通安全監(jiān)控中的各項工作,如數(shù)據(jù)處理、結(jié)構(gòu)性狀分析、故障診斷、安全評價等。
結(jié)合軌道交通安全監(jiān)控領(lǐng)域的特點,智能融合可分為數(shù)據(jù)級融合、分析級融合、診斷級融合和評價級融合等4個層次。
軌道交通系統(tǒng)原型觀測數(shù)據(jù)級融合的基本原理是借助現(xiàn)代計算機信息處理技術(shù),運用一定的準則和算法,自動對來自各信源的數(shù)據(jù)(如城市軌道交通運輸調(diào)度、機車車輛、線路、電力、通信信號等各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù),以及上述各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實時動態(tài)數(shù)據(jù))呈報進行聯(lián)合、變換、相關(guān)和合成。其目的是修補殘缺數(shù)據(jù),剔除無效的采集數(shù)據(jù),保證信息平臺的高層次功能的需求,以獲得高質(zhì)量的軌道交通系統(tǒng)安全性狀信息(如各類環(huán)境指標、設(shè)備工況、人員信息、作業(yè)參數(shù)與調(diào)度指令等)。多傳感器數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)級融合的基礎(chǔ)。協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理是數(shù)據(jù)級融合的核心。數(shù)據(jù)級融合的優(yōu)點是能保持盡可能多的現(xiàn)場數(shù)據(jù),提供其它融合層次所不能提供的細微信息。但其局限性也很明顯,例如:它所要處理的傳感器數(shù)據(jù)量太大,處理代價高,實時性差;這種融合是在信息的最低層進行的,傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性要求在融合時有較高的糾錯處理能力;要求各傳感器信息必須來自同質(zhì)傳感器(傳感器觀測的是同一物理現(xiàn)象);數(shù)據(jù)通信量較大,抗干擾能力差。數(shù)據(jù)級融合需要解決的問題主要有度量函數(shù)(融合度)、有效數(shù)據(jù)提取準則、融合算法等的設(shè)計[10]。此階段常用的數(shù)據(jù)融合方法包括卡爾曼濾波法、貝葉斯估計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。
分析級融合屬于中間層次,它先對來自傳感器的原始信息進行特征提取,然后對特征信息進行綜合分析和處理。一般來說,該層次提取的特征信息應(yīng)是物理現(xiàn)象最基本單元(如圖像中的像素)信息的充分表示量或充分統(tǒng)計量,然后按特征信息對多傳感器數(shù)據(jù)進行分類、匯集和綜合。分析級融合的優(yōu)點是實現(xiàn)了可觀的信息壓縮,有利于實時處理,并且由于所提取的特征直接與決策分析有關(guān)而使融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需要的特征信息。該階段是擴展交通數(shù)據(jù)的應(yīng)用服務(wù),主要用于獲取難以直接采集的數(shù)據(jù)(如突發(fā)事件預(yù)測、列車精確定位、短期客流預(yù)測等)。常用的數(shù)據(jù)融合方法包括卡爾曼濾波法、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、熵法、DS證據(jù)推理法、貝葉斯法、模糊數(shù)學(xué)等。
從20世紀60年代開始人們就致力于現(xiàn)代設(shè)備故障診斷學(xué)的研究,并在計算機技術(shù)、系統(tǒng)工程、信息論、數(shù)理邏輯等推動下,不斷取得新的研究成果。實踐表明,迅速而準確地查出故障原因是一個十分關(guān)鍵而復(fù)雜的問題。由于軌道交通系統(tǒng)的復(fù)雜性,其故障具有模糊性、隨機性及征兆的局限性等特征。系統(tǒng)的聯(lián)動在任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障,都可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)進入阻塞模式,因而很難用傳統(tǒng)的故障診斷手段來進行故障定位。
傳統(tǒng)方法對軌道交通系統(tǒng)故障的確定多依據(jù)專家經(jīng)驗和領(lǐng)域知識、結(jié)合系統(tǒng)實際運行特點來實現(xiàn),缺乏自適應(yīng)性,且所確定的故障可能原因往往帶有一定的盲目性,造成故障診斷的冗余。因此,在對軌道交通各子系統(tǒng)故障進行診斷的過程中,需綜合考慮軌道交通子系統(tǒng)的安全相關(guān)信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、知識等)。這是一個典型的信息融合過程,需要對軌道交通各子系統(tǒng)運行過程中的各種信息進行綜合處理和協(xié)同分析,從而尋找發(fā)生故障的部位和引起故障的原因。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的優(yōu)點,推理速度快,泛化能力和容錯能力強,同時對處理故障征兆和故障原因的非線性映射問題具有強大的自學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)處理能力,且知識表達準確,符合實際需要,可以在一定程度上解決上述問題。
