陳寶花，史 宏

（1.中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；2.中國鐵道科學(xué)研究院 運輸經(jīng)濟研究所，北京 100081）

鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法研究

陳寶花1，史 宏2

（1.中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；2.中國鐵道科學(xué)研究院 運輸經(jīng)濟研究所，北京 100081）

鐵路沿線雪深監(jiān)測系統(tǒng)對于保障嚴(yán)寒地區(qū)列車的安全運行具有重要作用。針對該系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致雪深監(jiān)測值失真甚至可能引起系統(tǒng)誤報警這一問題，在分析鐵路沿線監(jiān)測點雪深傳感器原始監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，歸類異常數(shù)據(jù)，制定數(shù)據(jù)過濾規(guī)則，提出鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法，并進行實驗仿真。仿真結(jié)果表明：該算法能夠有效地過濾掉異常數(shù)據(jù)并消除數(shù)據(jù)抖動現(xiàn)象，在鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)中具有較大的應(yīng)用價值。

鐵路；雪深監(jiān)測；異常數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)過濾

降雪天氣影響鐵路的行車安全，近幾年隨著我國鐵路的飛速發(fā)展，鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)（簡稱：雪深監(jiān)測系統(tǒng)）對于防止嚴(yán)寒地區(qū)列車遭遇雪災(zāi)危害發(fā)揮著越來越重要的作用[1～2]。雪深監(jiān)測系統(tǒng)通過對鐵路沿線各監(jiān)測點雪深數(shù)據(jù)的實時采集及報警評判，向監(jiān)測終端提供實時雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)和大雪報警信息，為鐵路相關(guān)部門制定預(yù)案和采取措施提供可靠的依據(jù)。雪深數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響到該系統(tǒng)的可靠性，因此 ，保證雪深數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

目前，我國雪深監(jiān)測系統(tǒng)多數(shù)采用激光雪深傳感器進行雪深測量，由于傳感器自身因素（傳感器故障）及外在環(huán)境（大風(fēng)導(dǎo)致激光探頭晃動、激光波束路徑上出現(xiàn)異物、探頭攝入反射光線等）的影響，系統(tǒng)采集到的原始數(shù)據(jù)不能完全準(zhǔn)確地反映真實雪深值甚至可能引起系統(tǒng)誤報警，故從監(jiān)測數(shù)據(jù)中篩選出異常數(shù)據(jù)并過濾是保證雪深監(jiān)測準(zhǔn)確性的前提。在地面氣象雪深自動化觀測領(lǐng)域，關(guān)于數(shù)據(jù)異常的判斷與處理方面有很多研究[3～5]。 “激光波束路徑上飄落雪花可能導(dǎo)致測量值發(fā)生突變”這一問題提出了測距可靠性算法，通過在一次測量中連續(xù)讀取多值并選取與上一次結(jié)果最接近的一個值作為當(dāng)前的測量值[6]，對于雪深監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理有一定的借鑒意義。

在分析鐵路沿線監(jiān)測點雪深傳感器原始監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，歸類異常數(shù)據(jù)，結(jié)合測距可靠性算法，提出一種雪深數(shù)據(jù)過濾算法。通過對比該算法應(yīng)用前后的雪深數(shù)據(jù)曲線，驗證了該過濾算法的有效性。

1 鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

雪深監(jiān)測系統(tǒng)作為鐵路自然災(zāi)害及異物侵限監(jiān)測系統(tǒng)[7～9]的重要子系統(tǒng)之一，對鐵路沿線雪深進行實時監(jiān)測，具備報警、預(yù)警及聯(lián)動觸發(fā)等功能。該系統(tǒng)由監(jiān)控數(shù)據(jù)處理設(shè)備和現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備組成，監(jiān)控數(shù)據(jù)處理設(shè)備由數(shù)據(jù)處理中心和監(jiān)測終端組成，現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備由現(xiàn)場采集設(shè)備和監(jiān)控單元構(gòu)成，如圖1所示。

圖1 鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)成

1.2 系統(tǒng)功能

現(xiàn)場采集設(shè)備：負責(zé)定時采集監(jiān)測點的雪深數(shù)據(jù)，并通過串口通信方式將實時數(shù)據(jù)傳送給所屬監(jiān)控單元。

