大数据在铁路通信系统的应用

董佳怡 中国铁路上海局集团有限公司上海通信段

随着高速铁路的飞速发展和铁路信息化建设的逐步深入，铁路作为国家或企业的重要基础设施，社会对其运营的可靠性、安全性和高效性所提出的要求也越来越高。在客运快速化、货运重载化等现代铁路发展的基本趋势下，铁路系统现已通过电子传感器、GPS定位、视频监控等多种方式采集了海量的数据，可以说，中国铁路已步入大数据时代。大数据技术在铁路的应用，有利于促进信息资源共享，寻求新的利益增长点，也更有助于保障铁路安全运行，提高铁路服务水平，进一步增加铁路的经济效益。因而，铁路大数据的发展、构建是铁路企业迟早要考虑解决的问题，也是铁路信息化发展的必然趋势。

1 大数据的概念

大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说大数据是一个整体范畴的数据，不是随机样本，充斥的混杂性，相互之间存在着相关性。大数据可以被量化、数据化，这是一个取之不尽用之不竭的数据创新。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。业界通常用4个V，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）来概括大数据的特征。

2 铁路设备管理技术现状分析

2.1 国内外现状

目前，中国铁路正处于转型和发展的关键时期，铁路集团公司大数据应用面临着部分需求不明确、数据共享困难、数据质量不佳、缺乏基础平台、分析能力不足、个别创新应用需求迫切、标准制度不完善等方面的一系列挑战。

国外铁路运输设备状态的管理主要以各类监测技术为基础，采集运输设备技术状态关键指标数据，结合大数据、云计算、物联网等技术开展铁路运输设备的故障监测，从而进行设备的检修维护管理。国外发达国家围绕铁路运输设备智能化运维管理已经开展了一系列研发工作。2012年起，日本使用多次检查获取数据研究，挖掘设备状态信息价值，实现“智能维修”。法国，与IBM合作，利用IBM Watson平台及大数据技术，基于自行研发的专用传感器，对列车以及铁路基础设施进行远程监控，发现车辆故障。例如德国通过规划建设统一的数据平台，打造了对经营现状、设备故障分析等精益分析功能在内的数据综合应用平台，并协同西门子公司启动传输设备预见性检修课程，通过Velaro D车载诊断设备状态数据，然后利用西门子数据服务中心进行数据分析，计算并预测运输设备故障，实现了德铁机车车辆状态管理。意大利基于大数据、物联网、云计算技术开展机车设备预见性检修。在云计算平台上搭建铁路机车动态检修管理系统，把物联网、分析技术和内存计算技术三种技术结合起来，通过对列车上几百个传感器采集的大量数据进行分析、计算，预测出某些部件即将发生故障，从而采取措施。这种检修方法能够把机车车辆检修成本降低达8%。

2.2 通信系统建立大数据的必要性

通信专业为铁路运输指挥和各类业务联络提供通信通道，是铁路系统重要的的基础部门。现阶段，通信各专业系统基本实现相关信息的采集，距离实现数据全量采集仍存在一定差距。

集中监控系统繁杂，专业网管、设备接入不全，且存在交叉重复采集监控，单套专业网管无法满足多个集中监测系统接入需求。核心网接口信令均未实现监,且随着信令数据膨胀，由于涉及不同厂家、不同数据库，不能做到数据关联融合，数据库分表、分库操作复杂，分析效率低。各类监测系统数据主要包括GSM-R、数据网、数字调度系统、视讯会议网络资源数据等分散部署，信息资源不能互联互通、共用共享，未实现数据融合，不具备大数据分析的条件，数据价值难以挖掘。而设备技术状态监测、评价和寿命预测等缺乏智能化的信息手段支撑，未能形成统一的设备技术状态信息集成平台，未能较好的实现设备全寿命周期技术状态管理，对通信设备技术状态进行科学评价与分析缺乏有效手段。

结合通信生产、管理内在需求及大数据应用发展现状，建设铁路通信大数据应用，对现有分散、孤立的通信设备设施技术状态信息进行数据融合、信息集成和信息共享，对实现铁路通信设备精细管理、智能化维修以及保证运输安全将具有重要意义。在理想状态下，可将各种通信设备输出的多种告警信息，按照一定的规则，提取出引起重要设备状态变化的关键信息，从而筛选出状态变化的源头因素，这能极大地缩减传统方式下，人工排除关键设备变化而引发的相关设备变化所出现的相关信息，也就能实现快速定位故障点，大幅度缩减故障影响时间、降低了劳动强度、有效地节约物资成本。

3 通信设备技术大数据平台

3.1 建设目标

现有的通信设备技术大数据平台以铁路通信技术履历、检测监控、检修维护、障碍处理等技术状态信息为基础，采用先进的计算机网络和大数据处理技术，构建全路统一的铁路通信大数据应用，实现各类通信设备技术状态信息的数据融合、集成和信息共享。

3.2 应用功能

铁路通信设备技术状态大数据平台的主要应用功能分为如下几方面：

（1）设备分布：根据设备设施的空间地理位置，利用WebGis技术实现通信设备分布空间信息的可视化展示，提供按条件或者指定区域范围的定位查询。

（2）电子履历管理：按照“一单位以档案”的管理原则，对通信设备寿命周期内的动静态信息按照单元编码进行有效串联，形成完整的通信设备技术状态档案，提供对设备单元全寿命周期的基础履历信息、动态监测信息的查询和统计功能。

（3）设备障碍管理：提供对通信设备障碍的告警监控及处理功能，包括基于通信设备的监测告警信息、障碍处理反馈信息的综合统计查询和分析功能。

（4）检修维护：提供对主要通信设备的检修维护、日常检查情况进行全面管理的功能。包括检修维护信息的记录、检修维护信息的查询、检修维护作业统计等功能。

（5）状态分析与评价：利用大数据分析技术，辅以生动直观的图标展示，综合分析通信设备的整体性能，剖析设备状态的关键影响因素，评价设备健康状态，挖掘设备障碍发生的规律与趋势，为设备维修与管理提供辅助决策支持。

（6）通信知识库：提供铁路通信专业相关技术规章、技术标准、产品说明书等文档资料的查询和维护功能。

（7）通信主数据：对通信专业通用的公共基础信息进行规范管理和统一编码。可提供数据的编辑、审核、编码和发布相关功能。涉及的主数据包括组织机构生产企业、产品规格型号、权属单位、机房等。

（8）系统维护：提供对系统用户、用户权限的配置管理功能，平台将提供基于角色的用户权限管理功能。具备与统一用户身份认证的接口功能。

（9）移动应用：研发配合管理、日常工作需求的通信大数据应用手机APP，满足各级用户业务应用需求。

4 结束语

总之，大数据已经在中国开花，将大数据运用到铁路通信系统中，是提高维护质量、降低维护成本、提高维护效率的必然选择。是辨识并有效应对奉献、确保通信业务可用性的必要手段。是提高管理效能、提升科学决策水平的必备条件。是推动通信生产作业凡是变革、促进通信技术装备创新的必由之路。