適用于既有城市軌道交通線路的車輛在線監測系統

劉克偉 高利華 王伊多 裴加富

(北京市地鐵運營有限公司運營二分公司,100043,北京∥第一作者,高級工程師)

0 引言

隨著城市的快速發展,城市軌道交通面臨的運營壓力越來越大,因此對設備的安全性、穩定性要求越來越高。車輛為城市軌道交通的核心裝備之一,傳統的列車回庫檢查模式已無法滿足高效、安全運營對車輛的需求。近幾年開通的全自動無人駕駛線路,已分別在場段基地和控制中心配置了完善的車輛智能運維系統和車輛調度系統,能夠很好地滿足全自動運行車輛的日常檢修維護和高效運營調度的要求。但對于開通較早且沒有配置車輛在線監測系統或車輛智能運維系統的線路,車輛的維護和故障信息主要是在車輛司機室的顯示屏上顯示的,車輛檢修人員無法對車輛運行和運營情況進行實時監測,也無法有效地進行車輛的預防維修。車輛出現故障時,只能等列車回庫后由檢修人員登車查看報警記錄或手動拷取車輛運行日志進行人工分析,故障診斷和修復時間都比較長。而對于控制中心的運營指揮人員,也無法實時掌握車輛設備的運行情況,只能被動接收司機的故障上報,當車輛出現故障時,無法準確高效地進行應急指揮和運營調整決策。顯然,這種情況已無法滿足城市軌道交通車輛高效維護和高效運營調度的需求。因此,針對既有線路車輛,有必要研究和實施針對車輛關鍵信息的在線監測和智能維護方案,為城市軌道交通運營單位的維護決策和運營指揮等提供更科學、更有效的支持。

車輛在線監測和智能運維的實現,必須建立在穩定可靠的車地通信網絡基礎之上。目前常規的做法是使用民用公網或搭建新的傳輸網絡。但使用民用公網存在著數據安全性差、無線網絡信號覆蓋不穩定等問題;而搭建全新的傳輸網絡則存在著成本過大、需要在運營線路上大量施工等問題,實施難度較大。

本文提出一種基于DCS(數據通信系統)專用網絡的車輛數據實時傳輸落地方案,實現運營車輛關鍵設備和運行信息的實時在線監測,并在此基礎上采用智能化分析和智能維護決策相關技術實現車輛智能維護功能,能夠有效滿足既有線路車輛在線監測和智能維護的要求。

1 車輛在線監測系統設計及其影響分析

基于上述現狀和需求,設計的車輛在線監測系統利用車輛-ATC(列車自動控制)-ATS(列車自動監控)的既有數據傳輸通道進行數據擴容和落地,同時在地面設置獨立的車輛在線監測及智能分析相關設備,實現車輛在線監測及智能維護相關功能。

1.1 系統結構

設置一套主備冗余的車輛在線監測服務器,一方面負責與ATS子系統接口,實時獲取車輛數據并進行數據處理,另一方面負責車輛數據智能分析并提供智能維護相關功能。同時,根據需要設置車輛監控終端,為調度人員和維護人員提供調度和維護決策支持;與ATS子系統有接口時,需設置防火墻,以保證數據接口的安全可靠性,避免對既有系統產生影響。車輛在線監測系統架構如圖1所示。

圖1 車輛在線監測系統架構

1.2 功能架構

由于車輛落地的數據量大且部分線路車輛數量較多,因此車輛在線監測系統采用了支持大規模實時數據的綜合監控軟件平臺,可滿足高實時性、高可靠性和穩定性要求,該軟件平臺由數據采集層、后臺服務層和前端顯示層組成,如圖2所示。

圖2 車輛在線監測系統功能架構

數據采集層提供接口采集框架,包括主備冗余機制、協議驅動、數據解析、主備數據同步等,支持多種標準協議的接入和擴展。由于車輛維護數據量大,且實時性要求也較高,因此數據接口采集層框架采用負載均衡策略:主模塊收到數據后,將數據處理分發到不同的處理模塊,從而確保數據處理的實時性。后臺服務層引入綜合監控實時庫及其成熟的雙機熱備、數據訂閱、數據存儲等核心功能模塊。同時引入高并發計算引擎、故障智能分析服務,實現車輛智能維護的相關功能。前端顯示層主要提供面向運營和維護人員的車輛狀態監測及智能維護相關功能,包括狀態實時監測、報警管理、趨勢及報表、智能維護指導、運營輔助決等[1]。

1.3 車輛數據傳輸方式

車輛TCMS與信號車載子系統存在實時數據通道,而信號車載子系統與地面ATS子系統也存在實時數據通道。經充分測試和評估,在確保對既有系統不產生影響的情況下,采用在這兩個既有數據傳輸通道的基礎上進行傳輸數據擴容,將更多的車輛實時運行和關鍵故障數據發送給地面的ATS子系統,再由地面ATS子系統將數據實時轉發給車輛在線監測系統,從而實現了車輛數據實時、安全、可靠落地[2]。

1) 車輛TCMS數據采集:通過與車輛其他設備間的接口以及自身的采集點位,采集匯總車輛工況信息,根據在線監測及智能維護需求調整需要監控的信息,以確保滿足用戶日常維護以及后續故障預警的功能需求。

2) 車輛TCMS與車載信號子系統間數據交互:車輛TCMS與車載信號子系統間通過RS485總線或MVB(多功能車輛總線)接口進行數據交互。根據用戶需求可對既有的接口協議進行調整,將用戶需要增加的車輛工況信息擴展補充到協議內,由車輛TCMS按照協議要求將信息發送給車載信號系統[3]。

