劉曉亮
上海電氣泰雷茲交通自動(dòng)化系統(tǒng)有限公司 上海 201206
前言:對(duì)列車運(yùn)營(yíng)來說,安全是需要予以高度關(guān)注的問題。城軌交通信號(hào)系統(tǒng)在此過程中發(fā)揮著關(guān)鍵性作用,決定著列車能否安全運(yùn)營(yíng)。當(dāng)然為發(fā)揮其定位價(jià)值,就需要處理好信號(hào)設(shè)備維護(hù)工作。不同信號(hào)設(shè)備、系統(tǒng)在使用中很難兼容。并且不同線路有著相對(duì)獨(dú)立的運(yùn)維工作。線路運(yùn)維期間,需要做好人員、設(shè)備的優(yōu)化處理。運(yùn)營(yíng)過程中,不同線路信號(hào)系統(tǒng)需要采收大量信號(hào)數(shù)據(jù),而以當(dāng)前的條件來看,數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘能力是不足以支撐信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)需求的。當(dāng)前國(guó)內(nèi)地鐵系統(tǒng)在信號(hào)運(yùn)維中采用的是計(jì)劃修與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)合模式。今后軌道信號(hào)系統(tǒng)在運(yùn)維中,需要引入更加合理、先進(jìn)的技術(shù),提升水平,朝向綜合、網(wǎng)絡(luò)、智能結(jié)構(gòu)進(jìn)步。
所謂的智能運(yùn)維實(shí)際上就是自動(dòng)化運(yùn)維對(duì)于人工智能的使用,其依靠深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)這兩項(xiàng)技術(shù),完成了對(duì)運(yùn)輸數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)的充分分析與學(xué)習(xí),能夠生成可以自動(dòng)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的結(jié)構(gòu)。該過程類似于人類大腦對(duì)數(shù)據(jù)的深度處理,獲知異常狀態(tài)成因,實(shí)現(xiàn)了對(duì)生成規(guī)則的持續(xù)性優(yōu)化,能夠保障系統(tǒng)更好的適應(yīng)實(shí)際運(yùn)維需求。
智能運(yùn)維借助深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)得到了提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障的能力,可以在實(shí)踐中不斷優(yōu)化自己的規(guī)則,獲得更加科學(xué)、合理、可行的故障處理方案,有效扼殺故障隱患。智能運(yùn)維可以很好的取代人工分析辦法,獲得更有效率的數(shù)據(jù)信息處理能力。該過程中實(shí)現(xiàn)了人力成本的控制,并且可以規(guī)避人力計(jì)算、人力分析出現(xiàn)的疏忽,保障系統(tǒng)運(yùn)維質(zhì)量、自動(dòng)化水平。
現(xiàn)如今智能運(yùn)維深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了非常常見的情況,語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言范圍、機(jī)器視覺都有對(duì)深度學(xué)習(xí)廣泛的運(yùn)用。比如全自動(dòng)汽車中就利用機(jī)器視覺技術(shù)用于感知周圍環(huán)境,并配合汽車性能調(diào)控車輛的運(yùn)行方向和速度。再比如無人機(jī)借助協(xié)同策略合理分工無人機(jī)組任務(wù)。以上案例印證的是當(dāng)前人工智能技術(shù)的進(jìn)步與成熟。
