鐵路大機(jī)液壓健康監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

劉富存，李海波，唐優(yōu)華，蘇開(kāi)鵬

（1. 國(guó)能鐵路裝備公司神維分公司 準(zhǔn)格爾工務(wù)機(jī)械段，內(nèi)蒙古自治區(qū)準(zhǔn)格爾旗 010300；2. 成都交大大數(shù)據(jù)科技有限公司，成都 610097）

液壓系統(tǒng)是鐵路大型養(yǎng)路機(jī)械（簡(jiǎn)稱：大機(jī)）的重要組成部分，機(jī)械的動(dòng)力傳輸、車輛走行、大機(jī)作業(yè)等都是通過(guò)液壓系統(tǒng)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，因此，對(duì)鐵路大機(jī)液壓系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)及大數(shù)據(jù)分析是保障其健康運(yùn)行的重要手段。

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)在鐵路領(lǐng)域的深入應(yīng)用，鐵路大機(jī)的智慧化養(yǎng)護(hù)，尤其是對(duì)其液壓系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的智能維護(hù)逐漸受到學(xué)者的關(guān)注。王建軍等人[1]合理選擇參數(shù)采集節(jié)點(diǎn)，設(shè)計(jì)出基于傳感技術(shù)的液壓機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)方案；陳書(shū)輝[2]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了基于仿真數(shù)據(jù)與深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)了小樣本與不平衡數(shù)據(jù)液壓泵的故障診斷；許艷蒲等人[3]針對(duì)液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)泄漏故障的監(jiān)測(cè)需求，研究開(kāi)發(fā)了基于云平臺(tái)的液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)泄漏的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，保證了液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)的安全可靠運(yùn)行；雷亞飛[4]以油動(dòng)機(jī)液壓系統(tǒng)為研究對(duì)象，以挖掘狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中隱藏的故障信息為目標(biāo)，采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)，打通了信號(hào)采集、邊緣數(shù)據(jù)處理、端云之間數(shù)據(jù)傳輸、海量數(shù)據(jù)彈性存儲(chǔ)、故障診斷建模分析等信息通道，為油動(dòng)機(jī)液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)提供了新理論、新技術(shù)和新方法。以上研究均圍繞液壓系統(tǒng)故障分析算法及大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建，較少涉及鐵路大機(jī)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。

本文基于鐵路大機(jī)液壓系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了集液壓系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸、整合、分析、統(tǒng)計(jì)、展示等功能為一體的鐵路大機(jī)液壓健康監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)（簡(jiǎn)稱：本文平臺(tái)），實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵路大機(jī)液壓系統(tǒng)典型故障的預(yù)測(cè)與診斷，提升了鐵路大機(jī)的維護(hù)效率，具有工程應(yīng)用價(jià)值。

1 平臺(tái)設(shè)計(jì)

1.1 總體架構(gòu)

本文平臺(tái)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 本文平臺(tái)總體架構(gòu)

1.1.1 硬件層

包含本文平臺(tái)所需要的計(jì)算主機(jī)及存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，為平臺(tái)服務(wù)提供硬件支持。

1.1.2 基礎(chǔ)組件

包含MySQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及緩存，為平臺(tái)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)緩存功能，供服務(wù)層調(diào)用其數(shù)據(jù)。

1.1.3 服務(wù)層

負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接收與處理，包含用戶管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析等模塊，并與網(wǎng)關(guān)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，可簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)邏輯單元測(cè)試，同時(shí)負(fù)責(zé)與客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接。

1.1.4 Web層

包括輕量級(jí)的Web服務(wù)器Nginx，作為靜態(tài)資源服務(wù)器。此外，該層接入內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN，Content Delivery Network），解決因分布、帶寬、服務(wù)器性能帶來(lái)的訪問(wèn)延遲問(wèn)題，提高用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的響應(yīng)速度和成功率，并負(fù)責(zé)前端服務(wù)的基礎(chǔ)構(gòu)建，從而搭建出用戶可使用的Web環(huán)境。

1.1.5 訪問(wèn)層

包括監(jiān)測(cè)后臺(tái)與監(jiān)測(cè)大屏，負(fù)責(zé)與用戶交互，運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)并執(zhí)行更新，接收用戶輸入并向用戶呈現(xiàn)輸出結(jié)果。

1.2 技術(shù)架構(gòu)

1.2.1 前端架構(gòu)

本文平臺(tái)前端基于Vue-cli、IView和Node.js等前端技術(shù)棧進(jìn)行開(kāi)發(fā)[5]，其主要特點(diǎn)包括：（1）漸進(jìn)式框架，采用自底向上增量開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)；（2）模板雙向綁定機(jī)制；（3）利用指令對(duì)文檔對(duì)象模型進(jìn)行封裝，能夠高效實(shí)現(xiàn)可視化展示、用戶交互、相關(guān)事件綁定及模板渲染等功能。

1.2.2 后端架構(gòu)

