基于物聯網的城軌車輛輪對溫度與振動狀態智能監控系統研究

劉志偉

天津商業大學寶德學院 天津 300384

1 概述

當前城市軌道交通建設正在我國大中城市迅猛發展，我們一方面在享受城軌交通帶來的高速、舒適、便利交通環境的同時，另一方面公眾對城軌交通的安全保障有了更高的關注度。從技術層面上對城軌交通的安全運營進行保駕護航，一直是城軌交通建設與發展的重要研究方向。由于城軌車輛運行過程中，輪對在承擔車廂負重的同時還要在惡劣的工作環境中處在高速運轉、摩擦、制動等狀態，其安全狀態直接影響到整個城軌車輛的運行安全。因此對城軌車輛輪對的動態監控與智能感知也成為城軌交通安全監控技術的重要研究方向，本文從影響城軌車輛輪對安全最為直接的溫度與振動狀態參數監測與分析入手，研究與設計基于物聯網技術的城軌列車輪對振動狀態智能監控系統，通過實時監測與后臺大數據參數分析，運用人工智能方式及時發現與處理車輛輪對的溫度與振動異常，提升城軌車輛運行的安全性。

2 系統總體方案設計

針對車輛輪對的溫度與振動狀態動態監測有兩種設計方案。方案一是將信號檢測裝備設置于城市軌道交通線路之上，在裝有傳感器的車輛經過線路上檢測裝備時進行檢測掃描，獲得相關溫度與振動狀態數據后上傳至上位機進行處理。方案二是將傳感器與信號檢測裝備集成化、網絡化，統一安裝在城軌車輛當中，對輪對的振動狀態數據進行實時采集與上傳，可以采集到輪對的過程溫度與振動狀態數據。比較而言，方案一不能及時對影響輪對運行安全的溫度與振動狀態數據進行實時獲取，也無法在后臺數據處理后及時進行安全預警，存在較大的不足但可以較好地利用現有城軌數據傳輸網絡。而方案二采用的數據采集、數據預處理、數據上傳、網絡通信一體化裝備具有通用化、集成化特點，不僅適用于不同的城軌交通系統，并可以經過簡單擴展應用到更大范圍的鐵路運輸、水利管網、電力線路以及普通的物流運輸的安全監測當中，故具有較高的研究推廣價值。本文正是基于該方案，研究提出基于物聯網的城軌交通車輛輪對溫度與振動傳感信號智能監控系統，并以得到的車輛輪對溫度與振動狀態數據為基礎，通過大數據與人工智能技術構建城軌交通車輛故障監測平臺，實現對車輛故障的自動分析與識別，提升城軌交通運輸的安全性。

基于物聯網的城軌列車輪對溫度與振動狀態智能監控系統由數據采集終端、數據傳輸控制模塊、云端處理模塊三部分組成，結構示意圖如圖1所示。

圖1 系統整體方案架構設計

2.1 數據采集終端模塊

該終端模塊安裝在每臺城軌列車的輪對位置，實現一定頻率的輪對溫度與振動數據實時采集，并完成數據的轉換、預處理，并完成采集數據由終端模塊向數據傳輸控制端模塊的物聯網無線傳輸。

2.2 數據傳輸控制模塊

向下實現對輪對溫度與振動數據采集終端模塊的數據接收，在完成相應的數據轉換與預處理后通過無線網絡實現數據的傳輸，將數據上傳至云數據平臺。其上傳方式分為兩種，高速運行狀態是通過軌道內架設的5G通信網絡實現數據上傳，在軌道站或是檢測點可以通過無線局域網方式實現高速上傳。

2.3 云端處理模塊

接收到各軌道車輛上傳的輪對溫度與振動數據后，對數據進行相應的存儲與分類操作，結合故障模型完成車輛行駛狀態的智能分析，進行故障預判，并將運行狀態與故障報警信息等內容推送至車輛駕駛及相關部門。

