适用于既有城市轨道交通线路的车辆在线监测系统

刘克伟 高利华 王伊多 裴加富

(北京市地铁运营有限公司运营二分公司,100043,北京∥第一作者,高级工程师)

0 引言

随着城市的快速发展,城市轨道交通面临的运营压力越来越大,因此对设备的安全性、稳定性要求越来越高。车辆为城市轨道交通的核心装备之一,传统的列车回库检查模式已无法满足高效、安全运营对车辆的需求。近几年开通的全自动无人驾驶线路,已分别在场段基地和控制中心配置了完善的车辆智能运维系统和车辆调度系统,能够很好地满足全自动运行车辆的日常检修维护和高效运营调度的要求。但对于开通较早且没有配置车辆在线监测系统或车辆智能运维系统的线路,车辆的维护和故障信息主要是在车辆司机室的显示屏上显示的,车辆检修人员无法对车辆运行和运营情况进行实时监测,也无法有效地进行车辆的预防维修。车辆出现故障时,只能等列车回库后由检修人员登车查看报警记录或手动拷取车辆运行日志进行人工分析,故障诊断和修复时间都比较长。而对于控制中心的运营指挥人员,也无法实时掌握车辆设备的运行情况,只能被动接收司机的故障上报,当车辆出现故障时,无法准确高效地进行应急指挥和运营调整决策。显然,这种情况已无法满足城市轨道交通车辆高效维护和高效运营调度的需求。因此,针对既有线路车辆,有必要研究和实施针对车辆关键信息的在线监测和智能维护方案,为城市轨道交通运营单位的维护决策和运营指挥等提供更科学、更有效的支持。

车辆在线监测和智能运维的实现,必须建立在稳定可靠的车地通信网络基础之上。目前常规的做法是使用民用公网或搭建新的传输网络。但使用民用公网存在着数据安全性差、无线网络信号覆盖不稳定等问题;而搭建全新的传输网络则存在着成本过大、需要在运营线路上大量施工等问题,实施难度较大。

本文提出一种基于DCS(数据通信系统)专用网络的车辆数据实时传输落地方案,实现运营车辆关键设备和运行信息的实时在线监测,并在此基础上采用智能化分析和智能维护决策相关技术实现车辆智能维护功能,能够有效满足既有线路车辆在线监测和智能维护的要求。

1 车辆在线监测系统设计及其影响分析

基于上述现状和需求,设计的车辆在线监测系统利用车辆-ATC(列车自动控制)-ATS(列车自动监控)的既有数据传输通道进行数据扩容和落地,同时在地面设置独立的车辆在线监测及智能分析相关设备,实现车辆在线监测及智能维护相关功能。

1.1 系统结构

设置一套主备冗余的车辆在线监测服务器,一方面负责与ATS子系统接口,实时获取车辆数据并进行数据处理,另一方面负责车辆数据智能分析并提供智能维护相关功能。同时,根据需要设置车辆监控终端,为调度人员和维护人员提供调度和维护决策支持;与ATS子系统有接口时,需设置防火墙,以保证数据接口的安全可靠性,避免对既有系统产生影响。车辆在线监测系统架构如图1所示。

图1 车辆在线监测系统架构

1.2 功能架构

由于车辆落地的数据量大且部分线路车辆数量较多,因此车辆在线监测系统采用了支持大规模实时数据的综合监控软件平台,可满足高实时性、高可靠性和稳定性要求,该软件平台由数据采集层、后台服务层和前端显示层组成,如图2所示。

图2 车辆在线监测系统功能架构

数据采集层提供接口采集框架,包括主备冗余机制、协议驱动、数据解析、主备数据同步等,支持多种标准协议的接入和扩展。由于车辆维护数据量大,且实时性要求也较高,因此数据接口采集层框架采用负载均衡策略:主模块收到数据后,将数据处理分发到不同的处理模块,从而确保数据处理的实时性。后台服务层引入综合监控实时库及其成熟的双机热备、数据订阅、数据存储等核心功能模块。同时引入高并发计算引擎、故障智能分析服务,实现车辆智能维护的相关功能。前端显示层主要提供面向运营和维护人员的车辆状态监测及智能维护相关功能,包括状态实时监测、报警管理、趋势及报表、智能维护指导、运营辅助决等[1]。

1.3 车辆数据传输方式

车辆TCMS与信号车载子系统存在实时数据通道,而信号车载子系统与地面ATS子系统也存在实时数据通道。经充分测试和评估,在确保对既有系统不产生影响的情况下,采用在这两个既有数据传输通道的基础上进行传输数据扩容,将更多的车辆实时运行和关键故障数据发送给地面的ATS子系统,再由地面ATS子系统将数据实时转发给车辆在线监测系统,从而实现了车辆数据实时、安全、可靠落地[2]。

1) 车辆TCMS数据采集:通过与车辆其他设备间的接口以及自身的采集点位,采集汇总车辆工况信息,根据在线监测及智能维护需求调整需要监控的信息,以确保满足用户日常维护以及后续故障预警的功能需求。

2) 车辆TCMS与车载信号子系统间数据交互:车辆TCMS与车载信号子系统间通过RS485总线或MVB(多功能车辆总线)接口进行数据交互。根据用户需求可对既有的接口协议进行调整,将用户需要增加的车辆工况信息扩展补充到协议内,由车辆TCMS按照协议要求将信息发送给车载信号系统[3]。

