國(guó)能包神鐵路集團(tuán)有限責(zé)任公司設(shè)備監(jiān)測(cè)站 姜大佐

一、引言

重載鐵路具有運(yùn)輸能力大、效率高、能耗低、運(yùn)輸成本低等優(yōu)點(diǎn)，受到世界各國(guó)的關(guān)注，已被世界公認(rèn)為鐵路散貨運(yùn)輸?shù)闹饕l(fā)展方向[1]。由于列車編組時(shí)間長(zhǎng)，線路條件復(fù)雜，重載鐵路系統(tǒng)在列車運(yùn)行時(shí)，運(yùn)行模式經(jīng)常發(fā)生變化。駕駛員的牽引或制動(dòng)操作不當(dāng)會(huì)增加對(duì)列車的縱向沖擊力，導(dǎo)致列車脫鉤，嚴(yán)重影響列車的安全運(yùn)行。在世界范圍內(nèi)，貨運(yùn)列車重量規(guī)范是在市場(chǎng)條件下滿足不斷增長(zhǎng)的貨物運(yùn)輸量和提高鐵路效率的首要任務(wù)之一[2]。重載運(yùn)輸成為現(xiàn)階段鐵路發(fā)展中鐵路運(yùn)輸技術(shù)進(jìn)步的主要指標(biāo)之一。在運(yùn)載能力、運(yùn)營(yíng)費(fèi)用和車輛成本方面，較長(zhǎng)和較重的列車的運(yùn)營(yíng)提供了顯著的好處。與此同時(shí)，貨運(yùn)列車重量和長(zhǎng)度的增加不可避免地增加了列車縱向動(dòng)力額外負(fù)荷。根據(jù)車輪或軌道振動(dòng)的性質(zhì)，也根據(jù)基座的動(dòng)力響應(yīng)，存在具有非常高強(qiáng)度和短持續(xù)時(shí)間的動(dòng)態(tài)沖擊載荷。高速度運(yùn)行的重載輪軸列車產(chǎn)生的大循環(huán)載荷往往會(huì)導(dǎo)致軌道部件過度變形和退化。由于道路的幾何形狀，路基穩(wěn)定性的喪失不可避免地會(huì)導(dǎo)致鐵路軌道維修成本的顯著增加，在不同的國(guó)家估計(jì)每年要增加數(shù)億美元[3]。鐵路軌道的形成是一個(gè)復(fù)雜的地面工程，在自然、氣候環(huán)境和動(dòng)力列車載荷的困難條件下發(fā)揮作用。這種荷載可以改變地面環(huán)境狀態(tài)，影響路基的可靠性水平，特別是在重載交通條件下，加載周期的幅值和頻率都很高。軌道在列車荷載作用下的位移程度很大程度上取決于路基土的特性，路基土特性具有多樣性，且隨時(shí)間變化有迅速變化的趨勢(shì)。鐵路路基在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中，會(huì)受到不利的環(huán)境影響（溫度、濕度、水等）[4]。

基于區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制框架，使得不同的操作員可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練智能駕駛模型?；趨^(qū)塊鏈的智能控制學(xué)習(xí)可以保護(hù)操作人員的數(shù)據(jù)隱私，比單一操作人員培訓(xùn)更準(zhǔn)確地培訓(xùn)智能駕駛模型。目前，在提出的分布式智能控制學(xué)習(xí)方法中，引入了一種基于支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)智能控制模型。通過對(duì)主要類別和少數(shù)類別分配不同的懲罰因子來處理不平衡的牽引力和制動(dòng)數(shù)據(jù)。引入核函數(shù)將數(shù)據(jù)集映射到高維，使其線性可分。比較多項(xiàng)式核函數(shù)和徑向基函數(shù)在不同場(chǎng)景下的性能差異。結(jié)合列車運(yùn)行速度生成動(dòng)態(tài)更新因子，然后對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，提高了對(duì)重載鐵路智能控制的數(shù)據(jù)識(shí)別能力。

本文的其余部分總結(jié)如下。在第二部分中，我們描述了基于重載線路軌道基礎(chǔ)的發(fā)展方向。第三節(jié)給出區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制影響因素分析，在第四部分，我們建立基于區(qū)塊鏈的重載鐵路智能框架。第五節(jié)給出結(jié)論。