監(jiān)控單元：負責(zé)實時數(shù)據(jù)的接收、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、雪深采集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、上位機命令的執(zhí)行及通過遠程網(wǎng)絡(luò)傳輸方式向數(shù)據(jù)處理中心傳送實時數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理中心：包括應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、接口服務(wù)器等。負責(zé)匯聚監(jiān)控單元上傳的實時數(shù)據(jù)，解析處理數(shù)據(jù)，進行報警評判及向監(jiān)測終端實時傳送雪深數(shù)據(jù)和推送報警信息，數(shù)據(jù)過濾即在數(shù)據(jù)處理中心實現(xiàn)。

監(jiān)測終端：包括監(jiān)測業(yè)務(wù)終端和監(jiān)測維護終端。負責(zé)災(zāi)害監(jiān)測報警信息的實時顯示及聲音播報、現(xiàn)場采集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測報警信息的實時顯示及聲音播報、監(jiān)控單元狀態(tài)監(jiān)測報警信息的實時顯示和系統(tǒng)管理等。

1.3 雪深測量原理

雪深監(jiān)測系統(tǒng)的現(xiàn)場采集設(shè)備為激光雪深傳感器，其牢固安裝在鐵路軌道旁邊的接觸網(wǎng)支柱上，定時（如每隔10 s）對鐵路軌道上的監(jiān)測點進行測量。激光雪深傳感器由測距探頭、處理控制單元和安裝支架組成，測量原理為激光測距。測距探頭由高穩(wěn)定的激光發(fā)射器、接收器、前置控制器組成，利用發(fā)射的波束遇到障礙物反射回來的特性進行距離差測量，即測量傳感器和障礙物這兩點間的直線距離d，如圖2所示。

圖2 激光傳感器測距三角關(guān)系原理圖

由直線距離和傳感器安裝角度這兩個數(shù)值，根據(jù)三角關(guān)系可得到傳感器與障礙物水平面的垂直距離h，見式（1）。在使用前進行一次零水平面測量，并將該值作為偏移量offset存儲在設(shè)備中，由偏移量offset減去測量得到的垂直距離h即為激光雪深傳感器輸出的測量結(jié)果。

監(jiān)控單元對傳感器測量值進行雪深轉(zhuǎn)換處理。系統(tǒng)正式運行前，將傳感器在軌道無雪覆蓋時的測量值作為雪深基準(zhǔn)值h0。系統(tǒng)正式運行過程中，傳感器測量值為雪深實測值h1；雪深實測值減去雪深基準(zhǔn)值為雪深值h2，見式（2）。

數(shù)據(jù)處理中心定時（如每隔1 min）通過數(shù)據(jù)過濾算法對監(jiān)控單元上傳的多個雪深數(shù)據(jù)進行初步篩選、過濾得出當(dāng)前分鐘的有效雪深值，然后根據(jù)報警評判規(guī)則進行報警評判。

2 數(shù)據(jù)過濾算法

數(shù)據(jù)過濾的核心功能是從監(jiān)控單元上傳的雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)中過濾掉異常數(shù)據(jù)，對上層提供準(zhǔn)確的雪深值。在對雪深數(shù)據(jù)異常情況進行分析的基礎(chǔ)上，制定相應(yīng)的過濾規(guī)則，生成過濾算法。

2.1 異常數(shù)據(jù)分類

由于傳感器自身因素和鐵路沿線外在環(huán)境的影響，傳感器測量得到的值不一定能真實反映現(xiàn)場雪深狀況。通過分析鐵路沿線監(jiān)測點雪深傳感器原始監(jiān)測數(shù)據(jù)，得到異常數(shù)據(jù)的主要表現(xiàn)形式、產(chǎn)生的原因、對應(yīng)的雪深值及分析結(jié)果，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)分析結(jié)果統(tǒng)計表

