穗騰操作系統云平臺在廣州地鐵車載主動運維項目中的應用

蔡昌俊 陳希雋 彭有根 葉富智 李 洋

(1. 廣州地鐵集團有限公司, 510330, 廣州;2. 鐵科院(北京)工程咨詢有限公司, 100081, 北京∥第一作者, 正高級工程師)

隨著城市軌道交通(以下簡稱“城軌”)行業的高速發展,車載檢測系統在基礎設施運維中發揮著越來越重要的作用[1]。車載主動運維檢測作為一種具有針對性的、預防性的基礎設施智能運維技術,相較通常的檢修技術具有更高的安全價值。在廣州地鐵11號線(以下簡稱“11號線”)車載主動運維項目的設計過程中,需要確定各車載檢測系統間采集設備、數據項點及傳輸方式等方面的聯動性,以簡化、持久化的方式解決高并發數據的存儲和上云問題;同時需要加強對主動下發至車載設備的指令以及上報數據的同步管理;在現有車載數據網絡環境下,需要探索提升檢測精度和數據聯動性的方法,以優化數據傳輸效率的途徑。

針對上述因素,綜合考慮11號線列車的運用環境,設計了車載主動運維項目的研究路線,如圖1所示。在該研究路線的設計中,率先確定了車載主動運維項目的范圍和需求,開發了車載綜合系統和穗騰OS(操作系統)云平臺,并在實際環境中進行了部署和驗收。

圖1 11號線車載主動運維項目的研究路線

1 車載綜合系統的設計與實施

在11號線車載主動運維項目中設計了車載綜合系統。該系統可結合車地PIDS(旅客信息顯示系統)通道和穗騰OS云平臺,實現對車輛、信號、通信等專業的實時檢測、實時傳輸及上云分析。針對上述功能,設計了由車載綜合數據管控層、車地數據無線傳輸層、穗騰OS云平臺分析應用層組成的車載綜合系統架構,如圖2所示。其中:車載綜合數據管控層感知列車搭載的主動運維設備數據,利用多類線程進行數據匯集和預處理,并傳輸數據至車地PIDS網絡接入點;車地數據無線傳輸層涉及PIDS網絡下的多個無線傳輸通道,可將主動運維數據輸入車輛段的地面服務器;穗騰OS云平臺分析應用層利用云端資源,設計運維系統的云接口、微服務、數據庫等,結合物聯平臺達成具有穗騰風格的數據應用效果。

注:API為應用程序編程接口。

1.1 車載綜合數據管控層

11號線車載主動運維系統包括輪軌力、通信、信號等多個檢測子專業。為保證多專業的數據管理,車載綜合數據管控層在列車上構建了專有主動運維系統數據網絡,該網絡具有高度數據集成化和傳輸實時性的特點。車載主動運維系統車上部分網絡拓撲如圖3所示。其中:通信、信號檢測子系統設備分布在列車的M3(無受電弓的動力車3)和Tc1(帶司機室的拖車1)車廂,管控層的車載數據主機和輪軌力檢測系統安裝在Tc2(帶司機室的拖車2)上,跨車信息交互通過PIDS交換機實現。

圖3 車載主動運維系統車上部分網絡拓撲圖

輪軌力檢測子系統主要負責收集輪軌關系數據,如輪軸、軸箱和轉向架的垂向力、橫向力等,以評估車輛的運行平穩性狀態和安全性。通信檢測子系統負責對LTE-M(地鐵長期演進系統)、5G(第5代移動通信技術)、Wi-Fi等車載無線通信方式的場強和服務質量性能進行實時監測。信號檢測子系統主要針對軌旁信號設備的狀態進行巡檢,收集設備狀態圖像和緊固狀態點云數據等信息,同時實時監測ATO(列車自動運行)系統信號狀態。

