基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

崔世卿， 劉子揚(yáng)

(1．北京全路通信信號(hào)研究設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，北京 100070；2．北京市高速鐵路運(yùn)行控制系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心，北京 100070)

1 概述

鐵路旅客服務(wù)系統(tǒng)是面向旅客服務(wù)的信息系統(tǒng)，主要承擔(dān)旅客綜合顯示信息發(fā)布、車站廣播、視頻監(jiān)控及火災(zāi)、門禁監(jiān)控等功能。近幾年隨著鐵路客運(yùn)業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，旅客服務(wù)系統(tǒng)的管理模式不斷發(fā)生變化，從最初的各業(yè)務(wù)獨(dú)立運(yùn)行管理，發(fā)展為集成平臺(tái)集中化管理。這意味著集成平臺(tái)需要對(duì)各業(yè)務(wù)多種類設(shè)備進(jìn)行集中統(tǒng)一監(jiān)測(cè)維護(hù)[1]。但旅客服務(wù)系統(tǒng)管理體系復(fù)雜，業(yè)務(wù)種類繁多，設(shè)備類型各異，給系統(tǒng)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和維護(hù)造成一定困難[2]。旅客服務(wù)系統(tǒng)直接面向旅客，對(duì)出行體驗(yàn)影響很大，因此，實(shí)現(xiàn)各類旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集和處理，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期信息管理、設(shè)備狀態(tài)評(píng)估、設(shè)備故障預(yù)警、檢修方案輔助決策，從而有效提高系統(tǒng)維護(hù)效率，降低設(shè)備故障率，降低系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本，是當(dāng)前旅客服務(wù)系統(tǒng)研究的重要課題。

大數(shù)據(jù)（big d ata），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，通常具有5V 特征，即：大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Var iety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)（Veracity）。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、通信、電力、物流等諸多領(lǐng)域得以運(yùn)用[3]， 在鐵路運(yùn)輸設(shè)備管理方面也有相應(yīng)的研究[4]。同時(shí)，學(xué)術(shù)界也圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行了大量的研究，促進(jìn)了大數(shù)據(jù)相關(guān)理論和技術(shù)的快速發(fā)展。

鐵路旅客服務(wù)系統(tǒng)包含綜合顯示信息發(fā)布設(shè)備、廣播設(shè)備、視頻監(jiān)控設(shè)備、火災(zāi)告警設(shè)備、門禁設(shè)備、集成平臺(tái)設(shè)備等多種設(shè)備。具體設(shè)備類型如表1所示。各類設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)體量巨大，采集方法不一，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式復(fù)雜，采集周期間隔差別較大，符合大數(shù)據(jù)特性。研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠更好的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、存儲(chǔ)，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)設(shè)備信息管理、狀態(tài)評(píng)估、故障預(yù)警、檢修方案輔助決策等功能，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障能夠早預(yù)防、早發(fā)現(xiàn)、快維修。該系統(tǒng)將成為支撐低成本、高效率、高可靠性的旅服設(shè)備管理的有力手段。

2 基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基本設(shè)計(jì)思路是先通過(guò)歷史數(shù)據(jù)聚類生成設(shè)備狀態(tài)評(píng)判規(guī)則，當(dāng)有新設(shè)備狀態(tài)信息輸入時(shí)，可根據(jù)狀態(tài)評(píng)判規(guī)則對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行判斷，并提供故障預(yù)警或告警。通過(guò)歷史維修數(shù)據(jù)分析出設(shè)備狀態(tài)與維修方案間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障預(yù)警或告警時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)維修方案的輔助決策。系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路如圖1所示。

表1 旅客服務(wù)系統(tǒng)設(shè)備按功能模塊分類表Tab.1 Passenger service system devices classification table by function module

圖1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路Fig.1 System design idea

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體架構(gòu)主要分為5 層，分別為：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)分析層、應(yīng)用展示層。另外，大數(shù)據(jù)信息安全保障體系負(fù)責(zé)保障系統(tǒng)中各層級(jí)的數(shù)據(jù)安全。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.2 Overall architecture of device status monitoring system of railway passenger service system based on big data technology

1）數(shù)據(jù)源層

數(shù)據(jù)源層包括集成平臺(tái)設(shè)備、綜合顯示設(shè)備、廣播設(shè)備、視頻監(jiān)控設(shè)備、火災(zāi)告警設(shè)備和門禁設(shè)備在安裝、運(yùn)行、檢修過(guò)程中產(chǎn)生的所有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和清洗。主要采集的數(shù)據(jù)類型分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。采集方式包括基于ETL 的離線采集和基于Flume 的數(shù)據(jù)流式實(shí)時(shí)采集。并采用H iv e 對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)對(duì)采集處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。系統(tǒng)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)My SQL 對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理，采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase 進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。

