大數據系統在上海軌道交通車輛運維中的初步應用

陳燕燕

(上海地鐵維護保障有限公司車輛分公司,200233,上海//工程師)

超大規模的軌道交通網絡運營給上海軌道交通帶來了巨大的挑戰，尤其是在車輛的運維管理方面，對運維安全性、可靠性和可維修性的要求越來越高，而軌道交通的可持續發展則需要降低相應的運維成本，這就意味著需要更加智能高效的設備運維手段。

軌道交通設備大數據運維管理系統能夠有效地提升城市軌道交通系統設備的管理水平，實現精準的異常預警和故障預測，使得眾多設備的管理更加經濟高效[3]。因此，要提高軌道交通車輛設備的運維效率，就需要開發一套技術先進且符合自身特點的信息化系統——大數據系統。

1 上海軌道交通車輛設備運維現狀和預期發展

隨著科學技術的發展，以及人們對設備維修過程認識的不斷深入，設備維修方式的演變經歷了事后維修、預防維修和預知維修3個階段。

1) 事后維修：它是初級的維修方式，亦稱故障維修，即設備運轉至故障停止才進行維修。

2) 預防維修：它是以時間(或其他參數)為基礎的維修，通常稱為定期計劃檢修。這種維修方式不需要對設備狀態進行檢查和檢測，大、中、小修按規定的時間(或其他參數)間隔(即檢修周期)進行計劃維修。

3) 預知維修(亦稱狀態維修)：它是以設備運行狀態為基礎的檢修，這種維修方式不規定檢修周期，而是要對設備進行狀態監測，根據設備監測和診斷的結果，視設備劣化或故障的程度，安排在適當的時間進行必要的設備維修[4]。

目前，發達國家的工業企業中普遍采用的是以狀態維修為主的維修方式[5]，與其他兩種維修方式相比，具有以下突出優點：

1) 可以向運行人員提供及時的信息，有效地支持運行，提高設備使用的合理性、運行的安全性和經濟性，可充分挖掘設備潛力，延長服役期限，提高設備運行效果。

2) 利用設備狀態監測及故障診斷技術，能實現由局部推測整體、由現象判斷本質，以及由當前預測未來等，而不需要把設備逐一拆開分別檢驗，這樣不僅極為方便省力，而且可實現在線、實時及動態的測量，并保證各種設備可靠運轉，極大地滿足了現代化設備使用、維修及生產的需要。

上海軌道交通車輛設備目前采用的是上述的事后維修(故障維修)和預防維修(計劃檢修)，計劃檢修分為日檢、均衡修、架修和大修。這些維修方式缺乏對故障的預見性和針對性，并且維修效率較低。目前，上海軌道交通車輛設備管理中雖然已經開始引入預知維修，但仍處于研究和小規模試驗階段。

上海申通地鐵集團有限公司已建立了故障報修平臺、施工管理系統、車輛信息管理系統、物資管理系統，以及點巡檢系統、受電弓和平輪監測等在線檢測系統。

車輛設備的運維主要依賴車輛信息管理(VIM)系統，該系統覆蓋了全網絡運營列車的日常維修作業。列車正線運營時發生的故障，由人工輸入故障報修平臺，通過接口傳入VIM系統。各種檢修作業以工單方式發布，最終形成處理結果(包括物料消耗)。VIM系統是目前可靠性分析數據的唯一來源。

受電弓和平輪監測系統是兩個完全獨立的在線檢測系統，僅提供故障報警。因缺乏數據分析，預警參數的設定缺乏科學依據，報警的準確性亦無法評估，不能替代人工檢修作業。

因為業務管理系統與在線檢測系統間獨立運作，信息孤島之間缺乏體系建設并無法綜合運用，各系統的硬件設備也存在無法滿足大數據存儲及計算能力的問題，不能滿足大數據分析的需求。因此，本文將從建立大數據系統的要求入手，借助在線檢測、數據傳輸、大數據分析及檢修方式等手段，建立網絡運營管控的大數據統一平臺，實現運營、維護及維修綜合化，以達到提高城市軌道交通車輛設備運維效率的目的。

