基于数据分析的地铁智能温控系统方案设计

马文琦

（西安铁路信号有限责任公司西安分院，陕西西安 710199）

温度控制系统是一种通过对周围环境因素进行条件判断，根据判断结果对温度进行调整的自动控制系统。该系统在社会生产和生活中被广泛应用，如交通运输中的冷链温控、服务器机房中的温度控制和智能家居中的室内温度控制等。温控系统主要组成包括环境温度采集分析、温度控制调温和温度校验反馈[1-2]。环境温度采集分析是通过当前环境参数数据的分析计算，获得预设温度值；温度校验反馈进行预设值与当前值的比较，对差值进行条件判断并决定是否进行温度控制调整。目前普遍应用的温控系统，大部分是上述3 个部分组成的简单闭环温控制系统，存在温度控制反应过快或过慢、控制精度低、功耗高、体感差等不足。为此，结合地铁实际运营情况，通过客户和运营管理多角度需求分析，设计符合地铁车站和列车的智能温控系统。

1 整体设计方案

智能温控系统的系统结构如图1 所示，主要包括红外热成像人员采集子系统、站(车)内环境监测子系统、站(车)外环境监测子系统、云数据库服务器、本地数据库服务器、温度实时监测子系统、温度预警子系统和温度控制子系统。图1 中箭头表示数据及控制命令流向。

图1 系统结构

上述各子系统分布式安装在不同的上位机中，每个子系统对于整个温控系统而言都是一个具备独立功能的功能模块，子系统对外有调用接口，子系统之间通过内部局域网进行网络连接和数据通信。其中，安装在站内的子系统之间通过以太网进行互联通信，安装在列车上的子系统之间采用无线组网通信互联。红外热成像人员采集子系统、站(车)内环境监测子系统和站(车)外环境监测子系统，主要对人流量、体温及影响环境温度的因素进行采集、分析和统计，并将结果数据存储于本地数据库服务器。温度实时监测子系统周期性进行当前温度与预设温度的比较、异常温度数据监测分析。温度预警子系统响应实时监测子系统的异常温度事件，并对外进行报警及展示。温度控制子系统进行当前温度的升高或降温操作，并将处理结果实时反馈给温度实时监测子系统。云数据库服务器从本地数据库服务器中获取允许外网查询浏览的数据，如人流量、站内外环境温度等。本地服务器数据库中保存系统运行需要的所有预设或实时数据，部分数据不对外网开放。

2 系统功能

2.1 红外热成像人员采集子系统

红外热成像人员采集子系统负责对进入地铁站的人员群体或个体进行信息采集，采集信息包括个体人员体温、人流量，并对采集的数据信息按时段进行分析统计，计算某时段最高、最低和平均人体体温，将统计结果按时段存入本地数据库服务器。基于温度变量持续时间长、变化慢的特征，为了提高采集温度数据的精度，红外热成像人员采集子系统采用多点测温取平均值的方式进行测温统计。该子系统主要安装在地铁入站处，可以根据功能需求及成本在各节车厢选择性安装。

2.2 站(车)内环境监测子系统

站(车)内环境监测子系统负责对地铁站(车)内部的环境信息进行采集、分析计算，采集信息包括环境温度、湿度、通风量、车站(车内)面积、车站(车内)空间，并对采集的数据信息按时段进行分析统计，将统计结果存入本地数据库服务器。其中，车站(车内)面积、车站(车内)空间可作为常量一次性存入对应的本地数据库服务器。

站(车)内环境监测子系统在车站内部及列车内部进行布局安装。该子系统的传感器包括：温湿度传感器、风量传感器和空气质量传感器。每个传感器和子系统所在的上位机通过CAN总线进行互联通信。

2.3 站(车)外环境监测子系统

站(车)外环境监测子系统负责对地铁站(车)外的自然环境信息进行采集、分析计算，采集信息包括温度、湿度、风级数、天气状况(晴、多云、雨、雪及其他)，这些数据部分可以通过中国气象局-天气预报官网获取。站(车)外环境监测子系统对采集的数据信息按时段进行分析统计，并存入本地数据库服务器，为后续计算地铁站入口至站内空间的阶梯温度计算进行数据准备。

站外环境监测子系统安装在车站外入口处，可以设置联网功能，自动通过天气预报官网获取当地天气状况数据信息。车外环境监测子系统在列车离站长距离、长时间行驶，或者列车在区间线路上发生故障需要长时间停留2 种情况下安装。站(车)外环境监测子系统中的传感器包括：温湿度传感器、空气质量传感器。

2.4 温度实时监测子系统

温度实时监测子系统负责从本地数据库服务器中读取当前人体相关温度数据，站(车)内环境温度、湿度和风量数据，站(车)外环境温度、湿度、风量和天气状况，并对以上数据进行同类比较，根据比较结果决定是否启动温度控制子系统或温度预警子系统。