2.2 數(shù)據(jù)過濾規(guī)則

2.2.1 過濾規(guī)則描述

異常數(shù)據(jù)過濾的總體原則是增加測量時間，每次從1 min內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)中篩選出符合過濾類別的異常數(shù)據(jù)優(yōu)先進行排除，再從余下的數(shù)據(jù)中選取與前 1 min有效雪深值最相近的值作為當(dāng)前分鐘的有效雪深值。具體過濾原則如下：

（1）對單個數(shù)據(jù)進行失效判斷，約定一個有效數(shù)據(jù)范圍，不在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)直接過濾。

（2）對于第1 min數(shù)據(jù)，在第1步的基礎(chǔ)上，對余下的有效數(shù)據(jù)進行離散程度驗證，離散程度小則取其均值作為當(dāng)前時刻的有效雪深值；否則下1 min數(shù)據(jù)繼續(xù)執(zhí)行此步驟，直到取到有效雪深值。當(dāng)前時刻的有效雪深值作為下1 min數(shù)據(jù)跳變評判的基準(zhǔn)。

（3）在已有基準(zhǔn)的前提下，對單個數(shù)據(jù)進行向上跳變判斷，若其跳變值超過設(shè)定閾值，直接過濾。

（4）在已有基準(zhǔn)的前提下，對單個數(shù)據(jù)進行向下跳變判斷，若其跳變值超過設(shè)定閾值，對該時刻內(nèi)有效數(shù)據(jù)離散程度驗證，離散程度大則全部拒絕，直接過濾；離散程度小則全部接收，不予過濾。

（5）在已有基準(zhǔn)的前提下，在前4個步驟的基礎(chǔ)上，判斷剩余數(shù)據(jù)的個數(shù)，若為零則當(dāng)前時刻的有效雪深值等于前1 min有效雪深值；若不為零則當(dāng)前時刻的有效雪深值等于剩余數(shù)據(jù)中與前1 min有效雪深值最相近的值。

2.2.2 關(guān)鍵閾值選取

以上的過濾規(guī)則中，閾值的選取是關(guān)鍵。有效數(shù)據(jù)范圍若太大則不利于異常數(shù)據(jù)的過濾，太小又可能出現(xiàn)誤判，跳變閾值也存在相似的問題。閾值確定原則如下：

（1）有效數(shù)據(jù)范圍確定：有效范圍的最小值為0；對該地區(qū)歷史氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)進行收集分析，得到歷史上最大雪深值，以該值為基礎(chǔ)向上浮動20%，作為有效范圍的最大值。

（2）向上/下跳變閾值確定：積雪從無到有再到消融是一個緩慢漸變的過程，理想情況下，測量得到的雪深值應(yīng)該也是一個漸變的數(shù)字，1 min時間內(nèi)得到的數(shù)據(jù)值不會有過大的跳變，以相鄰時間的雪深差距的最大值作為跳變閾值。

數(shù)據(jù)離散程度閾值：方差是在概率論和統(tǒng)計方差衡量隨機變量或一組數(shù)據(jù)離散程度的度量，故本文的數(shù)據(jù)離散程度采用方差來直觀表示，離散型方差的計算式如式3所示。1 min內(nèi)雪深值增長很小，故方差閾值可取得小些。

xi—第i個數(shù)據(jù)項；

u—數(shù)據(jù)平均數(shù)。

2.3 過濾算法實現(xiàn)

雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法主要包括以下4個方面：

（1）循環(huán)收集一分鐘雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)；

（2）有效雪深值基準(zhǔn)的確定；

（3）過濾失效數(shù)據(jù)和跳變數(shù)據(jù)，再與前1 min雪深有效值基準(zhǔn)進行相近性對比，得到當(dāng)前時刻雪深有效值；

（4）用該值更新雪深有效值基準(zhǔn)，輸出該雪深有效值。

激光傳感器每隔10 s進行一次數(shù)據(jù)采集，通常1 min內(nèi)能采集6條數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理中心，每分鐘以這6條原始數(shù)據(jù)作為算法的輸入，得到每分鐘有效雪深值，該算法的流程如圖3所示。