車載綜合數據管控層實現了各個主動運維子系統設備數據的匯集接收、解析,以及轉發至PIDS車地通道接入點的功能。該系統還具備數據預處理功能,可以對原始檢測數據進行初步處理,清洗無效數據,以提高后續車載、車地傳輸及上云效率。此外,為滿足不同專業領域的需求,車載綜合數據管控層采用模塊化和風格兼容性設計,不僅可以根據實際需求對數據進行擴展和調整數據管理形式,還可以通過現有的穗騰OS云平臺與各運維系統無縫對接,實現檢測數據的高效整合和管理。

車載綜合數據管控層從車上數據處理角度出發,實現了多專業主動運維系統數據的集成和質量把控,從而提升車載主動運維項目的數據智能化管理水平。

1.2 車地數據無線傳輸層

車載綜合系統利用車地數據傳輸通道確保車輛數據能夠準確、高效的落地,實現車輛、線路(包括車輛段與車站)和云端無縫對接效果。除了傳輸效率,帶寬占用、緩存和斷點續傳也是需要考慮的問題。

1.2.1 車地數據傳輸協議

為保證車上檢測子系統數據與地面的順暢交互,車載主動運維項目采用了MQTT(消息隊列遙測傳輸)協議和HTTP(超文本傳輸協議)。

MQTT協議適用于結構化數據的傳輸,如輪軌力、通信和信號專業的數值型數據。MQTT協議的基本格式分為固定報頭、可變報頭和有效載荷等3個部分。其中:有效載荷部分為業務數據,采用JSON(JavaScript 對象簡譜)格式進行封裝。為確保檢測數據的完整性,車載主動運維項目對MQTT消息的QoS(服務質量)和會話超時時間進行設置,保證消息不丟失、不重復提交。

MQTT協議具有輕量級、低帶寬占用、易移植等優點,適合在車地結構化傳輸和上云中使用[2]。在車載主動運維項目中,車載綜合系統在穗騰OS云平臺上創建中間組件,利用消息發布和訂閱的形式,實現車地傳輸數據的快速上云。基于MQTT協議的車地傳輸數據上云原理如圖4所示。其中:MQTT經紀人中間組件為實現MQTT協議數據交互的組件,部署在穗騰OS云平臺中間組件庫中。

圖4 基于MQTT協議的車地傳輸數據上云原理圖

HTTP適用于非結構化數據傳輸,如高清圖片、視頻、點云等大型原始檢測數據。HTTP具有通用性、易于實現的特點,適合在非結構化數據車地通信中使用[3]。應用層數據需在HTTP Header(請求頭)和HTTP Body(請求體)中填充,每個HTTP請求會發送文件的元數據和文件本身。車載主動運維項目中,可對HTTP傳輸的各類數據進行加密,以規避信息安全風險。車載主動運維項目中的HTTP概念如圖5所示。

圖5 車載主動運維項目中的HTTP概念圖

車載綜合系統分別利用MQTT協議和HTTP傳輸結構化和非結構化的數據,實現了車地間數據的高效、可靠傳輸,并為落地后數據的快速上云提供便利。

1.2.2 車地分級傳輸方案

為提升車載主動運維數據的時效性和安全性,廣州地鐵要求車載綜合系統在車輛行車時需將問題信息實時上報至穗騰OS云平臺,以方便工作人員更快速掌握和定位問題,并做出處理決策。

11號線PIDS車地傳輸通道具有一定的帶寬余量,利用此余量進行數據實時傳輸不僅能滿足時效性和安全性需求,也能緩解地面傳輸的壓力,縮短車輛回庫到下電的時間,從而提升運維工作的資源利用率。車地數據無線傳輸層根據數據類型和信息關鍵緊急程度,采用了實時和延時分級傳輸方案。該傳輸層對車載主動運維系統計算得到的小體量結果數據優先進行實時傳輸,因為這些數據占用帶寬低且可能包含病害超限等關鍵信息。大體量數據、點云及高清圖片等原始檢測數據選擇延時傳輸方式。