3) 信号系统内部数据交互:车载信号子系统将车辆TCMS发过来的实时数据信息发送至ATS子系统,再由ATS子系统将信息发送到车辆在线监测系统服务器。另外,为了更好地对列车运行进行实时监控,同时对运行故障进行智能化判断,也建议ATS子系统将车载CC数据以及ATS子系统掌握的列车运行信息一并发送给车辆在线监测系统服务器。

1.4 对既有系统的影响分析

通过对多条既有线路的应用分析评估发现,目前通过车载信号子系统落地的车辆状态数据一般在200 B左右,每3 s发送一次数据,发送数据量非常小,存在较大的扩容空间。

车地无线链路的理论带宽为6 Mibit/s,信号系统车地无线实际数据量为25～30 Kibit/s。按照全自动无人驾驶项目车辆智能运维建设的标准,要实现相对比较完整的车辆在线监测和智能维护,预计需要的数据为2 048 B。按这个数据传输的话,车地无线流量占用峰值会增加16 Kibit/s。加上既有信号系统占用的带宽,也远小于理论带宽6 Mibit/s,因此对既有业务的数据传输不会产生影响。

所设计的车辆在线监测系统也在北京某线路进行了实际测试验证,测试结果表明:车地无线通信在增加车辆数据落地的情况下,其吞吐率、时延、丢包等参数都满足要求,不影响既有车地业务功能。

2 车辆在线监测系统关键技术

2.1 前端逻辑分析技术

该系统在显示设计上采用了由粗到细的展示方案,首先是全线车辆监测概览界面,然后是单独一辆车的监测概览界面,最后是具体的专业系统界面。对于概览界面的显示,需要做大量的汇总计算,如实时统计该车当前有几个牵引逆变器出现故障、当前车辆是否存在严重故障等。这些指标的计算具有一定的特殊性,而且不同线路显示要求也有所区别。所以在界面显示逻辑实现时,一方面需要考虑计算的规模,另外一方面需要考虑可配置的能力。

研发了基于MapReduce编程模型原理的分布式计算引擎服务,每辆车上运行一个独立的计算引擎服务。对于每个统计指标,采用逻辑计算表达式进行统计指标建模,使用加减乘除以及逻辑与或非等运算符建立数据间的计算关系。

该系统实际运行时,根据车辆数量启动相应数量的计算引擎,每个计算引擎独立加载一辆车的逻辑计算表达式并根据逻辑表达式参数的变化驱动实时计算,计算后输出结果至实时库供监控终端订阅。分布式计算引擎服务驱动逻辑如图3所示。

2.2 智能故障定位技术

由于车辆本身结构复杂、组成部件繁多、发生故障的类型也很多,各种突发故障、交叉故障、组合故障占了很大比例。同一故障引发的原因也多种多样,人工定位故障难度很大。该系统采用了基于多叉树结构的智能故障定位技术,提高了故障的诊断和定位效率。该技术的故障定位流程如图4所示。

1) 构建故障案例库。对故障案例进行归纳总结,把内容相似、业务逻辑相近的案例归纳到同一类故障案例库中。该系统通过初始化故障案例库接口、计算故障执行接口、车辆数据订阅接口、注册若干组件接口和若干故障状态回调接口等调用不同类的故障案例库。

2) 构建并解析故障状态表达式。①定义参与计算的节点。每一个节点对应一个点名称,并配置节点类型,节点共有3种类型:运算符、常数和需要参与计算的内存点。②解析故障状态表达式。利用递归的方式和多叉树结构算法,将表达式划分为多叉树的顶节点、左子树和右子树。③根据解析得到的顶节点、左子树和右子树,得出故障状态表达式。当故障状态表达式计算结果为1时,说明故障信号出现;当故障状态表达式计算结果为0时,说明故障信号未出现或设备已由故障转为正常。

3) 定位故障。①确认故障状态。在一定时间内(可配置),如果故障状态表达式计算结果一直为1,则说明该故障确切不是由信号扰动产生的,该系统开始触发故障定位分析;在这段时间内,如果故障状态表达式计算结果为0,则说明该故障可能是由信号扰动产生的,该系统不触发故障定位分析。②利用递归式定位故障。如果节点包含子节点,则对其中子节点表示的故障进行定位;如果节点不包含子节点,该节点则为故障定位点,从节点对应的点名称可以分析出故障原因[4-5]。

3 结语

车辆在线监测系统已通过功能验证,并开始现场运行。该系统的优势主要体现在以下几个方面:

1) 实时性:从车辆数据采集、数据预处理、数据发送、数据接收到故障分析结果显示可在3 s内完成,使车辆维护人员能在第一时间掌握车辆实时状态信息及故障情况。

2) 经济性:该系统可对线路上所有车辆进行远程实时监测,提高了车辆维护和故障处理的效率,能够实现较好的经济效益。

3) 故障定位及处置效率:该系统实现了故障智能定位功能,可为车辆维护人员最终确认故障点位及处置方式提供判断依据,能够有效压缩故障定位和处置延时。

4) 辅助调度决策:该系统实现了故障情况的实时分析和统计,可为调度决策提供有力的数据支持,能更好地辅助调度的运营调整决策。

车辆在线监测系统总体上提升了车辆维护及运营指挥效率。目前该系统运行稳定且信息准确,解决了既有线路车辆系统维护困难的问题。