3 數據采集終端模塊設計

實現車輛輪對溫度與振動狀態數據的采集以及無線數據傳輸，由溫度與振動復合傳感器與負責無線網絡通信的ZigBee通信單元組成，其模塊工作過程示意圖如圖2所示。

圖2 數據采集終端模塊工作原理示意圖

3.1 傳感器單元設計

而隨著智能物聯網技術及微機電系統的不斷發展，基于傳感器網絡的智能檢測系統被廣泛地應用到各類交通運輸系統當中。本系統在每臺車輛的輪對上安置溫度與振動傳感器，可以按照指定頻率獲取輪對行駛過程中的振動溫度信號，對傳感器的選型要求是滿足車輛行駛過程中振動監測的快速反應以及穩定可靠。本系統中選擇的是一體化設計的振動溫度復合傳感器，通過綜合測試與篩選，系統最后選用的是遠東測振研發的YDI-12AT系列復合型傳感器，該傳感器采用不銹鋼外殼，抗干擾能力強，比較適用于軌道交通車輛運行時所處的惡劣工作環境。

3.2 無線網絡通信傳輸模塊(ZigBee通信單元)設計

傳感器采集到的溫度與振動狀態信號通過線路傳輸至與之相連接的無線網絡通信傳輸模塊，再通過無線網絡傳送至車廂的數據傳輸控制模塊，進而再利用5G網絡傳輸至云端。下圖3所示的即是在一節車廂中的兩級輪對上安裝了四組數據采集終端模塊，利用ZigBee通信單元實現數據傳輸的方案設計。

圖3 無線傳輸方案設計

具體的硬件選型上，本系統數據采集終端模塊中無線網絡通信單元，采用的是美國德州儀器公司出品的CC2530芯片，該單片機系統提供基于SimpleLink解決方案的無線應用工作模式，支持IEEE802.15.4標準以及標準ZigBee協議。

4 數據傳輸控制模塊

數據傳輸控制模塊的作用是實現車輛輪對溫度與振動數據由軌道車輛內部物聯網絡向云端處理模塊的無線傳輸，其工作原理示意圖如圖4所示：

圖4 數據傳輸控制模塊工作原理示意圖

數據傳輸控制模塊由兩部分組成，分別是ZigBee通信單元與LTE傳輸單元，分別實現數據的接收與云端上傳操作，兩者之間采用串口方式進行連接。實際施工過程中，每個數據傳輸控制端可以與多個車廂的多組數據采集終端模塊進行無線連接，其安裝位置設置在軌道車輛的轉向架，可以根據軌道車輛的長度設置多個數據傳輸控制端進行靈活無線組網。

4.1 ZigBee通信單元設計

采用與上述數據采集終端模塊中ZigBee通信單元相同的設備選型，使用CC2530芯片，其他內容不多介紹了。

4.2 LTE傳輸單元設計

LTE無線通信技術當前廣泛地應用于城市軌道交通通信系統當中，在設計與使用過程中具有延遲低與傳輸效率高的優點。同時，因為其采用了專用頻段，可以有效地避免城市中無線信號干擾，具有較好地抗干擾性，提升了軌道交通無線通信的安全保障與可靠性。LTE提供了適用于物聯網應用的多種協議模塊，本系統選擇的LTE Cat1協議模塊，通信芯片選擇的是移遠通信的EC200S-CN，支持最大下行速率10Mbps和最大上行速率5Mbps，具有較高的性價比，可以滿足不同場合的工業級無線通信需求。

5 云端處理模塊

云端處理模塊從功能設計上主要實現兩個方面的內容，分別是采樣數據管理與故障分析處理。采樣數據管理功能是將不同軌道車輛上傳至云服務平臺的輪對溫度與振動采樣數據進行存儲，為分析處理進行數據準備；故障分析處理功能則是通過對云端數據進行的加工、分析與處理操作，實現對軌道車輛輪對運行情況的實時監控，并通過采集數據與已知模型數據的比較，實現車輛行駛的故障監測與預警研判。同時系統提供自主學習功能，利用人工智能技術，提取輪對溫度與振動參數與車輛故障的聯系，對故障識別進行數據建模，實現動態化故障辨別。本模塊主要解決輪對溫度變化預警、輪對振動狀態故障識別與云服務構建三個關鍵問題。