圖3 雪深數(shù)據(jù)過濾流程圖

3 實驗與仿真

為完整考慮無雪和有雪2種天氣情況下的監(jiān)測數(shù)據(jù)，選取鐵路沿線監(jiān)測點雪深傳感器冬季12月1日（無雪）、12月2日（有雪）兩天的原始雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)作為算法的輸入，應(yīng)用本文提出的數(shù)據(jù)過濾算法進行優(yōu)化處理。

原始雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)如圖4所示，12月1日雪深值基本為0 mm，從22:00開始有小幅度的增長， 12月2日雪深值開始有漲落的變化（注：為更直觀地看到雪深的變化情況，圖中未顯示出顯著跳變值，包括列車途經(jīng)時刻隨機出現(xiàn)的900 mm左右、1 900 mm左右的大幅度跳變和2日13:00的一次負值跳變）。從圖4中可看到曲線有小幅度的浮動，并不平穩(wěn)。

經(jīng)數(shù)據(jù)過濾算法進行優(yōu)化處理后的雪深數(shù)據(jù)如圖5所示，從圖5中可得，數(shù)據(jù)過濾算法能較好地過濾掉顯著跳變值，使曲線趨于平穩(wěn)，并且不會將除雪當(dāng)成異常跳變數(shù)據(jù)而過濾掉，具有良好的適用性。

圖4 原始雪深數(shù)據(jù)折線圖

圖5 數(shù)據(jù)過濾算法優(yōu)化后雪深數(shù)據(jù)折線圖

4 結(jié)束語

本文針對雪深監(jiān)測系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致雪深監(jiān)測值失真甚至可能引起系統(tǒng)誤報警這一問題，提出了雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法。該算法通過增長測量時間，對每分鐘采集的多條雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)按設(shè)定的過濾規(guī)則進行過濾，得到該分鐘的有效雪深值。以某鐵路沿線監(jiān)測點雪深傳感器原始監(jiān)測數(shù)據(jù)作為算法的輸入進行驗證，通過對過濾算法優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)曲線進行對比分析，驗證了該算法的有效性和可行性，對類似系統(tǒng)具有一定的參考價值。

[1]李 洪， 任 立.鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].中國鐵路，2014（3）：67-69.

[2]王志斌.哈大鐵路客運專線雪深監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計，2012（5）：165-168.

[3]常瑜靜,常瑜青.雪深傳感器的安裝及維護[J].科技與企業(yè)，2014（14）：443.

[4]王躍紅.新型自動氣象站數(shù)據(jù)異常的判斷與處理[J].中國農(nóng)業(yè)信息，2015（17）：113.

[5]楊 蘭,鄭羨儀.淺談自動氣象站記錄數(shù)據(jù)的維護、審核和異常情況處理[J].氣象研究與應(yīng)用，2013（4）：70-73.

[6]王柏林,花衛(wèi)東,陽艷紅，等.基于相位法激光測距原理的雪深傳感器研究與應(yīng)用[J].氣象科技，2013（4）：597-602.

[7]王 彤.高速鐵路防災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)研究與開發(fā)[J].中國鐵路，2009（8）：25-28.

[8]史 宏,王 彤,沈敬偉.高速鐵路防災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)測試技術(shù)研究[J].中國鐵路，2012（7）： 61-64.

[9]王 瑞 ，喻麒睿，王 彤.高速鐵路災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)優(yōu)化升級[J].中國鐵路，2013（10）：17-20.

責(zé)任編輯 徐侃春

Data fltering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System

CHEN Baohua1,SHI Hong2
( 1.China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China;2.Transportation &Economics Research Institute,China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China)

The Railway Snow Depth Monitoring System plays an important role in ensuring train safety in the severe cold areas.In terms of the distortion of snow depth monitoring data and the possible false alarm caused by the anomalous data of the system,the article analyzed the initial snow depth monitoring data of a railway line,sorted the anomalous data into different types,made data fltering rule,proposed a data fltering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System,and took a simulation testing.The simulation testing result showed that the algorithm could effectively flter out anomalous data and eliminate data jitter,be with signifcantly applying value.

railway;snow depth monitoring;anomalous data;data fltering

U216.41∶TP39

A

1005-8451（2016）10-0009-05

2016-02-23

陳寶花，在讀碩士研究生；史 宏，研究員。