基于大數據的轉轍機監測 及智能預警系統規劃

朱建軍侯學輝謝 乾唐敏輝戴良福陳學成

（1.寧波市軌道寧波思高信通科技有限公司，浙江 寧波 315000；2.寧波市軌道交通集團有限公司運營分公司，浙江 寧波 315000）

0 引言

轉轍機是信號聯鎖系統中的重要行車設備，執行聯鎖命令，對道岔進行轉換，完成更換列車行車股道的任務，隨著客流量的增長，行車密度不斷加大[1]，行車間隔不斷壓縮，轉轍機動作頻次也不斷增高，其運行穩定性更加重要。同時，轉轍機動作頻次的增高加劇了道岔工況的變化且設備性能也會下降，轉轍機狀態監測系統能實時監測其工作參數，維護人員通過分析參數并根據檢修經驗及時開展設備維護工作，保證設備的穩定運行。

目前，監測轉轍機運行狀態的手段主要有集中監測系統和缺口監測系統，包括采集、識別和分析道岔缺口所表示信息的圖像和視頻，對轉轍機動作電流、電壓和機內溫濕度的監測，對動作定、反位的判別[2]。但是，由于在圖像高清識別、高效傳輸、智能預警以及專家診斷方面存在較大的技術難點，因此，對分析大數據以及隱患發布智能預警能力的開發會受到限制，該文闡述了一種全新的基于大數據分析的轉轍機監測及智能預警系統，該系統克服了各項技術難點，通過采集轉轍機的多種數據并對其進行智能分析，以達到提前故障預診斷的目標，同時，也能在轉轍機出現故障后對故障點進行推理判斷，彌補了既有轉轍機監測系統的不足，具有較高的社會效益，在行業內具有一定的前瞻性和先進性。

1 設計方案

1.1 系統總體構成

基于大數據的轉轍機監測及智能預警系統由4個模塊組成：感知層、數據傳輸層、數據平臺層及專家系統層。

感知層由道岔缺口監測系統的微型攝像頭、電流電壓及溫濕度傳感器和阻力監測模塊等感知器件構成，可以感知轉轍機的運行狀態數據。數據傳輸層由圖像采集單元、通信轉換器、監測系統軟件以及4G/5G傳輸模塊構成，負責向轉轍機監測系統的室內設備及向云服務器傳輸轉轍機的各類運行狀態數據。數據平臺層由站機數據通信模塊、數據解析存儲模塊、建模分析模塊（AI）、數據展示模塊、站機管理模塊以及權限管理模塊等構成，負責對轉轍機運行狀態數據進行存儲、處理并協助各用戶終端（廠家數據中心，局、段監視終端）進行數據交換，同時由專家系統對運行狀態進行故障診斷，并進行預警及提出檢修決策。預警及檢修決策通過傳輸層定點傳回所需要的現場，實現及時、精準且高效地對轉轍機的運行狀態及故障進行維護和檢修的功能。

1.2 感知層的設計

感知層是轉轍機監測系統的手、腳、鼻和眼，負責對現場道岔設備的工作狀態參數進行采集，感知層由各類傳感器構成，負責監測轉轍機缺口值采集、尖軌爬行量采集、動作電流采集、道岔密貼量采集、道岔動作轉換力采集、軌距數據采集、轉轍機油壓及油位數據采集、轉換阻力采集、轉轍機溫濕度數據采集以及道岔過車振動量采集等，所有采集的數據經采集通信分機傳送至站機，站機通過無線網或者局域網將數據上傳至數據平臺。所有的傳感器均安裝在室外道岔設備附近，軌行區道岔設備工作環境較為惡劣，高溫、暴雨以及臺風等天氣因素會對其產生影響，電磁干擾、振動干擾等因素也會對其產生影響，因此，對傳感器的安裝工藝、安全性及工作可靠性有較高的要求，主要體現在對其的選型與布局、安裝與防護2個方面。

1.2.1 傳感器的選型與布局

為滿足功能需求，選用的傳感器機內安裝了微型攝像頭、位移傳感器、溫濕度傳感器、電流功率傳感器、振動傳感器以及油壓油位監測模塊。機外安裝了扭力、密貼監測模塊和注油裝置。所有傳感器均按工業級或軍工級標準進行選用。

1.2.2 傳感器的安裝與防護技術

傳感器的安裝要保證不接觸設備內部本體部件，牢固且滿足抗震要求，還需要滿足電氣及安全防護要求，主要包括如下4點。

1.2.2.1 電氣隔離

內置電源及各類防護電路（防雷模塊、過壓和短路保護器等）可以保護傳感器本身的運行安全，采用非接觸式的安裝方式可以確保傳感器一旦出現故障不會對轉轍機的主體功能造成影響。