事實(shí)上城軌交通中的信號(hào)系統(tǒng)也有充分利用智能運(yùn)維這項(xiàng)技術(shù),其作用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的維護(hù)當(dāng)中。當(dāng)然故障報(bào)警、報(bào)表生成、實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控、數(shù)據(jù)量采集、開關(guān)量采集等也在運(yùn)用該技術(shù)。甚至還可以用專家決策技術(shù)定位與診斷故障,用增加采集模塊的辦法活精準(zhǔn)分析數(shù)據(jù)。現(xiàn)如今所用的維護(hù)系統(tǒng)甚至能夠做到對(duì)線路信號(hào)設(shè)備的實(shí)施診斷和監(jiān)控。當(dāng)然在線網(wǎng)層面的趨勢(shì)分析與故障診斷仍體現(xiàn)出很大的不足。
依靠智能運(yùn)維系統(tǒng),人工復(fù)雜場(chǎng)景、運(yùn)維問題得到了充分、合理的解決,其體現(xiàn)和標(biāo)志的是傳統(tǒng)運(yùn)維在朝向自動(dòng)化進(jìn)步。面對(duì)線網(wǎng)密度越來越大的今天,智能運(yùn)維在信號(hào)系統(tǒng)中承擔(dān)與具備的意義早已不單單局限于提高線路運(yùn)維效率,事實(shí)上,其還能夠滿足系統(tǒng)運(yùn)維頭沖管理、信號(hào)管理的要求。
信號(hào)運(yùn)維工作主要就是系統(tǒng)監(jiān)控、系統(tǒng)評(píng)估與故障診斷,當(dāng)然有些高級(jí)的設(shè)備還包括故障設(shè)備恢復(fù)與維修。在智能運(yùn)維被引入到軌道信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)維以后,功能層面角度不僅實(shí)現(xiàn)與達(dá)成了基本狀態(tài)有效監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、故障診斷、健康評(píng)估,同時(shí)還能夠充分預(yù)測(cè)故障信息,可以在維修中為系統(tǒng)、工作人員提供相應(yīng)指導(dǎo)和幫助。結(jié)構(gòu)層面有必要不斷拓展線路級(jí)別,直至達(dá)到線網(wǎng)級(jí)別運(yùn)維[3]。并處理好線路級(jí)別之間的關(guān)系,集中監(jiān)測(cè)運(yùn)維線網(wǎng),保障運(yùn)維效率。利用運(yùn)維人員經(jīng)驗(yàn)與深度學(xué)習(xí),分析搜集所得數(shù)據(jù),從中提煉規(guī)則,不斷調(diào)整和演變規(guī)則,幫助機(jī)器獲得更加豐富的經(jīng)驗(yàn),其對(duì)維修管理、維修決策有很大幫助。
在城規(guī)信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)維中,需要考慮的是檢測(cè)設(shè)備對(duì)于轄區(qū)、車站的管理。本文將以地鐵信號(hào)運(yùn)維設(shè)備,統(tǒng)籌規(guī)劃、管理設(shè)備線網(wǎng),保障線路有效維護(hù)。
在地鐵信號(hào)運(yùn)維平臺(tái)中,線路級(jí)運(yùn)維與中央線網(wǎng)運(yùn)維是最重要的兩個(gè)結(jié)構(gòu)。如圖1所示。
圖1 運(yùn)維平臺(tái)結(jié)構(gòu)
線路及運(yùn)維層面,每一個(gè)車站的監(jiān)控設(shè)備都是出于直接應(yīng)用室內(nèi)電源和室外設(shè)備的情況,統(tǒng)一由控制中心管理車輛信息。在車輛運(yùn)行中,車輛的信息會(huì)被軌道旁邊的設(shè)備所記錄,并匯總交由運(yùn)維中心,由運(yùn)維中心統(tǒng)一處理所獲得的數(shù)據(jù),可以用顯示終端分類顯示這些型號(hào)與信息。
線路車載設(shè)備、信號(hào)室、控制中心使用監(jiān)測(cè)終端,能夠獲得電源設(shè)備、室內(nèi)ATC機(jī)柜、絕緣電纜、車載、計(jì)軸、信號(hào)機(jī)、轉(zhuǎn)轍機(jī)信息。此外線路所采集到的信息會(huì)被同步顯示在每一個(gè)線網(wǎng)級(jí)、線路級(jí)顯示終端,并由終端機(jī)接受與處理信息。
基于信號(hào)系統(tǒng)智能運(yùn)維需求考慮,包括運(yùn)維平臺(tái)結(jié)構(gòu),要想實(shí)現(xiàn)平臺(tái)對(duì)信號(hào)系統(tǒng)的有效維護(hù)與檢測(cè),就需要運(yùn)用線路信號(hào)系統(tǒng)在外部接口中連接到設(shè)備,傳輸數(shù)據(jù)。這里的接口包括內(nèi)部運(yùn)維中心、線路終端機(jī)接口、線路分機(jī)連接子系統(tǒng)的接口,方案如圖2.