二、重載線路軌道基礎(chǔ)的發(fā)展方向

鐵路運(yùn)輸在高速、重型交通的發(fā)展方向，促使鐵路的建設(shè)和其基礎(chǔ)建設(shè)日益超載。傳統(tǒng)的鐵路軌道不能在提高軸載和列車速度的影響下提供可靠性，這就導(dǎo)致了兩個(gè)主要問題的出現(xiàn)：鐵路的上層和擾動(dòng)的破壞[5]。換句話說，車軸荷載的快速增長(zhǎng)導(dǎo)致了整個(gè)鐵路軌道結(jié)構(gòu)的永久路徑和軌道形成的更密集的磨損和撕裂。因此，在交通安全方面出現(xiàn)了額外的風(fēng)險(xiǎn)，以及鐵路軌道維持的成本。因此，在重型軸荷載作用下，在鐵路軌道施工中出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)過程的研究是極其緊迫的。鐵路基礎(chǔ)設(shè)施主要與交通和氣候影響有關(guān)。對(duì)鐵路軌道施工的動(dòng)態(tài)相互作用問題進(jìn)行了廣泛的研究。然而，由于重型運(yùn)輸和高速運(yùn)輸正在增強(qiáng)，對(duì)鐵路軌道運(yùn)行過程中出現(xiàn)的問題需要進(jìn)一步的研究。特別是長(zhǎng)期重型列車的縱向動(dòng)力學(xué)，以及軌道幾何變形的問題。單獨(dú)的工作是用于重要的鐵路表面磨損和疲勞現(xiàn)象的重要問題，這可能導(dǎo)致惡化和火車脫軌。與此同時(shí)，鐵路最重要的組成部分是軌道基礎(chǔ)。

從重型列車上大而頻繁的循環(huán)荷載導(dǎo)致了鐵路軌道的退化過程和過度變形的發(fā)生。在軌道地基層（主要是壓載層）和它們的粗糙沉降，以及從較低的土壤結(jié)構(gòu)層的粒子擴(kuò)散，需要一個(gè)頻繁而昂貴的軌道維護(hù)，以確保其穩(wěn)定性。鐵路軌道的加速降解和退化是重型運(yùn)輸?shù)闹饕獑栴}，需要持續(xù)的維護(hù)成本。壓載層的穩(wěn)定性是運(yùn)輸過程安全的必要條件。因此，在區(qū)塊鏈的重載鐵路軌道基礎(chǔ)上發(fā)生的過程，可以有效地維護(hù)鐵路軌道的正常運(yùn)行。

三、區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制影響因素

重載鐵路運(yùn)輸會(huì)受到溫度、濕度、外力沖擊、過度使用等多方面的影響，需要持續(xù)維護(hù)鐵路狀態(tài)。因此，鐵路部門需要不斷提高養(yǎng)護(hù)質(zhì)量，這樣才能提高鐵路運(yùn)輸?shù)男屎唾|(zhì)量。通過區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制技術(shù)，鐵路部門可以保證運(yùn)行速度，這將全面提高傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)。目前，我國(guó)的線路維修是一個(gè)三級(jí)運(yùn)營(yíng)管理模式，包括鐵道部、鐵路局和基層站場(chǎng)。因此，線路的養(yǎng)護(hù)組織形式主要是由機(jī)械化工隊(duì)或道路養(yǎng)護(hù)工區(qū)負(fù)責(zé)線路的綜合養(yǎng)護(hù)工作。通過鐵路線路養(yǎng)護(hù)，可以保證軌道幾何形狀的穩(wěn)定性、舒適的運(yùn)營(yíng)服務(wù)和安全的運(yùn)輸環(huán)境。因此，部門需要及時(shí)對(duì)鐵路線路設(shè)備進(jìn)行勘察和維護(hù)，有效避免設(shè)備故障的發(fā)生。

數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確掌握軌道質(zhì)量狀況的依據(jù)，是制定維修計(jì)劃的重要依據(jù)。通過區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制，利用檢測(cè)數(shù)據(jù)建立軌道狀態(tài)分析模型，分析軌道幾何形狀的變化趨勢(shì)。通過區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制可以確定線路的關(guān)鍵路段和劣化周期。因此，重載鐵路智能控制部門需要積累各種測(cè)試數(shù)據(jù)、維護(hù)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等。通過對(duì)各種數(shù)據(jù)的深入分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。基于區(qū)塊鏈的重載鐵路智能控制技術(shù)能夠?qū)S修數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。首先，日常維護(hù)數(shù)據(jù)應(yīng)由重載鐵路智能控制記錄。在日常檢驗(yàn)工作中，截面驗(yàn)收組對(duì)重載鐵路智能控制進(jìn)行檢驗(yàn)，并記錄檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)處理部門應(yīng)該對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。通過分析問題的原因，可以根據(jù)數(shù)據(jù)制定出相應(yīng)的解決方案。同時(shí)，重載鐵路智能控制應(yīng)組織人員對(duì)出現(xiàn)問題的地點(diǎn)進(jìn)行維修，以保證鐵路處于良好的運(yùn)行狀態(tài)。第二，重載鐵路智能控制應(yīng)嚴(yán)格檢查鐵路線路。技術(shù)部門的工作人員應(yīng)定期對(duì)鐵路線路進(jìn)行檢查，這也需要對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