文獻[11]在傳統(tǒng)的油中溶解氣體分析方法的基礎(chǔ)上,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強有力的關(guān)系處理能力,通過分析數(shù)值邏輯故障診斷模型和物理邏輯故障診斷模型兩類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,考慮信息采集節(jié)點的向量特性、變化趨勢特性以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋特性,給出了牽引變壓器全局故障診斷模型。該算法首先確立增益參數(shù)、權(quán)系數(shù)判定矩陣與決策矩陣;其次對診斷模型中的部分參數(shù)進行學(xué)習(xí)調(diào)整,提高故障類別對故障征兆的敏感度;最后通過學(xué)習(xí)過程,對樣本進行聚類分析,修正故障征兆與故障類別間的因果關(guān)系,得出故障征兆——故障類別集。試驗結(jié)果表明:該方法能更好地分析牽引變壓器各類故障產(chǎn)生的原因,明確故障特征類型;避免了用單一特征數(shù)據(jù)集診斷牽引變壓器故障帶來的局限性,可以提高故障診斷的準確率。
此外,如何從各種歷史故障信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、規(guī)范、經(jīng)驗性知識等)中識別出合理、新穎、有潛在價值及最終可理解的病變——病因模式,設(shè)計一種廣義規(guī)則集的增量式自動在線故障診斷模式,從而提高病變分析診斷的自適應(yīng)性和計算機可操作性,也是診斷級信息融合需要解決的問題。
城市軌道交通系統(tǒng)安全狀況是質(zhì)與量的統(tǒng)一體,其變化有量變和質(zhì)變之分。同時,軌道交通系統(tǒng)受多種因素的影響,各種因素間的關(guān)系是復(fù)雜、相關(guān)、不確定的,有時是具有轉(zhuǎn)異特征的。對這樣的復(fù)雜系統(tǒng)進行分析評價,需要合理構(gòu)建評價指標體系,制定指標度量規(guī)則,研究綜合評價的工程方法。
評價級融合是軌道交通系統(tǒng)安全評價的最高級融合,其體系結(jié)構(gòu)主要由綜合推理機、知識庫、工程數(shù)據(jù)庫、方法庫和圖庫(簡稱“一機四庫”)組成(見圖1),從而真正實現(xiàn)定性與定量融合評價。
(1)綜合推理機:位于系統(tǒng)的頂層,應(yīng)用正向推理、反向推理和系統(tǒng)推理等人工智能技術(shù),對知識庫識別的異常測值或故障報警進行識別及定位,對故障成因解析,并根據(jù)模型評價、指標評價、方案比較、綜合分析對系統(tǒng)總體安全性進行評價,提出輔助決策建議。
(2)知識庫:依據(jù)專家的群體知識和個性知識及監(jiān)測資料正反分析成果等構(gòu)成各類評判準則,應(yīng)用模式識別等理論,識別異常監(jiān)測值或潛在故障。
(3)工程數(shù)據(jù)庫:管理監(jiān)測資料以及與安全有關(guān)的設(shè)計、施工、運行管理、監(jiān)測資料正反分析等資料及信息。
(4)方法庫:分析和反分析各類監(jiān)測資料,以建立各類監(jiān)控模型和監(jiān)控指標,包括軌道交通系統(tǒng)的設(shè)計標準、強度、穩(wěn)定復(fù)核和綜合分析評價等各類程序。
(5)圖庫:用于管理監(jiān)測資料及其正反分析、軌道交通安全分析評價和監(jiān)控等各類圖表圖像,使整個綜合分析評價過程有優(yōu)良的圖形和圖像界面。

圖1 評價級融合體系結(jié)構(gòu)圖

圖2 城市軌道交通安全智能融合體系框圖
從軌道交通開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)特性出發(fā),根據(jù)智能融合的基本原理和方法,建立圖2所示智能融合體系框圖。通過合理分布、高度自適應(yīng)的感知系統(tǒng),實時獲取軌道交通系統(tǒng)狀態(tài)信息;應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù),快速地從海量的感知數(shù)據(jù)源中提煉出準確、可靠的數(shù)據(jù);用數(shù)學(xué)、力學(xué)、信息科學(xué)和人工智能技術(shù)融合的方法,分析這些數(shù)據(jù),從中發(fā)現(xiàn)異常因素;基于系統(tǒng)、全局的觀點,自適應(yīng)地診斷故障成因和評價系統(tǒng)的安全狀況,快速做出輔助決策建議,返回給決策部門;根據(jù)最終決策意見,執(zhí)行相關(guān)的措施。
軌道交通安全監(jiān)控領(lǐng)域多學(xué)科交叉的性質(zhì),要求將信息、人工智能、工程與管理等學(xué)科的理論和方法進行科學(xué)、有效、合理的融合,以期把目前廣泛采用的離線、靜態(tài)、被動的監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€、動態(tài)、實時的智能監(jiān)控。這是從根本上解決城市軌道交通系統(tǒng)全壽命期間安全及減小災(zāi)害影響的一條新思路。
本文針對軌道交通系統(tǒng)開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)特性,以實現(xiàn)軌道交通系統(tǒng)安全的智能監(jiān)控為目標,轉(zhuǎn)變思維模式,從多信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、知識等)、多理論、多方法智能化融合的角度,運用人工智能技術(shù)和新興信息科學(xué)技術(shù),探討了在數(shù)據(jù)處理、原型觀測資料分析、故障診斷和安全評價等方面的智能融合思想和方法,構(gòu)筑了軌道交通系統(tǒng)安全監(jiān)控智能融合體系。該監(jiān)控體系將大幅減少人工處理的工作量,提高分析的精度和效率。此外,利用建立的分析系統(tǒng),軌道交通運營管理部門可及時根據(jù)需要開展一些相對簡單的自我評估,或?qū)M開展的工程和非工程措施實施方案進行比較,以及時發(fā)現(xiàn)潛在問題,提高軌道交通系統(tǒng)管理水平。
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