CBTC车载设备在线故障诊断系统研究

贾 鹏

（1.中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所，北京100081；2.中国铁道科学研究院集团有限

公司国家铁路智能运输系统工程技术研究中心，北京100081)

0 引言

随着科学技术的进步，城市轨道交通信号系统由原来的固定闭塞方式逐步过渡为移动闭塞方式，设备制式也由轨道电路发展成为基于通信的列车控制系统(Communication based Train Control System，CBTC)，系统集成度和自动化水平不断提高。CBTC系统包括列车自动防护系统、列车自动运行系统、计算机联锁系统、列车自动监控系统和无线通信系统5个子系统[1-2]。其中列车自动防护系统和列车自动运行系统为车载设备，共同控制列车运行，保障列车运行安全。

由于城市轨道交通建设总量日益增长，列车运营间隔不断缩短，减少故障发生和发生故障后的快速诊断变得日益重要[3]。目前各个运营单位没有专业的故障诊断系统，需要依靠维保人员对故障后的设备进行诊断和维修。这种诊断模式存在一系列问题，一是故障诊断时间有限，往往无法全面排查；二是诊断手段落后，无法预知设备何时发生故障，以“事后诊断”为主；三是维保人员的经验和技术水平制约着故障诊断的质量[4-5]。

集成电路和存储设备等硬件技术的发展使信号设备软硬件状态的实时存储成为现实，日志记录的丰富使故障的在线预警和实时分析成为可能[6]。通过研究车载设备在线故障诊断系统，一方面通过建立完善的专业规则库，使用故障诊断策略来对数据实时解析，对已发生的故障进行尽可能精确的定位，实现设备故障“在线诊断”；另一方面通过分析设备的状态趋势，对潜在故障进行预警和替换提示，使车载设备诊断理念从原先机械的“事后诊断”向“事前诊断”转变[7-8]，为减少信号设备故障和故障后的快速诊断提供了一条切实可行之路。

1 CBTC车载设备在线故障诊断系统架构

根据CBTC车载子系统在线故障诊断系统设备功能的不同，可将系统分为诊断数据收集设备、诊断数据传输设备和诊断数据分析设备3个部分。诊断数据收集和传输设备完成列车诊断数据的自动收集和传输。诊断数据分析设备完成诊断数据的存储、提取、在线诊断、维修策略的生成以及人机交互等功能。故障诊断系统架构示意图如图1所示。

图1 故障诊断系统架构示意图Fig.1 Layout diagram of diagnosis system

系统各部分构成如下。

（1）诊断数据收集设备。诊断数据收集设备通过既有信号系统的数据记录接口，对存储的诊断数据进行自动收集。为避免对列车运行产生影响，该设备独立于既有车载信号设备，只是单向的获取列车运行数据，不对数据进行任何加工和修改。同时，诊断数据收集设备通过与车地无线通信传输部分的车载接口，完成诊断数据的转发工作。主要诊断数据包括车载关键报文、输入输出记录、运行状态记录等。

（2）诊断数据传输设备。诊断数据传输设备是一个封闭通信网络，包括车载天线、轨旁传输单元、无线控制器等无线传输设备和轨旁交换机、路由器、网管等有线控制设备。通过网管设备可以方便地对网络进行配置和监控，实现诊断数据的无线传输。传输过程中保证诊断数据的完整性、正确性、惟一性，可对不同的车组、不同的日期进行识别。

（3）诊断数据分析设备。列车运行数据分析诊断装置由维护终端和数据服务器组成。为方便维保人员进行诊断和操作，诊断数据分析设备安装于车辆段信号设备房内。维保人员使用维护终端完善诊断策略，接收列车运行状态和维修计划的提示；使用数据库服务器对数据进行分类、存储和提取；使用规则库中的诊断策略来实现运行状态异常的“在线诊断”和濒临故障设备的“事前诊断”。诊断结果可在维护终端上进行汇总和显示。

2 CBTC车载设备在线故障诊断系统原理

2.1 “在线诊断”实现原理

诊断数据收集设备定时地将列车运行数据下载，经过无线接口单元对数据进行发送。数据经过无线网络传输至地面数据自动接收装置。地面数据接收装置通过网络交换机将接收的数据传送至数据服务器。数据服务器内的数据库可对接收到的数据进行分类和存储。维护人员可通过维护终端进行提取、修改或增加分析策略。数据库服务器将分析策略转化为规则库，通过规则库完成数据信息的提取和分析，并将分析结果显示到操作终端上。诊断数据流示意图如图2所示。