3) 信號系統內部數據交互:車載信號子系統將車輛TCMS發過來的實時數據信息發送至ATS子系統,再由ATS子系統將信息發送到車輛在線監測系統服務器。另外,為了更好地對列車運行進行實時監控,同時對運行故障進行智能化判斷,也建議ATS子系統將車載CC數據以及ATS子系統掌握的列車運行信息一并發送給車輛在線監測系統服務器。

1.4 對既有系統的影響分析

通過對多條既有線路的應用分析評估發現,目前通過車載信號子系統落地的車輛狀態數據一般在200 B左右,每3 s發送一次數據,發送數據量非常小,存在較大的擴容空間。

車地無線鏈路的理論帶寬為6 Mibit/s,信號系統車地無線實際數據量為25～30 Kibit/s。按照全自動無人駕駛項目車輛智能運維建設的標準,要實現相對比較完整的車輛在線監測和智能維護,預計需要的數據為2 048 B。按這個數據傳輸的話,車地無線流量占用峰值會增加16 Kibit/s。加上既有信號系統占用的帶寬,也遠小于理論帶寬6 Mibit/s,因此對既有業務的數據傳輸不會產生影響。

所設計的車輛在線監測系統也在北京某線路進行了實際測試驗證,測試結果表明:車地無線通信在增加車輛數據落地的情況下,其吞吐率、時延、丟包等參數都滿足要求,不影響既有車地業務功能。

2 車輛在線監測系統關鍵技術

2.1 前端邏輯分析技術

該系統在顯示設計上采用了由粗到細的展示方案,首先是全線車輛監測概覽界面,然后是單獨一輛車的監測概覽界面,最后是具體的專業系統界面。對于概覽界面的顯示,需要做大量的匯總計算,如實時統計該車當前有幾個牽引逆變器出現故障、當前車輛是否存在嚴重故障等。這些指標的計算具有一定的特殊性,而且不同線路顯示要求也有所區別。所以在界面顯示邏輯實現時,一方面需要考慮計算的規模,另外一方面需要考慮可配置的能力。

研發了基于MapReduce編程模型原理的分布式計算引擎服務,每輛車上運行一個獨立的計算引擎服務。對于每個統計指標,采用邏輯計算表達式進行統計指標建模,使用加減乘除以及邏輯與或非等運算符建立數據間的計算關系。

該系統實際運行時,根據車輛數量啟動相應數量的計算引擎,每個計算引擎獨立加載一輛車的邏輯計算表達式并根據邏輯表達式參數的變化驅動實時計算,計算后輸出結果至實時庫供監控終端訂閱。分布式計算引擎服務驅動邏輯如圖3所示。

2.2 智能故障定位技術

由于車輛本身結構復雜、組成部件繁多、發生故障的類型也很多,各種突發故障、交叉故障、組合故障占了很大比例。同一故障引發的原因也多種多樣,人工定位故障難度很大。該系統采用了基于多叉樹結構的智能故障定位技術,提高了故障的診斷和定位效率。該技術的故障定位流程如圖4所示。

1) 構建故障案例庫。對故障案例進行歸納總結,把內容相似、業務邏輯相近的案例歸納到同一類故障案例庫中。該系統通過初始化故障案例庫接口、計算故障執行接口、車輛數據訂閱接口、注冊若干組件接口和若干故障狀態回調接口等調用不同類的故障案例庫。

2) 構建并解析故障狀態表達式。①定義參與計算的節點。每一個節點對應一個點名稱,并配置節點類型,節點共有3種類型:運算符、常數和需要參與計算的內存點。②解析故障狀態表達式。利用遞歸的方式和多叉樹結構算法,將表達式劃分為多叉樹的頂節點、左子樹和右子樹。③根據解析得到的頂節點、左子樹和右子樹,得出故障狀態表達式。當故障狀態表達式計算結果為1時,說明故障信號出現;當故障狀態表達式計算結果為0時,說明故障信號未出現或設備已由故障轉為正常。

3) 定位故障。①確認故障狀態。在一定時間內(可配置),如果故障狀態表達式計算結果一直為1,則說明該故障確切不是由信號擾動產生的,該系統開始觸發故障定位分析;在這段時間內,如果故障狀態表達式計算結果為0,則說明該故障可能是由信號擾動產生的,該系統不觸發故障定位分析。②利用遞歸式定位故障。如果節點包含子節點,則對其中子節點表示的故障進行定位;如果節點不包含子節點,該節點則為故障定位點,從節點對應的點名稱可以分析出故障原因[4-5]。

3 結語

車輛在線監測系統已通過功能驗證,并開始現場運行。該系統的優勢主要體現在以下幾個方面:

1) 實時性:從車輛數據采集、數據預處理、數據發送、數據接收到故障分析結果顯示可在3 s內完成,使車輛維護人員能在第一時間掌握車輛實時狀態信息及故障情況。

2) 經濟性:該系統可對線路上所有車輛進行遠程實時監測,提高了車輛維護和故障處理的效率,能夠實現較好的經濟效益。

3) 故障定位及處置效率:該系統實現了故障智能定位功能,可為車輛維護人員最終確認故障點位及處置方式提供判斷依據,能夠有效壓縮故障定位和處置延時。

4) 輔助調度決策:該系統實現了故障情況的實時分析和統計,可為調度決策提供有力的數據支持,能更好地輔助調度的運營調整決策。

車輛在線監測系統總體上提升了車輛維護及運營指揮效率。目前該系統運行穩定且信息準確,解決了既有線路車輛系統維護困難的問題。