对于人体最高温度和最低温度需要进行分析，如果偏离人体标准温度过大，则需要对入站人员个体温度数据分析查验，确保没有发热人员，若有则需要进行温度预警，提示工作人员。实时环境温度、湿度与同时段的基础环境温度、湿度进行比较，如果存在较大差值，则需要进行温度预警，提示工作人员进行火灾或调温系统故障的排查作业。

温度实时监测子系统可以根据同一时间段内历史与实时环境数据的分析比较，对未来1～2 h 的温度、湿度进行近似估算，实现智能工作模式，避免频繁温度调整，达到节能减排的目的。估算精度取决于车站环境数据的累计量。

2.5 温度预警子系统

温度预警子系统自身带有温度预警二次分析确认功能，当收到温度实时监测子系统的预警信息时，系统会进行二次分析确认，以保证收到的预警信息不是短时间的数据波动，从而降低预警误报的概率。预警信息确认后，该子系统对外提供对应的预警信息供工作人员浏览查看。预警信息包括人体温度异常和环境温湿度异常。对外提供预警解除接口，并将解除信息传递给实时监测子系统，实时监测子系统通过数据分析，确认实际预警是否解除。

2.6 温度控制子系统

温度控制子系统接收实时监测子系统发送的环境温度、湿度、风量调整数据信息，并进行相应的调整操作。该子系统对外提供手动操作接口，在手动工作模式下有效。子系统的控制配置参数可以通过接收温度实时监测子系统定期发送的数据进行自动化配置，同时支持工作人员手动录入配置。在系统断网或出现长时间通信故障的情况下，以手工配置的数据为基础运行参数。工作人员对其进行阶段性的数据维护。

该子系统对于环境数据的实时调整结果进行监测分析，如果达到预期调整目标，在一段时间内若没有收到实时监测子系统发送的停止调整指令，则主动上报调整目标完成，监测子系统对其进行确认；系统继续PID控制运行，维持平稳的预期调整目标输出。该子系统可以在断网的情况下，以基础环境数据和人工设定的基础数据为参考，进行独立的温控调整工作。

2.7 数据库服务器

数据库服务器包括云数据库服务器和本地数据库服务器。本地数据库服务器存储当前站(车)的所有基础数据和环境数据信息。云数据库服务器从本地数据库中获取允许对外访问展示的数据信息，并将这些数据同步存储于云数据库服务器。基础数据信息为站(车)面积、站(车)空间大小。环境数据信息包括人体最高温度、人体最低温度、人体均温；站(车)内温度、湿度、风量、站内人流量和站内人员平均分布；站(车)外温度、湿度、风量、天气情况；站入口阶梯温度。以上数据应按年、季、月、日进行统计存储。

数据库服务器配有管理软件，本地数据库服务器中的管理软件负责接收存储采集子系统传递的数据信息，同时将部分实时采集的数据信息发送给温度实时监测子系统所在的上位机，供监测子系统分析使用。云数据库服务器中的管理软件负责从本地数据库服务器中读取部分允许对外访问展示的数据信息，并对这些数据信息进行定期删除和更新。

管理软件对本地数据库服务器中的数据信息定期进行综合分析，按实际需求分别形成以不同时段(如年、四季、周、日等)为单位的数据统计信息，并存储在服务器对应的数据库中。以一年以上的数据量为基础，管理软件通过以上数据信息分析计算当前站(车)的环境数据信息，并将这些数据信息存储到本地数据库服务器中。环境数据信息以年为周期进行计算校验，校验数据来源于对本地数据库服务器中历史统计数据的分析计算。特殊情况下，环境数据可以根据经验值进行手动设置。

3 关键技术

系统设计过程中充分考虑节能、健康和控制精度等，主要技术包括以下内容。

3.1 节能技术

系统集成设备均为以低功耗芯片进行设备驱动和功能实现的低功耗设备。所有控制芯片均支持睡眠模式、低功耗唤醒模式和低功耗运行模式。系统中各类传感器在正常工作时段运行采用低功耗模式，当无采集对象或暂时不需要工作时，传感器会进入睡眠模式节省电能消耗，当需要传感器工作时会被系统时钟唤醒。

系统中的无线温度传感器模块由ZigBee通信模块和DS18B20数字温度传感器组成。其中，通信模块发送模式和接收模式下工作电流只需20 mA，深度睡眠模式下只需要电流160 nA；DS18B20支持寄生电源方式，通过通信线对DS18B20进行强上拉供电，不需要额外电源供电。