图2 诊断数据流示意图Fig.2 Layout diagram of diagnostic data fl ow

诊断数据传输到数据服务器后被复制成2份，一份被分类存入数据库中的不同关系表中进行记录；另一份使用规则库中的异常状态诊断策略进行运行状态的异常识别。严格来讲，异常状态诊断策略是一个策略集，包含多个子策略。该策略集是在产品设计的时候，将产品性能、软件错误代码库和日志项的相关性规则进行综合后，内置到数据服务器的规则库中的。通过对车载设备每周期日志的异常识别，可对软件状态、设备状态、操作异常等进行在线的“在线诊断”，一旦发现异常即进行报警，提醒维护人员及时处理。

2.2 “事前诊断”实现原理

数据服务器中的规则库内，除了用于“在线诊断”的异常状态诊断策略，还有一套设备性能趋势分析策略，用于设备“事前诊断”的判别。大多数设备的故障率符合“浴盆曲线”，故障率浴盆曲线如图3所示。

图3 故障率浴盆曲线图Fig.3 Failure rate bathtub curve

正式运营后，设备基本进入 “浴盆底部”的低故障率阶段。随着时间的推移，磨损和老化等因素的影响将日益明显。设备失效前，设备会进入“浴盆边缘”的高故障率阶段。在这个阶段，设备的一些关键性能开始因为元器件的老化而较为迅速地下降。因此，通过对设备关键性能指标的趋势分析，结合性能下降阈值，可识别出设备是否进入了损耗失效期，从而提前对其进行更换，以实现设备的“事前诊断”，降低因设备故障造成的运营影响。

2.3 诊断策略的优化原理

诊断策略主要是通过系统需求、软件需求和具体实现方式来判别日志项的相关性，再按照相关性进行逻辑综合诊断，判断目标条目信息的日志输出是否符合预期。例如，“周期稳定性”的诊断，在周期方式执行的软件中，软件周期的稳定性与控制精准度、时间校核、失效判断等息息相关，决定着软件的运行质量。在“周期稳定性”的诊断策略中，软件运行的“实际周期”，是通过对“本轮时间戳”减去“上轮时间戳”来实现的，然后再计算“实际周期”与“标准周期”的“偏差百分比”，当“偏差百分比”超过阈值时则会进行维护提示。

在诊断策略中会用到各种各样的“诊断阈值”，如测速电机的最大测速误差、列车最大制动力、各种偏差阈值等。这些阈值的初始值一般来自设备性能参数或经验值，在实验室和现场使用过程中还可使用深度学习的方法对诊断结果的合理性进行简单标定，从而实现阈值的自修正。这样，随着数据的积累和软件运行时间的增长，阈值将日趋合理化，可有效地减少误报和漏报。

3 案例分析

3.1 “在线诊断”应用案例

3.1.1 走行过程中的紧急停车故障诊断

当移动授权终端、站台紧急停车按钮被按下、列车定位丢失等情况下，VOBC会施加紧急制动(Emergency Brake，EB)。EB施加时，一方面会在司机屏幕上进行显示，一方面会通过继电器的方式向车辆输出紧急制动。除了走行过程中出现异常可能施加的EB，正常停车过程中也可能施加EB，如为了在无人折返换端时防止溜车施加的EB。同样是EB，有设备正常情况也有设备异常情况，从状态监测和设备维护的角度出发，故障诊断与维护系统专门为走行过程中的EB原因内置在线分析策略。

具体分析策略如下：如果上周期列车实时数据数据中满足“保护速度”大于0 km/h、本周期数据中的“保护速度”为0 km/h、“实际速度”大于0 km/h，并且有EB输出等条件时，提取“EB错误码”。从维护人员的角度出发，故障诊断与维护系统对含义明确的 “EB错误码”进行直接报警，如“连续丢失2个应答器”“连续通信超时”“累积退行超限”等。对“EB错误码”含义笼统地进行了细分的策略分析，如车载设备给出的“超速”EB进行了以下判断：如果 EB由于“超速”且驾驶模式为非自动驾驶模式时，系统则报警为“人工驾驶超速”。分析策略可以方便维护人员界定是设备原因还是人工操作原因造成的列车紧急制动。