2 大數據系統的構建

為了改變傳統的車輛設備以故障維修和計劃維修為主的檢修體系，急需構建基于狀態監測、故障診斷及故障預測等狀態維修的系統。

2. 1 在線監測系統

設備狀態監測可分為在線監測和離線監測。在線監測是通過安裝在生產線和設備上的各類監測裝置，對生產及設備的信號進行連續自動監測，并將監測信息上傳至終端接收端。在線監測系統包括：

1) 信號變送：檢測的反映設備狀態的物理量，通過相應的傳感器傳送到后續單元。

2) 信號處理：對傳感器變送來的信號進行預處理，對干擾信號進行抑制。

3) 數據采集：采集、轉換和記錄經過處理的信號。

4) 信號傳輸：傳送采集到的信號到后續單元。

5) 數據處理：處理和分析所采集的數據。

6) 故障診斷：將當前數據和歷史數據進行分析，再給出診斷結果。

在線監測系統能檢測設備的運行狀態，并將其運行狀態數據化，實現設備狀態的在線監測和故障實時診斷。在線監測因工作量大和成本高，故其監測對象以關鍵設備為主。

鑒于上述理論，上海申通地鐵集團有限公司車輛分公司著手建立了車地無線傳輸系統、車輛綜合檢測系統、檢修平臺可視化管理系統及點巡檢系統，這些系統和原有的業務系統構成了大數據平臺的數據源。

2. 2 大數據系統架構設計

大數據系統架構設計如圖1所示，分為數據基礎能力層、數據應用層和接口層。

圖1 大數據系統架構

2. 2. 1 數據基礎能力層

數據基礎能力層包括數據源、數據接入、數據存儲和數據分析。

1) 數據源：根據車輛設備在線檢測系統和業務系統，按數據傳輸的形式分為無線鏈接、流媒體數據、關系型數據庫數據和文件數據。這些組成了大數據系統的數據源。

2) 數據接入：針對無線鏈接接入的傳感器數據，系統提供了一個數據網關負責解析車載通信設備的通信協議，并通過消息隊列傳入流式數據處理工具進行總線協議的解析。流媒體數據的接入、轉碼和存儲都由流媒體服務器完成；關系型數據庫數據接入則需要根據統計分析報表的業務需求定制ETL(數據倉庫技術)工具；文件數據的接入則主要通過FTP(文件傳輸協議)或基于http(超文本傳輸協議)的工具完成。

3) 數據存儲：針對經過解析后的時序傳感器數據(無線鏈接或文件方式接入)，因具有數據量大且增長迅速等典型大數據特點，系統采用分布式Nosql數據庫與分布式文件系統兩種方式對其進行存儲。通過流媒體服務器轉存的視頻文件則存儲于文件系統中;對于關系型數據庫數據，系統選用分布式數據庫的方式存儲。

4) 數據分析：對于大數據，Hadoop軟件系統提供了大量分布式環境下的分析工具，包括大批量數據分析工具、流數據分析工具、基于SQL(結構化查詢語言)的分析工具及基于內存的分析工具。

2. 2. 2 數據應用層

數據應用層包括主數據管理、領域知識和通用工具。

1) 主數據管理：主數據是指具有高業務價值的、可以在企業內跨越各部門被重復使用的數據，是單一、準確且權威的數據來源，如線路、車站、車型，列車號、員工信息等。通過主數據管理，實現數據在不同數據庫之間進行傳輸和同步，以及在使用這些數據的不同應用系統之間的傳輸和同步[6]。

2) 領域知識：是指公司核心業務流程所需的規則、經驗及標準規范等，如預警規則、設備故障樹、RAMS(可靠性、可用性、可維護性和安全性)指標定義及故障診斷模型等。

3) 通用工具：指業務系統中一些通用的功能。如通知機制，系統利用通用工具可自定義通知發生的事件、通知人員和通知方式。通知方式包括郵件、短信和微信等。

2. 2. 3 接口層

大數據系統通過接口層對外提供數據服務，如主數據查詢、列車狀態數據查詢等。業務接口主要包括在線監測系統與業務系統的接口。

3 大數據系統的應用與探討

上海軌道交通車輛運維大數據系統目前已完成初步建設和應用，已有100多輛列車接入車地無線傳輸系統中。上海軌道交通17號線的車輛綜合檢測系統也開始使用，該系統的大數據系統的搭建提升了城市軌道交通車輛設備健康運維管理的水平，它將基于大數據分析，進行車輛設備運行健康評估、故障診斷智能化及風險預警，實現車輛設備的智能運維。