本文平臺(tái)后端采用Linux服務(wù)器部署，基于Java、J2EE技術(shù)和Spring Boot進(jìn)行框架搭建。采用數(shù)據(jù)持久層與邏輯模型層分離的部署方式，以達(dá)到解耦的目的，有利于本文平臺(tái)維護(hù)和升級(jí)。在邏輯模型層，本文平臺(tái)架設(shè)基于Nginx和Spring Boot的網(wǎng)關(guān)，用于鑒權(quán)、HTTPS解密、負(fù)載均衡及安全防控，以此提升其穩(wěn)定性和安全性；在持久層使用Mybatis-Plus與MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行通信和信息交換，使用Druid連接池提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)長(zhǎng)連接[6]。

數(shù)據(jù)庫(kù)選擇MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有輕量、開(kāi)源及高效等特點(diǎn)，可有效減少數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)次數(shù)，降低服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間，提高本文平臺(tái)性能。采用Redis進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，消息管理采用WebSocket，實(shí)現(xiàn)站內(nèi)消息實(shí)時(shí)推送。數(shù)據(jù)庫(kù)存取方式設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)庫(kù)存取方式示意

1.2.3 通信協(xié)議

智能網(wǎng)關(guān)通信通過(guò)4G/5G網(wǎng)絡(luò)，以消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸（MQTT，Message Queue Telemetry Transport）協(xié)議的方式，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_(tái)。智能網(wǎng)關(guān)將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)MQTT協(xié)議以“/Iot/Pub”主題發(fā)布到云服務(wù)器，消息被暫存在云服務(wù)器中；后端通過(guò)Client MQTT通信接口，連接到暫存數(shù)據(jù)的云服務(wù)器，通過(guò)訂閱“/Iot/Pub”主題獲取暫存信息，隨后調(diào)用自定義數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)層，通過(guò)mybatis技術(shù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查等操作；采用WebSocket技術(shù)將接收到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送到前端，再由前端將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)到顯示屏上。

2 功能設(shè)計(jì)

基于安全性、可擴(kuò)展性和靈活性的原則[7]，設(shè)計(jì)本文平臺(tái)功能，如圖3所示。

圖3 本文平臺(tái)功能

2.1 監(jiān)測(cè)中心

實(shí)現(xiàn)鐵路大機(jī)當(dāng)前所在位置顯示及大機(jī)液壓設(shè)備運(yùn)行情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)展示。同時(shí)，可統(tǒng)計(jì)并展示車輛液壓系統(tǒng)報(bào)警狀況、報(bào)警趨勢(shì)等信息功能。監(jiān)測(cè)中心可在地圖模式和圖列模式間切換。

2.2 大機(jī)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

用于展示當(dāng)前所選車輛的各項(xiàng)液壓健康監(jiān)測(cè)參數(shù)及報(bào)警數(shù)據(jù)。

2.2.1 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

直觀展示大機(jī)液壓系統(tǒng)最新監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及報(bào)警位置，對(duì)不在正常范圍內(nèi)的監(jiān)測(cè)值進(jìn)行標(biāo)識(shí)，并可按不同類別、不同型號(hào)切換選擇車輛。

2.2.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

通過(guò)表格的形式展示車輛不同部位液壓系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)異常數(shù)據(jù)高亮顯示，提醒維修管理人員對(duì)異常部位重點(diǎn)關(guān)注，及早安排維修計(jì)劃。

2.2.3 報(bào)警數(shù)據(jù)

通過(guò)表格的形式展示當(dāng)前車輛液壓系統(tǒng)報(bào)警數(shù)據(jù)，并對(duì)報(bào)警狀態(tài)高亮顯示，提供按條件搜索數(shù)據(jù)的功能，為當(dāng)前車輛維修保養(yǎng)提供數(shù)據(jù)支持。

2.3 大機(jī)健康分析

用于展示當(dāng)前所選車輛的液壓健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)值超標(biāo)情況及報(bào)警數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。

2.3.1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析

按不同車型、不同時(shí)間維度統(tǒng)計(jì)分析各系統(tǒng)監(jiān)測(cè)采集數(shù)據(jù)，以圖表形式顯示異常數(shù)據(jù)比率及各系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)占比等情況。

2.3.2 報(bào)警數(shù)據(jù)分析

按不同時(shí)間維度統(tǒng)計(jì)分析各系統(tǒng)報(bào)警數(shù)據(jù)，測(cè)算液壓部件性能變化趨勢(shì)，判斷當(dāng)前各部件運(yùn)行狀況及是否需要更換。

2.4 大機(jī)監(jiān)測(cè)配置

用于設(shè)置大機(jī)配置方案，按需配置車型及車輛信息、監(jiān)測(cè)信息。

2.4.1 大機(jī)方案設(shè)置

用于配置本文平臺(tái)所需要車型的基本信息，如類別、型號(hào)、圖片等，可添加修改各車輛信息，并為每輛車綁定信號(hào)傳輸設(shè)備的設(shè)備號(hào)。同時(shí)，模塊可顯示當(dāng)前車輛經(jīng)緯度、位置及定位時(shí)間信息，并提供按條件搜索車輛等功能。