3.1.2 应答器通信故障诊断

应答器是CBTC方式下列车定位的地面设备，分无源应答器和有源应答器，除提供定位外，有源应答器还可向列车发送点式报文。当本地电子单元与联锁通信故障时，有源应答器发送本地电子单元默认报文。当应答器与本地电子单元通信故障时，有源应答器发送应答器默认报文。当应答器本身故障时，列车将无法收到正确的应答器报文。在点式运行等级下，应答器的本地电子单元与联锁通信中断或有源应答器与本地电子单元的通信中断均可导致列车EB，故障现象较为明显。但是，在连续式运行等级下，车载对有源应答器仅使用定位功能，对报文内容不再关注，应答器通信故障也不会导致列车EB。然而，CBTC系统正常情况下均采用连续式运营等级运营，作为后备的点式运营等级使用较少，为保证点式功能的正常，故障诊断与维护系统专门在连续式下内置应答器通信故障的在线分析策略。

具体分析策略如下：如果当前“运行等级”为连续式，本周期列车实时数据数据中满足“预期应答器ID”发生变化、“预期应答器ID”为有源应答器、应答器报文为红灯报文等条件时，故障诊断与维护系统认为该有源应答器工作正常。否则，详细分析报文内容进行细节提示。如果是“本地电子单元默认报文”，提示“本地电子单元与联锁通信故障”；如果是“应答器默认报文”，提示“本地电子单元与应答器通信故障”。通过该应答器通信的故障提示，可以有效保证点式后备方式的可用性。

3.2 “事前诊断”应用案例

（1）无线通信单元故障诊断。CBTC是基于通信的列车控制系统，车地之间采用无线传输的通信方式。轨旁无线覆盖是由一个一个的“小区”构成，在列车移动过程中，当前方“小区”的信号强度超过当前“小区”信号强度一定阈值后，车载设备将切换“小区”，使用前方“小区”进行通信。对于2个相邻的固定“小区”，正常情况下，列车沿同一方向运行时的“小区”是在固定位置进行切换。但是，随着轨旁无线通信单元的元器件老化，地面信号强度会减弱，随之“小区”切换的位置也会因为信号强度的减弱而发生偏移。因此，临近系统开通时，故障诊断与维护系统会对列车走行过程中的“小区”切换位置进行标记，并在设备运行过程中，持续对各个切换位置进行比对，当发现“小区”切换位置超过阈值时，即对维护人员进行提示，方便维护人员对无线通信单元进行“事前诊断”处理。

（2）应答器及接收天线故障诊断。应答器的发码有一定的辐射范围，同理，应答器天线的接收也有一定的辐射范围。当应答器或者应答器天线老化时，该收发范围会变小。只有在信号超过一定强度时，应答器接收天线才能收到完整且正确的应答器报文，否则会产生误码。在正常运营场景中，列车过某个固定应答器的速度是基本固定的，因而应答器天线收到的报文条目和误码率也是基本固定的。通过报文条目和误码率进行趋势分析，当固定速度下的报文条目减少且超过阈值，或误码率上升且超过阈值，则可认为该应答器进入了“浴盆曲线”的“损耗失效期”。而同一列车同一应答器天线对所有应答器接收的报文条目和误码率均发生异常时，则可认为是该应答器天线需要进行“事前诊断”处理。

4 结束语

随着我国城市轨道交通行业的不断发展，列控设备自动化程度不断提高，对设备故障的精确诊断和快速诊断提出更高要求。通过对研究故障诊断系统采用专业的故障诊断策略，一方面提高设备故障后的诊断精度，方便维护人员快速定位故障；另一方面对性能下降的设备进行“事前诊断”并提前更换，尽可能地降低设备故障对运营的影响，对于提高设备诊断效率、保障列车运输安全具有重要意义。随着设备运行时间的增长和诊断记录的积累，故障诊断系统中采用的深度学习算法可将诊断策略不断优化，为城市轨道交通运输提供更可靠的技术保障。