在全年能耗方面，温度、湿度分开独立控制方式比常规温湿度统一控制方式能耗降低了26.2%[3]。系统延续温度、湿度分开独立控制的方式，以达到节能的目的。

3.2 健康舒适

从乘客健康角度考虑，人体最适宜的温度是18～27℃，湿度是45%～65%RH。环境湿度低于35%RH时，流感病毒在24 h后存活率仍在10%以上；环境湿度高于50%RH 时，流感病毒在10 h 后几乎全部死亡[4-5]。当人的正常体温为37℃时，人体皮肤表面的温度约为33℃，当环境条件为温度25℃、相对湿度50%、气流速度0.15 m/s 时，人体处于最理想的热平衡状态，感觉最为舒适[6]。人体感觉的有效温度比室内温度略低1～2℃，因而空调器控制温度在27℃左右时，人体感觉更为舒适。系统的温度、湿度均参考以上数据为调整目标。

3.3 核心控制

目前，我国对于地铁车内控制温度没有明确的设定标准，大部分借鉴欧洲铁路联盟的标准，使用的是UIC553—1990(客车通风、采暖和空调)中车厢内的设计温度，结合《铁道客车采暖通风设计参数》(TB/T 1955—2000)[7]，车内控制温度为

式中：tin为车内空气温度，℃；tout为车外空气温度，℃。

从自动控制原理分析，车外空气温度tout是输入量，车内空气温度tin是输出量，该公式是一个比例传递函数，对温度控制范围和精度有限，未考虑车内环境中其他干扰因素，如乘客体温、乘客数量、车内湿度、车内通风量及空气质量等。

智能温控系统考虑了影响乘客健康和增加电能消耗的各因素，将影响因素即前文中所述的各种采集环境数据信息作为输入量，将温度、湿度、风量作为被控对象进行PID 控制调整，并将调整后的温度、湿度、风量作为输出量。以温度控制为例，阐明系统的控制实现过程如下。

温度实时监测子系统将当前人体均温与站内当前温度比较，如果存在超过6℃以上的差值时，则需启动调温系统进行室内温度调节，保证人体温度与站内环境温度差值在5℃以内。夏季和秋季人体温度及站内温度一般偏高，这就需要在人体温度与站内温度差值稳定在5℃以内的基础上，进行站内降温控制，避免人体温度与环境温度的温差过大导致人体不适；冬季和春季人体温度及站内温度一般较低，这时在维持人体温度与站内温度差值在5℃以内的基础上，进行升温控制，同时避免升温太快导致大温差出现。室内与室外温差很难保证5℃左右的绝对温度差，可以通过车站入口阶梯温度进行阶梯温度差的渐进调整，保证每次等温度、小温度值调整[8]。

分析计算的预设温度是输入量，环境温度是被调量，5℃以内的差值是温度实时监测子系统中的一个条件判断量，其控制原理如图2所示。

图2 温度控制原理

温度变化一般是缓慢过程，系统在实际应用中，对基于PID的闭环控制过程加入了时间间隔参数，实现系统分频运行，进而降低系统运行能耗。对系统运行中的所有带屏幕显示设备，在符合系统运行需求的前提下进行无操作定时熄屏控制，降低屏幕显示能耗。

4 系统运行测试

系统设计有站控模式、车控模式、手动模式、自动模式、节能模式等多种工作模式。

站控模式是系统安装在车站时设置好的一种基础设置模式，车控模式是系统安装于列车内部的一种基础设置模式，这两种模式设置好后一般不能进行更改。

手动模式是管理人员对系统进行人为基础参数设定、预调目标温度设置后启动温控系统，手动模式支持1～3 d 内的预调目标温度曲线设置，用户可一次性设置好未来3 d 内各个时段的目标温度，设置界面以温度曲线显示用户设置的多个目标温度。

自动模式是温控系统根据实时采集的人体均温和环境温湿度进行差值计算后，自动运行调温系统的工作方式。根据湿度预设值、调温风量预设值进行湿度和风量的调整，并实时监测计算是否存在预警信息。

节能模式是在自动控制模式的基础上，引入同时段历史基础数据、人工设定的调温频率，根据温度差自动计算合理的风量调节频率、恒温保持设定时间等参数而进行温度控制，并实时监测是否存在预警信息。节能模式可以通过人工模式设置是否启动运行。

系统目前处于实验阶段，在实验室进行了核心温度控制仿真实验，实验结果显示系统具备快速响应、抗干扰能力强、动态性能稳定、调温准确等特点，符合设计初衷，具备实际应用价值。

5 结束语

基于数据分析的地铁智能温控系统可以根据实际需求进行功能模块扩展或缩减，如在系统基础上扩展加载空气质量监控功能等。系统控制策略以乘客的健康和舒适度为目标，采用PID控制达到变频节能控制效果，在地铁温控系统中具有应用价值。对于基于多数据参数的温度控制算法尚未深入讨论，高精度的温度控制算法模型搭建验证是后续的工作重心。