圖2 信號(hào)接口
地鐵信號(hào)接口中,ATS接口作用在于獲知ATS每一個(gè)子系統(tǒng)所傳輸回來的車輛操作日志、運(yùn)營(yíng)車次號(hào)、線路數(shù)據(jù)庫(kù)。CI系統(tǒng)與ZC系統(tǒng)接口用于列車位置、道岔位置、區(qū)域占用信息接收。軌旁信號(hào)接口用作緊停按鈕、軌道電路、轉(zhuǎn)轍機(jī)、信號(hào)機(jī)數(shù)據(jù)采集[4]。電源設(shè)備接口作用為獲取電源電壓模塊狀態(tài)與各種電壓參數(shù)。線路終端機(jī)利用內(nèi)部接口把所得到的信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭\(yùn)維中心,隨后中心將這些數(shù)據(jù)的處理結(jié)果發(fā)回各個(gè)終端分機(jī)。
1.大數(shù)據(jù)
這里所說的大數(shù)據(jù)就是對(duì)現(xiàn)場(chǎng)所得大的數(shù)據(jù)做長(zhǎng)期保存。該技術(shù)的作用在于能夠有效存儲(chǔ)海量的維護(hù)數(shù)據(jù),為用戶提供更好的條件查看數(shù)據(jù),保障了數(shù)據(jù)分析可靠性、來源可靠性。此外還能夠確保數(shù)據(jù)足夠可靠。在應(yīng)用層故障以后,可以在數(shù)據(jù)中心保存數(shù)據(jù)。該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)流程為,利用數(shù)據(jù)中心客戶端搜集與獲取接收到的各種數(shù)據(jù),隨后以分布式文件持久化存儲(chǔ)數(shù)據(jù),并且可以將數(shù)據(jù)提取到應(yīng)用層和數(shù)據(jù)中心中間件,以便上層對(duì)數(shù)據(jù)做分析,詳細(xì)流程如圖3.
圖3 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)流程
2.深度學(xué)習(xí)
這里所說的深度學(xué)習(xí)可以被認(rèn)為是利用大數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練,獲知數(shù)據(jù)分布特征形式,隨后用深度學(xué)習(xí)技術(shù)展開分析。這些數(shù)據(jù)將會(huì)成為信號(hào)設(shè)備健康評(píng)估、維修的有利資源。以深度學(xué)習(xí)展開數(shù)據(jù)分析,能夠在特定規(guī)則條件下,理解應(yīng)用場(chǎng)景與數(shù)據(jù),獲得許多人工無法發(fā)現(xiàn)的特點(diǎn),獲知今后數(shù)據(jù)、設(shè)備、系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。大量運(yùn)維數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),能夠使得運(yùn)維系統(tǒng)獲得更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
例如道岔動(dòng)作的分析,相較于傳統(tǒng)道岔動(dòng)作分析流程,在運(yùn)用深度學(xué)習(xí)以后,能夠獲得更有效率的預(yù)測(cè)結(jié)果。傳統(tǒng)道岔分析如圖4。
圖4 傳統(tǒng)道岔動(dòng)作分析
將所獲得到的整個(gè)周期動(dòng)作電流用對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)范圍的方式,判定動(dòng)作電流正常與否。雖然該方法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道岔電流,不過去并不能為預(yù)防維修提供足夠多的幫助。并且深度學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的支持,只不過是在大量分析樣本數(shù)據(jù),根據(jù)樣本變化規(guī)律,確定出電流變化。深度學(xué)習(xí)道岔動(dòng)作流程如圖5。
圖5 深度學(xué)習(xí)道岔動(dòng)作流程