1.2.2.2 絕緣良好

傳感器內部采用浪涌保護器、扼流圈等技術，可以防雷電擊穿、防電磁干擾，保證傳感器能在惡劣的工作環境中穩定工作，確保它的可靠性。

1.2.2.3 可靠安裝

微型攝像頭采用一體懸掛式不銹鋼支架以及防松螺帽加螺紋緊固膠進行可靠安裝，保證傳感器不會因松動或脫落而影響轉轍機的正常動作。

1.2.2.4 安全防護

機外安裝的傳感器要與鐵軌保持安全距離，并采取防護罩、電氣接地等防護措施。

1.3 數據傳輸層的設計

數據傳輸層由道岔采集單元和監測主機（站機）組成，采集單元負責與室外各傳感器進行數據通信，提供通信接口，用于獲取傳感器采集的模擬量、數字量等，并將其轉換成設備狀態參數；監測主機負責收集感知層數據、存儲和處理基礎數據并與監測系統數據平臺服務器進行雙向通信，上傳設備狀態參數。數據傳輸層的主要技術特點如下：1）采用電力載波技術實現采集分機和通信轉換器的數據以及為各傳感器提供電力的功能；采用ADSL或光纖傳輸技術實現通信轉換器與室內監測主機之間的數據通信；通過無線傳輸技術（4G/5G）或內部局域網實現監測主機與數據平臺的通信。2）采用高強度鋁合金整體制造技術、硅橡膠密封及同軸電纜密封接頭等，以確保采集分機和通信轉換器的整體電磁兼容防護，同時，三防等級分別達到IP54和IP67級。3）采集單元采用單片機技術搭載ARM9和雙核視頻處理引擎的處理器，具備較強的嵌入式軟件、硬件的處理能力，AD采樣頻率高、操作系統實時性強，對圖像視頻、電壓電流、位移以及振動等模擬數據進行快速處理，并能實時上傳數據，提升系統數據的實時性[3]。4）監測主機具備多種通信方式，在不具備有線傳輸的情況下可采用4G/5G與數據平臺通信，在具備有線傳輸的條件下可采用內部局域網與數據平臺通信，確保與數據平臺建立通信連接，實現數據交互，提升系統的可用性。

1.4 數據平臺層的設計

數據平臺從下到上分為網絡設施基礎、系統安全層、應用服務層、分析模型層和應用展示層，處于最底層的是網絡基礎平臺，它是系統運行的基礎設施，系統結構如圖1所示。

圖1 數據平臺架構圖

系統安全層是系統安全可靠運行的基礎保障。由于不同應用的安全性和可靠性要求不同，因此，對硬件平臺的要求也不盡相同。一般的應用和數據只需要對系統和數據進行備份即可；核心的應用及數據除了本地備份外，還要進行災難備份，防止出現因火災、地震等小范圍的自然災害而導致系統不能正常運行的情況。

應用服務層為上層應用提供良好的中間層管理工具，同時有效地對上層的各種應用進行監控和管理，提供Web應用管理、安全管理和網絡與系統管理功能，保證系統能夠在有效的管理和監控之下平穩地運行。中間層包括Web服務、應用服務、數據庫系統以及安全認證服務等。分析模型層充分利用統一業務平臺所提供的統一用戶、統一布置、統一數據交換和統一消息處理服務，根據不同的業務需求和業務處理邏輯快速地構建各業務數據分析模型，并提供方便的部署方式。最上層是應用展示層，可關聯PC端、大屏端及手持設備進行用戶管理操作，實現實時實地管理系統業務的功能。

整個系統在標準規范化體系下進行分層開發架構，并在規范的管理體系中對數據進行讀取、存儲、分析與展示。

1.5 專家系統的設計

專家系統層主要是對數據平臺所獲取的道岔狀態數據曲線進行綜合研判，當數據異?；驍祿呌诋惓r給出預警、報警，及時判斷故障點，給出維修建議，并通過數據平臺推送給用戶。

專家系統是以大量故障數據、設備工作原理為基礎，利用專業化數學軟件MATLAB進行計算（主要是缺口識別的參數優化、道岔工作時各類模擬量數據曲線分析以及識別算法的快速迭代）并建立數學模型，通過人工智能AI技術并結合人工經驗能自主學習的智能計算機系統。專家系統由專家庫、基礎數據庫、自主學習及診斷和人機交互界面4個部分組成，如圖2所示。

圖2 專家系統示意圖

2 關鍵技術

2.1 智能預警系統研發

智能預警系統主要對應用層數據進行處理，負責用戶管理、數據配置、建立故障分析模型、數據展現以及數據推送等任務。同時將數據發送給專家系統并建立基礎數據庫，由基礎數據庫實現對現場采集數據進行實時比對及分析的功能，根據分析結果，對道岔工況、道岔控制電路電氣性能以及轉轍機機械性能等進行預警，及時推送報警信息并提供故障處理參考意見，實現對道岔轉轍機的狀態修。