3. 1 正線故障處理實時監控

車地無線傳輸系統是上海軌道交通車輛設備運行狀況的實時監控系統。該系統通過對牽引、輔助、制動、通信、車門、空調、旁路、緊急制動和軸箱的設備進行狀態監控，可實時提供車輛設備的當前狀態數據，如速度、網壓、主風壓力、蓄電池電壓、客室溫度及車輛載荷等；同時可完全復制列車司機顯示屏的所有功能，幫助工程技術人員實時監控列車故障和預警信息，以及及時推薦最佳維修策略。該系統通過大數據架構中的數據采集、轉換、存儲和分析功能，幫助工程技術人員實時了解全網列車實時行駛位置和故障信息，如圖2所示。

圖2 車地無線傳輸系統界面

當列車在正線運營中發生故障時，工程技術人員能在第一時間通過該系統了解故障等級、故障代碼、故障名稱、故障系統及其他相關的技術參數數據，快速定位故障原因，遠程進行故障診斷，推薦最佳處理策略，并以微信、郵件及短信等多種方式，通知相關人員及時處置。

3. 2 提升檢修作業的自動化

3. 2. 1 車輛綜合檢測系統

車輛綜合檢測系統搭建在列車通過的軌道上，包括線陣相機、碳滑板磨耗檢測相機、激光測距儀及溫度傳感器等。該系統對經過的列車進行檢測，替代檢修過程中的人工檢查檢測作業，從而提高了工作效率，減少了人工成本。綜合檢測的內容包括車體外觀檢測、受電弓檢測、軸溫平輪檢測、輪對尺寸測量、360°輪廓掃描及車底紅外溫度檢測等。例如，360°輪廓掃描是通過布置在軌旁的線陣相機，對駛過列車的車體、車頂及車底進行360°掃描，結合先進的圖像識別算法，智能識別螺栓脫落、電氣箱蓋脫落、異物入侵及接地線纜脫落等故障。該功能可完全替代檢修人員的現場檢查目測工作。車輛綜合檢測系統的相機顯示清晰度非常高，能清晰看到軸箱上緊固螺絲的防松標記，因此檢修人員無需到達現場，即可對列車進行外觀檢查。

3. 2. 2 檢修平臺可視化管理系統

檢修平臺可視化管理系統的作用是為了在關鍵監控點位輔以實時視頻監控，實時查看監控畫面，便于更加準確、直觀地得到現場的運行數據，減少誤判率，以及提升運維監控能力。當列車進入檢修平臺后，通過該系統可實時檢查列車整體結構及關鍵部位設施設備是否完好，如通過車頂安裝的高清攝像頭可查看受電弓及空調機組的細節畫面，從而替代檢修人員登車檢查的工作。

3. 3 大數據分析探討

構建城市軌道交通車輛大數據系統的基礎是以可靠性為中心的維修理論。立足于車輛設備狀態監測與診斷，逐步建立狀態維修的檢修策略。

大數據分析未來還將探討以下幾個內容：①車輛設備故障率實時統計與系統分析；②車輛設備狀態特征變化趨勢跟蹤；③車輛設備健康狀態的測評標準等。通過對大量在線檢測數據的分析和車輛設備運維狀態的跟蹤，不斷摸索設備劣化規律，優化車輛關鍵部位的維修周期，在確保設備可靠運行的同時，最大程度地節約維修成本。

總之，車輛設備狀態維修主要是采用先進的狀態監測技術和系統，利用計算機網絡手段，根據檢測的數據，通過比較和分析，利用其變化的大小和變化趨勢提出車輛設備的檢修建議。

4 結語

城市軌道交通車輛大數據系統以互聯網+、人工智能和大數據分析為基礎，采集車輛設備全壽命周期的所有相關數據，包括車輛設備狀態數據、軌旁檢測數據及管理信息數據?；诖髷祿到y實現實時監控列車狀態、遠程故障診斷與處理及故障狀態的預警。通過該系統，能有效提高車輛設備的運行可靠性、提升運維效率，并可降低運維成本。