4）數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層負(fù)責(zé)對(duì)采集處理后的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，從而挖掘出設(shè)備狀態(tài)判斷依據(jù)和最優(yōu)故障檢修方案。設(shè)備狀態(tài)信息分析主要采用聚類分析中的K-Mean s 算法[5]，最優(yōu)故障檢修方案分析主要依賴于關(guān)聯(lián)分析中的Apriori 算法[6]。

5）應(yīng)用展示層

應(yīng)用顯示層負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)分析層的分析結(jié)果面向用戶進(jìn)行展示和應(yīng)用，包括實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)展示、設(shè)備全生命周期信息查詢、故障預(yù)測(cè)及告警、設(shè)備報(bào)廢告警以及相應(yīng)的設(shè)備檢修輔助決策方案等。

6）大數(shù)據(jù)信息安全保障體系

大數(shù)據(jù)安全保障體系為各層級(jí)數(shù)據(jù)安全提供保障，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生和采集環(huán)節(jié)的元數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)的安全管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)的安全管理和數(shù)據(jù)使用環(huán)節(jié)的安全管理等。

2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要功能包括：設(shè)備全生命周期信息管理、設(shè)備狀態(tài)評(píng)估、設(shè)備故障預(yù)警及告警和設(shè)備檢修方案輔助決策。

1) 設(shè)備全生命周期信息管理

對(duì)所有設(shè)備信息按照安裝調(diào)試、正常運(yùn)行、故障預(yù)警、故障告警、檢修維護(hù)、報(bào)廢回收，分為6個(gè)生命階段進(jìn)行管理，形成完整的設(shè)備全生命周期信息履歷，并提供信息查詢。

2) 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，確定設(shè)備各狀態(tài)判定指標(biāo)，并根據(jù)指標(biāo)對(duì)設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)設(shè)備使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3) 設(shè)備故障預(yù)警及告警

系統(tǒng)可對(duì)設(shè)備故障類型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并向用戶發(fā)出故障預(yù)警，提示用戶盡快對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢查維護(hù)。當(dāng)設(shè)備已處于故障狀態(tài)時(shí)，能夠及時(shí)向用戶發(fā)出告警，提示用戶及時(shí)維修。

4) 設(shè)備檢修方案輔助決策

系統(tǒng)可針對(duì)設(shè)備當(dāng)前所處運(yùn)行狀態(tài)，為用戶提供相應(yīng)的可執(zhí)行檢修方案輔助決策。

2.3 業(yè)務(wù)流程

1）設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析流程

設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集后，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗處理，對(duì)處理后有用信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，獲得設(shè)備各狀態(tài)的數(shù)據(jù)特征，從而生成相應(yīng)設(shè)備狀態(tài)的判定依據(jù)。設(shè)備狀態(tài)分析流程如圖3 所示。

圖3 設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析流程Fig.3 Device status data analysis flow

2）設(shè)備檢修維護(hù)數(shù)據(jù)分析流程

設(shè)備檢修維護(hù)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗處理后，結(jié)合設(shè)備維護(hù)時(shí)相應(yīng)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析。并根據(jù)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，確定不同設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)下的設(shè)備檢修方案。設(shè)備檢修維護(hù)數(shù)據(jù)分析流程如圖4 所示。

圖4 設(shè)備檢修維護(hù)數(shù)據(jù)分析流程Fig.4 Device maintenance data analysis flow

3）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)檢修管理流程

系統(tǒng)獲取到設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)后，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，將設(shè)備狀態(tài)分為設(shè)備狀態(tài)正常、設(shè)備故障預(yù)警、設(shè)備狀態(tài)告警和設(shè)備報(bào)廢告警4 種狀態(tài)。

當(dāng)設(shè)備判斷為正常狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)對(duì)狀態(tài)信息進(jìn)行存儲(chǔ)，以作為后期設(shè)備狀態(tài)分析的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。

當(dāng)設(shè)備處于故障預(yù)警狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析，關(guān)聯(lián)出當(dāng)前預(yù)警類型所對(duì)應(yīng)的維護(hù)方案，并向用戶推送。

當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)故障實(shí)際情況進(jìn)行分析，關(guān)聯(lián)出最優(yōu)系統(tǒng)維修方案，并將方案推送給用戶。

當(dāng)用戶完成設(shè)備維修后，系統(tǒng)對(duì)實(shí)際維修方案數(shù)據(jù)進(jìn)行采集處理，用于后期設(shè)備維修方案的數(shù)據(jù)支撐。