2.2 數據平臺服務器研發

數據平臺服務器收集整個系統數據，建立完整的數據庫，實現數據的分類、設備趨勢分析、數據存儲及數據共享等功能。系統監測的數據種類繁多，數據量龐大。一方面，根據數據的生成機制以及格式對數據庫存儲進行規劃。同時，要對預警狀態下的關聯數據進行分類。另一方面，充分運用預警算法、趨勢分析以及維護管理等方面的技術建立事故預警、設備趨勢分析和設備生命周期管理所需要的數據集，從而提高設備監測維護的效率，監測數據集可以在B/S端使用專門的功能界面進行配置管理。

平臺服務器最關鍵的功能是數據共享和發布，為各個車間及上級信號處理中心提供科學、完善的數據分析結果。

2.3 專家診斷系統研發

專家診斷重點關注2個方面：1）道岔設備間電氣信號邏輯故障分析、機械故障分析，包括電氣參數與信號邏輯的對比分析以及電氣信號與機械狀態的關聯分析。2）單個設備的故障分析，包括電氣、機械故障分析、狀態趨勢分析以及全生命周期分析等。

對道岔信號邏輯故障、機械故障進行分析，收集相關領域的專家知識和處理故障的經驗，建立專家庫。

專家庫的建立和規劃：為了提升故障判斷處理效率以及便于專家庫的更新維護，采用多種劃分方式對專家庫進行分類，按不同設備征兆建立不同專家庫模塊；按系統的組成結構建立不同專家庫模塊；按所采用的數學模型建立不同的專家庫模塊；按專家對領域知識的劃分，設為不同的知識模塊。由于道岔各設備之間存在故障上的關聯性，而且設備間具有較強的邏輯性，因此其特性樹狀關聯是最直接的表現形式，并將設備故障處理信息以樹狀結構形式錄入專家庫，通過簡化故障樹使專家庫盡可能地降低冗余，便于故障推理，提升故障處理效率。

單個設備的診斷：由于設備故障會通過缺口值、電氣參數以及機械參數等數據反映到監測信息中，因此，對單個設備的診斷分析可以采用現代信號處理方式從監測數據曲線中預測設備的狀態趨勢，或從中提取相關故障電氣或機械參數等數據進行故障判斷，通過AI技術與神經網絡、專家系統相結合的人工智能故障診斷方法，使邊界模糊性問題按照規則得到自主學習和調整，并結合實際事例，通過推理最終得到合理、有效的故障診斷與預測結果[4]。

3 社會效益

基于大數據的轉轍機監測及智能預警系統具備較好的社會效益，主要體現在以下4個方面。

3.1 安全方面

轉轍機是軌道交通的行車安全設備，監測、監控轉轍機的運行狀況是保證列車安全運行的重要條件，系統的應用能有效把控轉轍機的運行狀態，及時發現隱患并進行預警，提高了轉轍機運行的可靠性，對保障公共安全、促進社會的和諧穩定發展具有積極意義。

同時，系統可周期性地對道岔設備進行自動巡檢，大大減少了信號工日常上道巡檢的作業時間以及在極端惡劣天氣下非必要室外工作的次數及時間，極大地保障了信號工的人身安全[5]。

3.2 檢修效率方面

系統自動采集記錄道岔靜態、動態的各種數據，采集的數據量、數據種類不僅比人工巡檢多而且全面，同時，由于采用服務器進行數據存儲，還結合了預警系統的智能分析功能，因此，可以提高數據采集的準確性和可信性，還能做到智能把控轉轍機故障趨勢，具有較高的工作效益。

3.3 故障處理方面

系統對自動采集的故障數據進行分析，結合專家診斷系統快速判斷設備故障點及故障處理方法。專業人員可快速排除故障，恢復設備運行，保障列車的運行安全，并有效地提高線路的運營效率。

3.4 管理方面

系統包括專家診斷子系統，設置在運維中心的服務器通過內部網絡能及時感知運行現場道岔的所有信息，系統能及時地對趨勢性和突發性設備故障進行預警并給出處理意見。運維部門根據預警或報警信息并結合處理意見能快速、安全地完成轉轍機的維護或故障處理工作，極大地節省了管理成本，降低了人員消耗。

4 結語

基于大數據的轉轍機監測及智能預警系統的應用，直接或間接地為企業帶來了良好的社會效益，極大地提高了轉換設備的監控與調節技術水平，為鐵路運輸、城市軌道交通的行車安全提供了保障，有力于促進該行業技術水平的提高，從而實現調度網絡化、規范化和標準化，是實現智慧城軌的重要部分，具有一定的先進性及前瞻性。