地鐵列車節點電壓信號采集記錄系統設計

王偉 胡同前

摘要：我國地鐵發展越來越迅速。為獲取地鐵列車節點電路的電壓，記錄故障發生前、中、后的電壓變化，捕捉故障信號，精準定位故障原因和事故責任劃分，設計了地鐵列車節點信號電壓采集記錄系統。該系統具有自動采集節點電壓信號、實時顯示電壓曲線圖，以及計算該時段的電壓最大值和后臺存儲電壓數據的功能。介紹了該系統的硬件電路和軟件程序設計。其硬件電路由電源電路、主控單元、電壓信號采集單元、接口電路、時鐘模塊、SD（加密設備）存儲單元和復位電路組成。在軟件方面，單片機將采集的電壓信號轉換傳輸給PC（個人電腦）機，最終在PC機上實現加載電壓曲線圖和計算最大電壓值的功能。

關鍵詞：地鐵列車節點 電壓信號 采集記錄系統設計

節點電路在列車運營過程中用于車輛命令的傳輸及反饋，其性能的好壞直接影響地鐵運行的穩定性。為了提高地鐵的運營質量，對地鐵車輛節點電路進行監測是必不可少的環節。在對地鐵檢修維護過程中，傳統上僅是對節點電路連接線纜緊固性、外觀等情況進行檢查，且節點電路根據不同的用途，采用壓接工藝及端子也有所不同，車輛在抖動狀態下連接可靠性不能持續跟蹤判定。列車運行中，若出現節點信號丟失的偶發故障，會對列車運行可靠性帶來很大的影響。對于不同節點電路的性能檢測和數據記錄，目前并沒有任何的檢修手段。地鐵列車上所運用的節點電路會因為所處的位置不同而存在連接差異，給地鐵運營造成一定的安全隱患，所以，設計一個能夠實時跟蹤檢測不同狀態下的節點電路信號監測系統是十分必要的。本文所介紹的多通道信號檢測系統主要運用于對地鐵列車節點電路性能狀態的實時檢測及數據記錄，以用于后期數據解析來判定故障情況。

1整體設計思路

1.1系統組成

地鐵列車節點電壓信號采集記錄系統由節點電壓采集記錄裝置和數據分析軟件兩部分組成。節點電壓采集記錄裝置體積小，可自由固定安裝在列車上，其輸入為列車控制系統節點電壓信號，數據分析軟件安裝在PC（個人電腦）機上，用于查看和分析數據。

1.2系統功能

①電壓記錄功能。列車絕大部分系統的診斷周期大于100ms。為方便截取列車檢測節點的電壓值，保證讀取數據的可靠性，在此設定節點電壓采集裝置的采集周期為66ms，對節點電壓信號進行采集和存儲。②在線監測功能。節點電壓采集裝置通過RS232串口通信接口將信號傳輸到PC機，可在PC機上實時查看、分析節點電壓波形。③實時存儲功能。節點電壓信號自動存儲到SD（加密設備）卡相應文件內，以文件開始記錄時間命名，持續記錄時長為3年。4）數據分析功能。數據分析軟件能顯示不同時刻所對應的電壓曲線圖，自動分析計算出該時段的電壓最大值。

2地鐵信號系統

城市地鐵是一個封閉、完整的交通系統，地鐵網調度指揮系統需要根據地鐵列車發出的信號計算列車運行速度、運行間隔時間，并通過各種信號對地鐵運行進行指揮、調度、控制。地鐵列車長則要通過接收到的信號，控制列車平穩、高速運行。目前，地鐵信號系統大多采用ATC系統（列車自動控制系統）。ATC系統又由列車自動防護系統（ATP系統）、列車自動駕駛系統（ATO系統）組成。ATP系統可實時檢測地鐵列車的位置，實現列車間隔控制保證列車之間的安全;ATO系統可啟動列車并實現站際間自動運行，控制地鐵列車到站后定點停車;ATS系統可自動識別列車，對列車運行進行自動跟蹤和顯示，自動調整列車運行。

3地鐵列車節點電壓信號采集記錄系統設計優化措施

3.1智能分析預警內容

地鐵列車車載信號數據采集及智能預警系統對采集到的歷史故障信息數據進行聚類，建立數據及故障預警模型，根據建立的預警模型，一方面對采集到的關鍵數據狀態量變化和數字量突變進行智能報警，另一方面實現故障的預警。

3.2信號機安裝施工

信號機一般安裝在隧道內、地鐵站臺上、站內左右兩側壁上。若信號機位于隧道內碎石道床，可采用混凝土基礎;若信號機靠近隧道壁，可采用角鋼型三角支架底座。安裝信號機時，必須保證機柱的垂直度。在安裝信號機前，信號專業應與其它各專業充分溝通，運用BIM技術，對各種設備及信號機的安裝位置進行綜合、精細的布置，保證信號機安裝的角度便于司機目視。

3.3鋪設線纜

在鋪設線纜前，技術人員必須深入施工現場，仔細考察光電纜徑路，確保光電纜設計徑路、設計長度符合實際情況（若光電纜設計徑路與實際徑路不符，或光電纜圖紙長度過長，必須要求設計人員進行修正）。光電纜進場前，必須按照相關規范進行嚴格測試，確保光電纜電氣性能達標。當前，地鐵隧道內的弱電支架通常分為5層，第1～2層供通信使用，第3～4層供信號使用，第5層供火災報警、綜合監控等使用。區間弱電支架一般為矩形或弧形。地鐵接觸網須安裝墜鉈，技術人員在為弱電支架定測時需聯系接觸網專業，確定墜鉈的具體位置并制作特殊支架。制作弧形弱電支架前，須對施工現場的實際弧度進行精準測量。光電纜數量較多，排布在兩層上會顯得擁擠，因此，在信號設備比較集中的站臺區，可適當增加弱電支架的層數。

3.4故障預警模型建立方法

故障預警評估模型是采用三層BP神經網絡，提取與故障密切相關的特征參數，通過譜聚類算法得到不同故障的聚類結果，為原始樣本數據加入類別標簽即原始特征數據新加入一列，以新構造的特征向量作為BP神經網絡的輸入層訓練向量。根據BP神經網絡建立分類器構建故障預警評估模型，隱含層采用最常用的Sigmoidal函數作為激勵函數，該函數的非線性特性使得網絡具有任意精度的泛函逼近能力，通過MATLAB工具箱訓練BP神經網絡，把剩余的數據樣本作為測試集，對訓練完畢的BP神經網絡進行測試以驗證模型的準確性。當構建好故障預警評估模型之后，對于新的數據樣本，根據本模型評估當前是否需要進行故障預警。

4結語

本文所述的地鐵列車節點信號電壓采集記錄系統可實時采集任意節點的電壓情況，并記錄和分析電壓數據，從而達到評估地鐵節點電壓信號狀態的目的。根據測試情況，可對節點電壓信號不穩定的原因進行排查，及時消除故障隱患，獲取故障時刻節點電壓信號情況，及時分析故障原因，研究解決措施，從而提高了地鐵列車設備的可靠性和穩定性，保障了地鐵的運營安全。該套地鐵列車節點信號電壓采集記錄系統已在廣州地鐵投入使用，系統運行穩定，數據記錄精準，安全可靠，操作方便，制作成本低。采用該系統后，檢修人員加深了對節點電路和設備工作狀態的了解，并能針對發現的異常問題提出解決措施，提升了設備質量。

參考文獻：

[1]王英.地鐵信號安裝工程質量缺陷分析及防治措施研究[J].現代城市軌道交通，2019（02）：10-13.

（作者單位：成都地鐵運營有限公司）