11號線分配給車載綜合系統的帶寬為49 Mibit/s。為確保數據實時傳輸效率和質量預留一定冗余,選擇輪軌力檢測子系統的各項數值類結果數據,通信檢測子系統的WLAN(無線局域網)場強、LTE-M場強、5G服務質量、EUHT(超高速移動通信技術)服務質量等結果數據,信號檢測子系統的軌旁信號設備狀態巡檢圖像和緊固狀態點云數據,以及車載綜合系統的控制指令、速度里程信息等作為實時傳輸數據,數據帶寬合計約為43 Mibit/s。表1展示了通信檢測子系統的數據量和分級規劃內容。此外,設備狀態監控告警數據在產生時優先占用此實時傳輸通道。

表1 通信檢測子系統的數據量和分級規劃表

為積累數據資產,廣州地鐵要求全量主動運維數據落地和上云。PIDS通道的帶寬余量不滿足列車在正線行車時將車輛全部數據完成車地傳輸,且在庫外搭建局域網需要極大成本,因此,在地面車庫內搭建穩定無線局域網,延時傳輸原始數據、全量高清圖片、點云等非關鍵信息類或超大體量數據。

車地數據傳輸層充分考慮了不同專業的數據內容、傳輸格式需求及帶寬限制,從而制定合理的傳輸協議及其優先級,以支持車載主動運維項目中數據的高效落地和資產積累。

1.3 穗騰OS云平臺分析應用層

穗騰OS云平臺分析應用層通過構建物聯平臺與物模型庫,基于云計算和應用展示的中間組件庫,提供強大、便捷、開源的數據處理、分析和復用能力。該應用層可構建多形式可視化界面,如波形圖、柱狀圖、餅狀圖和散點圖等。穗騰OS云平臺分析應用層系統界面能夠對多條線路主動運維數據的超限大值、歷史變化趨勢及檢測病害等進行統計展示。為滿足不同維度的數據查詢和調用需求,該應用層支持按照時間、行別、區段和里程等條件進行篩選,快速、精確獲取關鍵信息和問題病害,為運維工作提供指導和養護依據,有助于優化設備維護策略和提高設備運行效率。

穗騰OS云平臺分析應用層利用高算力的云資源服務器,在處理海量云端數據時表現出良好的精確性和穩定性,以支持多期檢測數據的同步處理。此外,該平臺上豐富的組件庫使分析應用層具有較高的擴展性,可以根據不同的業務、用戶慣性和數據管理應用等需求進行靈活調整。

綜上,車載綜合系統從車輛數據管控、車地數據傳輸及上云、云平臺數據分析與應用等3個方向優化11號線車載主動運維項目的實施,提升主動運維數據從產生、處理到應用管理的智能化水平,保證車載檢測數據的時效性和使用價值。

2 穗騰OS云平臺的設計與應用

穗騰OS云平臺是一種基于物聯網、大數據和人工智能等技術的云端操作系統。在車載主動運維項目中,該平臺可以通過物模型和數據分析組件處理和運用各專業檢測數據:各項物模型組成穗騰OS云平臺的物模型庫,用于表示單個主動運維系統某項設備的可顯示、可操作能力;各項數據分析組件組成穗騰OS云平臺的組件庫,用于在平臺上實現信息的處理分析和可視化效果。

2.1 物模型的設計與應用

物模型是描述設備結構和行為的電子化模型,是車載主動運維系統應用在穗騰OS云平臺的核心組成部分。

2.1.1 物模型設計

車載主動運維項目中,針對檢測設備創建的物模型從屬性、服務、事件等3個特征描述了輪軌力檢測子系統采集箱、測力輪對、信號檢測子系統環境傳感器等35套設備的信息。其中:屬性特征為設備可查看或上報的數據,服務特征為對設備下發的控制指令,事件特征為設備運行狀態的告警和消警。穗騰OS云平臺將實現設備設施物模型的創建和導入,以響應廣州地鐵和穗騰OS云平臺的標準化、統一化,以及產業化項目產品研發上線流程。