2.4.2 配置監(jiān)測(cè)平臺(tái)

用于配置各類車型所需要的監(jiān)測(cè)平臺(tái)，并可定義該平臺(tái)監(jiān)測(cè)信息在車輛圖片顯示位置的X軸、Y軸與伸縮條長(zhǎng)度等。

2.4.3 配置監(jiān)測(cè)對(duì)象

提供各大機(jī)機(jī)型液壓健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)監(jiān)測(cè)對(duì)象配置等功能。

2.4.4 配置設(shè)備信息

用于配置監(jiān)測(cè)設(shè)備名稱、監(jiān)測(cè)對(duì)象信號(hào)寄存地址及報(bào)警信息寄存地址等。

2.5 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

顯示智能網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)采集接收的原始數(shù)據(jù)，同時(shí)顯示智能網(wǎng)關(guān)的運(yùn)行狀態(tài)。

2.6 平臺(tái)管理

提供基本信息管理設(shè)置及文件管理功能。其中，用戶管理和部門管理提供部門及用戶權(quán)限分級(jí)、信息查看及基本信息管理等功能；消息管理提供通知及消息發(fā)送、查看、管理等功能，可對(duì)消息通知進(jìn)行分類顯示；文件對(duì)象存儲(chǔ)提供大機(jī)液壓健康管理相關(guān)文件存儲(chǔ)、下載、查看等功能；角色權(quán)限管理和菜單管理實(shí)現(xiàn)不同角色配置菜單權(quán)限等功能；數(shù)據(jù)字典管理為整個(gè)平臺(tái)配置通用型字典并對(duì)其進(jìn)行管理；平臺(tái)配置提供短信配置、郵件配置、禁用詞管理、平臺(tái)公告配置等功能。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

大機(jī)液壓健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有海量且多元異構(gòu)的特點(diǎn)，尤其是液壓部件傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，其經(jīng)過(guò)通信模塊加工處理后會(huì)出現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)異常、缺失、冗余等問(wèn)題，因此，需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷、抽取–轉(zhuǎn)換–加載（ETL，Extract-Transform-Load）等處理，以保障數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理要求。本文平臺(tái)通過(guò)分布式ETL處理集群，將采集數(shù)據(jù)抽取至臨時(shí)中間層，作進(jìn)一步清洗、轉(zhuǎn)換、整合等處理，從而提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘的工作效率，節(jié)省計(jì)算資源。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)傳感器采集到的大機(jī)液壓流量、溫度、壓力等數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量判斷，不符合要求的數(shù)據(jù)可采取刪除、修正等操作。

（2）定位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：采用地圖軟件為企業(yè)提供API接口，將AGPS信號(hào)轉(zhuǎn)化為GPS定位信號(hào)，從而得到經(jīng)緯度坐標(biāo)并將其存入數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)大機(jī)定位的功能[8]。

（3）采集信號(hào)轉(zhuǎn)換并存儲(chǔ)：采用某種標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議，因此，信息格式需要按相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)后端轉(zhuǎn)化后存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.2 數(shù)據(jù)智能分析預(yù)警

本文平臺(tái)在接收到車載數(shù)據(jù)采集硬件采集到的液壓數(shù)據(jù)后，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析等預(yù)測(cè)算法，識(shí)別數(shù)據(jù)是否存在異常，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患識(shí)別及智能預(yù)警報(bào)警功能。基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的大量數(shù)據(jù)樣本，對(duì)其規(guī)律進(jìn)行挖掘，建立各液壓部件壽命模型，并通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)液壓部件壽命預(yù)測(cè)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于鐵路大機(jī)各關(guān)鍵部位液壓系統(tǒng)采集的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了鐵路大機(jī)液壓健康監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。該平臺(tái)已在國(guó)能鐵路裝備有限責(zé)任公司鐵路養(yǎng)護(hù)部門部署試用。平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)液壓系統(tǒng)性能及健康狀況、統(tǒng)計(jì)并展示大機(jī)液壓系統(tǒng)各部件故障信息、預(yù)判液壓系統(tǒng)各部件狀態(tài)及壽命等，從而提醒大機(jī)管理部門提前備貨長(zhǎng)周期、易損壞、價(jià)值高的液壓部件，成功避免因液壓系統(tǒng)故障和損壞而導(dǎo)致的大機(jī)停工事故的發(fā)生，為鐵路養(yǎng)路機(jī)械的智能化和自動(dòng)化發(fā)展提供了重要的技術(shù)支持。未來(lái)還需要進(jìn)一步研究液壓部件壽命預(yù)測(cè)算法，使液壓部件預(yù)測(cè)壽命更符合實(shí)際。