深度學(xué)習(xí)中獲得大量樣本數(shù)據(jù),在訓(xùn)練中能夠針對(duì)特定道岔獲知電流范圍。該范圍對(duì)于后續(xù)的道岔維護(hù)有很大幫助。樣本訓(xùn)練可以加入溫濕度、時(shí)間等要素,更好的修正電流范圍,獲知以上因素帶給道岔的影響。如果所得數(shù)據(jù)頻頻偏離訓(xùn)練范圍,就需要現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)獲取是否存在設(shè)備老化、磨損問題。除此之外還要用類比方式分析同類型道岔設(shè)備,獲知不同條件下遇到的工作問題,結(jié)合工作特性制定科學(xué)、合理、可行維修管理思路。該方法相較于傳統(tǒng)模式充分利用了現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),不僅可以有效維修故障,同時(shí)也能夠很好的預(yù)測(cè)今后發(fā)展趨勢(shì)。
必須強(qiáng)調(diào)的是,地鐵信號(hào)運(yùn)維平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、維修檢測(cè),就需要具備線路可視化,能夠可視化完成線網(wǎng)層管理。
運(yùn)維中心應(yīng)實(shí)時(shí)同步電子地圖傳達(dá)的數(shù)據(jù),利用電子地圖數(shù)據(jù)做線路拓?fù)鋱D生成,并在大屏幕當(dāng)中,展現(xiàn)信號(hào)機(jī)、道岔、車站、軌道區(qū)段數(shù)據(jù)。線路信號(hào)系統(tǒng)和運(yùn)維中心在獲得正常通信以后,從ATP和ATS系統(tǒng)得到類車位置與區(qū)段的占用情況,甚至是道岔信息,并將這些信息傳播到線路拓?fù)涞慕孛?,?shí)時(shí)更新信息??梢暬缑婺軌?qū)崟r(shí)獲知線網(wǎng)層位置和定位情況,幫助運(yùn)維人員掌握故障帶給運(yùn)維環(huán)境的影響,幫助運(yùn)維工作人員更好的和維保人員溝通,減少設(shè)備故障帶來的負(fù)面影響。
運(yùn)維平臺(tái)可以全方位采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)信息,為設(shè)備工作參數(shù)、硬件特性提供診斷機(jī)制。在持續(xù)性采集與判斷數(shù)據(jù)、信息的過程中,獲知設(shè)備當(dāng)前工作情況。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)被投影在終端當(dāng)中,實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。以故障診斷系統(tǒng)得出運(yùn)行狀態(tài)不佳的設(shè)施,第一時(shí)間發(fā)出故障報(bào)警,能夠?qū)⒕S修建議與故障情況發(fā)送到維修終端。有著深度學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)可以參照標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)、工作環(huán)境、設(shè)備生命周期判定機(jī)器規(guī)則。結(jié)束訓(xùn)練后,做設(shè)備故障趨勢(shì)分析,并將其作為全新平臺(tái)模塊,建立完善監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。為管件設(shè)備提供預(yù)警體系,做數(shù)據(jù)預(yù)警,在現(xiàn)場(chǎng)處理后,超標(biāo)數(shù)據(jù)重新恢復(fù)正常。
信號(hào)系統(tǒng)容錯(cuò)機(jī)制能夠作為安全防護(hù)門檻,欠缺故障根源分析能力需要建立可靠性模型,仿真故障處理思路,包括對(duì)系統(tǒng)影響的分析,制定可行、合理的針對(duì)性策略,保障信號(hào)系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性。建立可靠性模型,全面覆蓋系統(tǒng)狀態(tài)。假設(shè)模型可以完整表達(dá)失效狀態(tài)、正常狀態(tài),則意味著該模型可靠性近似真實(shí)值。
結(jié)語(yǔ):參照城軌交通對(duì)信號(hào)系統(tǒng)的運(yùn)維要求,包括智能運(yùn)維這一技術(shù)當(dāng)前的實(shí)際情況和趨勢(shì),本文將運(yùn)維理念用在了信號(hào)系統(tǒng)的保障方案當(dāng)中,也就是打造線網(wǎng)級(jí)運(yùn)維平臺(tái),自動(dòng)化處理線路。該方案能夠很好的預(yù)測(cè)故障,保障系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性。