當(dāng)設(shè)備處于報(bào)廢告警狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)向用戶發(fā)出設(shè)備報(bào)廢告警。用戶根據(jù)告警對(duì)設(shè)備進(jìn)行處理，并對(duì)實(shí)際處理結(jié)果進(jìn)行記錄。系統(tǒng)根據(jù)采集到的設(shè)備報(bào)廢處理結(jié)果，對(duì)設(shè)備報(bào)廢的判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行優(yōu)化，形成信息閉環(huán)。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)檢修管理流程如圖5 所示。

2.4 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

業(yè)務(wù)流程中使用兩個(gè)關(guān)鍵算法，分別是生成設(shè)備狀態(tài)判斷規(guī)則的聚類算法和將設(shè)備故障與檢修方案關(guān)聯(lián)的輔助決策算法。

1）設(shè)備狀態(tài)聚類算法

圖5 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)檢修管理流程Fig.5 Device status monitoring and maintenance management flow

設(shè)備狀態(tài)判定的主要算法是K-mean 聚類算法[7]。其主要應(yīng)用思路為：對(duì)采集到的設(shè)備各項(xiàng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行聚類，獲得設(shè)備狀態(tài)判定依據(jù)。在聚類初始化時(shí)，選取某類狀態(tài)的典型參數(shù)作為該狀態(tài)聚類的初始中心點(diǎn)，并通過(guò)多次初始化計(jì)算，對(duì)中心點(diǎn)位置進(jìn)行優(yōu)化，確定損失函數(shù)最小的點(diǎn)作為該狀態(tài)聚類中心點(diǎn)，即該設(shè)備狀態(tài)的判斷依據(jù)。

損失函數(shù)定義為：假定μ1，…，μk為k 個(gè)聚類中心，用γnk∈0，1 表示xn是否屬于聚類k，則損失函數(shù)的散度為：

假設(shè)設(shè)備某一狀態(tài)聚類的中心點(diǎn)為Z={z1，z2，…，zi，…，zD}（zi為設(shè)備的一項(xiàng)狀態(tài)參數(shù)），設(shè)備實(shí)際狀態(tài)數(shù)據(jù)為X={x1，x2，…xi，…xD}，則實(shí)際數(shù)據(jù)X 與中心點(diǎn)Z 之間的歐式距離為：

設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)X 距離哪個(gè)聚類中心點(diǎn)的歐式距離最短，即可判定為該聚類所代表的設(shè)備狀態(tài)。

2）檢修方案輔助決策關(guān)系算法

檢修方案輔助決策的大數(shù)據(jù)分析主要基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的A p r ior i 算法[8]。其主要思路是將設(shè)備檢修過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的故障、問題及其相應(yīng)的處理方案組合為一個(gè)項(xiàng)目集，存儲(chǔ)至事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中。根據(jù)指定的最小支持度和最小置信度，對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的頻繁關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行發(fā)掘，找出設(shè)備故障類型和處理方案的頻繁相集，確定故障類型和處理方案之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而在設(shè)備再次出現(xiàn)類似故障時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)給出相應(yīng)的檢修方案。

在本系統(tǒng)中，支持度（support degree）定義為：

即故障A 和檢修方案a 組成的項(xiàng)目集在設(shè)備所有檢修項(xiàng)目集|T|中出現(xiàn)的概率。

置信度（confidence degree）定義為：

即故障A 和檢修方案a 組成的項(xiàng)目集在設(shè)備出現(xiàn)故障A 的所有檢修項(xiàng)目集中出現(xiàn)的概率。

當(dāng)S 和C 均分別滿足最小支持度和最小置信度的設(shè)置條件時(shí)，檢修方案a 及為與故障A 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的檢修方案，可作為推薦方案向用戶提供。

3 結(jié)束語(yǔ)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，旅客服務(wù)系統(tǒng)設(shè)備監(jiān)測(cè)維護(hù)業(yè)務(wù)正進(jìn)行著從依靠人工的設(shè)備監(jiān)測(cè)和依靠經(jīng)驗(yàn)的故障判定維修向高效率、高準(zhǔn)確性、高標(biāo)準(zhǔn)度的自動(dòng)化設(shè)備監(jiān)測(cè)，智能化檢修輔助方案決策的轉(zhuǎn)變。本研究提出的系統(tǒng)總體架構(gòu)、功能設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)流程和大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)，為基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用提供了理論支持。該系統(tǒng)將成為低成本、高效率、高可靠性的設(shè)備管理的有效手段，推動(dòng)鐵路旅客服務(wù)系統(tǒng)智能化的發(fā)展進(jìn)程。