2.1.2 物模型應用

物模型在物聯平臺上可實現查詢固有屬性、上傳檢測數據、下發服務指令及上報告警類事件等功能。同時,物模型與算法庫和應用庫相結合,為設備的各項指標提供計算和展示功能[4]。通過物模型在穗騰OS云平臺上的信息,運維人員可以實時了解當前運行車輛的部件狀態,以及掌握車輛異常信息。

2.2 數據分析組件的設計與應用

11號線車載主動運維項目中穗騰OS云平臺的數據分析組件包括算法庫和解耦應用庫,是實現數據處理和分析的關鍵支撐。

2.2.1 數據分析組件設計

算法庫管理所有設備產生的初始數據和形成結果數據過程中涵蓋的計算、運算組件。解耦應用庫管理所有設備產生的初始數據、結果數據,以及形成應用中涵蓋的過程組件。算法庫和解耦應用庫的輸入指標若與某個物模型相關,可從物聯平臺直接調用。算法庫和解耦應用庫的輸入指標可自動轉化為穗騰OS云平臺展示結果。數據分析組件在建設時統計所有的輸入、輸出指標,并明確它們的計算方式。輪軌力檢測子系統的數據分析組件指標項統計結果,如表2所示。

表2 輪軌力檢測子系統的數據分析組件指標項統計結果表

2.2.2 數據分析組件應用

數據分析組件在穗騰OS云平臺上的應用主要包括數據的邊緣計算和可視化。通過數據分析組件,運維人員可以對物模型的屬性、服務及事件等信息進行深度分析處理,進一步評估單個設備部件的狀態和性能,以便于快速發起相應操作。

穗騰OS云平臺的算法庫提供邊緣計算功能,使部分計算任務可以在設備本地完成,從而減輕云端服務器的負擔,并提高數據處理速度[5]。通過將算法組件部署在設備邊緣,運維人員可以實時獲取設備運行狀態和檢測數據,以便對設備進行實時監控和故障預測[6]。

應用庫可在數據計算后利用可視化手段展現其計算結果,保證運維人員直觀查看重要的計算類檢測指標,進一步了解設備的運行狀況,從而制定合適的維護策略和優化措施。

以輪軌力檢測子系統為例,通過設備感知到車體垂向加速度、測力輪對運行狀態及車輛故障等數據,經過算法庫和組件庫生成包含脫軌系數、超限統計、設備健康監控等在內的展示界面。輪軌力檢測子系統在穗騰OS云平臺的應用示意圖如圖6所示。同時,穗騰OS云平臺可控制整個檢測系統中所有傳感器的供電,以控制數據采集的啟停。

圖6 輪軌力檢測子系統在穗騰OS云平臺的應用示意圖

綜上,穗騰OS云平臺通過對設備物模型和數據分析組件的創建和使用,為11號線車載主動運維項目提供了強大的云端遠程管理支持,使得運維工作更加智能化與高效化。

3 結語

本文梳理了11號線車載主動運維項目的研究思路,探討了車載綜合系統架構和功能,并深入分析了動態檢測數據在車載端與車地端的快捷傳輸,以及在穗騰OS云平臺物模型與數據分析組件的建設與應用的方法和成果。該項目可通過數據集成傳輸技術、物聯網技術和大數據分析技術提高運維效率,實現車載主動運維項目的智能化與高效化[7]。盡管項目在實踐中面臨一些挑戰,如設備數據實時采集與傳輸、數據分析組件開發與應用等,但通過采取相應措施,如優化數據傳輸協議、加強車地無線傳輸方案的研究與應用,有望解決這些問題。

該車載主動運維項目為城軌運維工作提供了寶貴實踐經驗,對其他城軌系統具有借鑒意義。隨著穗騰OS云平臺的不斷完善與優化,該線路車載主動運維項目有望在智能化、高效化運維方面取得更大突破,為國內其他城軌系統提供參考。