5.1 基于BP神經網絡的輪對溫度故障預警設計

軌道車輛行駛過程中，本系統利用輪對采集的不同時段的溫度信息對輪對運行情況進行分析與預測，具體設計上采用BP神經網絡方法預測輪對溫度，實現輪對故障的及時預警，提升車輛運行安全性。

BP神經網絡方法的工作原理是通過對輸入量的多次學習和計算，從而得到期待的輸出值，以解決實際問題。在本系統當中，將不同軌道車輛輪對在不同狀態、不同時刻所獲得的歷史溫度數據作為輸入量進行學習，系統即可構建出溫度變化與故障發生的數據模型。例如，該模型可以通過已知時刻t1與溫度T1的數據對，即(t1，T1)計算出下一個時刻t2對應的預測溫度值T2′。而當系統在t2時真實測量的溫度值T2被采集到之后，如果T2′與T2之間的差距超出了允許的誤差，系統認為具備了故障發生的可能性，故向系統提出溫度異常故障預警。

5.2 基于卷積神經網絡的輪對振動故障識別設計

本系統在輪對振動數據分析處理過程分為兩個階段，第一階段是完成輪對振動數據信號轉換，系統采集上傳的輪對振動信號是典型的一維信號，在故障的分析與處理方面存在較多不足之處，同時也為了第二階段智能學習算法模型的數據輸入，系統在此階段實現振動數據由一維向二維的轉換。第二階段是根據產生的二維數據信息，通過機器算法學習建立起二維振動圖像與輪對故障之間的對應關系，實現系統對輪對振動故障的自動診斷

5.2.1 信號轉換的實現

系統采集到的輪對振動信息主要包括時間與振動參數兩部分，信號的轉換可以從時域、頻域以及時頻域三個層面上進行，主要思想是運用不同的方法將原始信號中的特征信號進行提取并放大，并實現一維信號向二維信號的轉變。因為本系統處理的振動信號在特征提取方面的特殊性，采用的時頻域層面上的連續小波變換方法實現信號轉換。本系統中連續小波變換的定義如下：

一維信號轉變為二維信號的過程即是使用該連續小波對得到的輪對振動時間與振動參數信息序列進行分解，再通過二維坐標信息的復合生成時頻圖，如下圖5所示。

圖5 輪對振動信號時頻圖

5.2.2 輪對振動故障識別診斷

得到輪對振動信號的二維時頻圖后，系統即可以根據該圖像實現輪對振動故障的識別與診斷，實現的工作原理是構建基于卷積神經網絡的機器模型，通過系統自主學習建立起輪對振動故障的案例庫。通過采集與轉換后的時頻圖提交給系統后，系統即可以判斷出該圖像顯示的輪對運行狀態如何，如果該運行狀態處于非正常狀態，能將其與案例庫中的某故障進行對應，實現故障的識別與診斷，并能根據故障的嚴重程度使用不同的方式將故障信息傳達至不同用戶進行示警。本系統為避免出現過多的數據特征擬合，模型中的卷積層設置為四層，并使用交叉熵的方法對故障識別結果進行評價，反向調節正向學習過程中的參數權重，以期達到較高的故障識別率，保證輪對運行的安全可靠性。

5.2.3 云平臺搭建

本系統涉及的云服務平臺構成了整個系統的數據基礎平臺，其云平臺組建方案根據現有城軌云服務的建設情況，可以采用自建、依托現有云平臺、第三方服務等多種方式，根據實際情況，從成本及建設管理復雜度等方面進行測評，最終選擇第三方服務的方式完成了云服務平臺搭建，使用的是阿里云提供的云服務器，提供多種硬盤與帶寬服務選擇，具有良好的可擴展性。