國(guó)家鐵路的質(zhì)量需要提高，這就要求鐵路部門貫徹全面改善公共工程的理念。重載鐵路智能控制部門需要積累維護(hù)工作經(jīng)驗(yàn)，可以總結(jié)日常維護(hù)工作。同時(shí)，重載鐵路智能控制的維修工作需要進(jìn)行深入的改革，這就要求重載鐵路智能控制車間重新完善管理制度。因此，需要對(duì)鐵路養(yǎng)護(hù)人員進(jìn)行培訓(xùn)，使其能夠整合人員。同時(shí)，可以組建鐵路道岔、焊接修理和檢驗(yàn)工人隊(duì)伍，保證鐵路建設(shè)和維護(hù)的質(zhì)量。通過完善養(yǎng)護(hù)制度，可以提高我國(guó)鐵路養(yǎng)護(hù)質(zhì)量和效率。同時(shí)，員工可以提高工作積極性，保證維修工作的效果。目前，鐵路連接處是鐵路的薄弱環(huán)節(jié)之一，在接頭處鋼軌表面的不連續(xù)增加了行駛阻力可達(dá)25%[6]。因此，鐵路連接處養(yǎng)護(hù)會(huì)避免各種連接處災(zāi)害，這就需要增加線路養(yǎng)護(hù)費(fèi)用的投資。在長(zhǎng)期運(yùn)行的影響下，鎮(zhèn)流器的摩擦?xí)a(chǎn)生粉末，會(huì)造成日常環(huán)境中的雜質(zhì)。因此，軌縫中經(jīng)常出現(xiàn)各種病害，如軌床硬化、凍裂失彈性、節(jié)理低、節(jié)理空掛板、動(dòng)作邊誤差、軌頂高差等。同時(shí)，如果接頭不及時(shí)進(jìn)行季節(jié)性的修補(bǔ)，接頭鋼軌間隙就不會(huì)在設(shè)計(jì)鋼軌間隙的范圍內(nèi)。曲線是維修工作中的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)。日常操作中對(duì)曲線的維護(hù)較少，這就會(huì)造成曲線兩側(cè)的直線部分的方向不直、不光滑、曲線頭尾彎曲等。在列車運(yùn)行中，曲線的影響會(huì)使整個(gè)曲線長(zhǎng)度變長(zhǎng)或變短。因此，需要加強(qiáng)對(duì)曲線的檢測(cè)和分析，這樣才能分析軌道檢測(cè)車的幅值圖。因此，需要現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量可以組織人員對(duì)曲線進(jìn)行校正。需要在線路凍結(jié)和下降期間加強(qiáng)改造，避免過大的軌道變形，威脅線路安全。合理的曲線設(shè)置可以消除曲線部分的不平整度，可以減少車輛對(duì)軌道的不平整度磨損。因此，鐵路養(yǎng)護(hù)需要加強(qiáng)曲線缺陷和幾何尺寸的翻新，可以用油來降低磨損率。鐵路日常養(yǎng)護(hù)需要做好零件翻新，這樣可以調(diào)整軌距兩側(cè)軌道的坡度比和小半徑曲線的穩(wěn)定性。在日常維護(hù)中，垂直曲線容易被忽略。

四、基于區(qū)塊鏈的重載鐵路智能框架

區(qū)塊鏈?zhǔn)乾F(xiàn)代數(shù)字加密貨幣系統(tǒng)的基石。在過去的幾年中，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)區(qū)塊鏈進(jìn)行了廣泛的研究，發(fā)現(xiàn)這種先進(jìn)的技術(shù)可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域（如金融、醫(yī)療保健和資產(chǎn)注冊(cè)）的應(yīng)用。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)按時(shí)間順序排列的塊列表，其中每個(gè)塊（由其惟一的加密散列標(biāo)識(shí)）引用在它之前的塊，從而產(chǎn)生一個(gè)塊鏈。一旦創(chuàng)建了一個(gè)塊并將其添加到區(qū)塊鏈中，該塊中的事務(wù)信息就不能被更改或還原，這確保了系統(tǒng)的完整性。使用區(qū)塊鏈來存儲(chǔ)、傳輸和共享機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

區(qū)塊鏈中一個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)是智能合約，智能合約是一組以數(shù)字形式定義的承諾。包括合約參與者可以履行這些承諾的協(xié)議。在重載軌道系統(tǒng)中，用智能控制代替手動(dòng)控制是十分可取的。為了實(shí)現(xiàn)列車的安全高效控制，各國(guó)學(xué)者對(duì)相關(guān)理論和應(yīng)用進(jìn)行了不同領(lǐng)域的研究。傳統(tǒng)的列車控制算法主要包括比例積分導(dǎo)數(shù)（PID）經(jīng)典控制理論、模糊控制和機(jī)器學(xué)習(xí)[7]。PID控制算法通過計(jì)算列車運(yùn)行的各種工況來控制列車運(yùn)行，使用開環(huán)控制器來確定前后機(jī)車之間的功率分配，并與閉環(huán)控制器跟蹤目標(biāo)曲線。實(shí)現(xiàn)曲線跟蹤以最小化由斜率等干擾引起的耦合器力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)隱藏規(guī)則，從而達(dá)到預(yù)測(cè)的目的。基于列車對(duì)接站歷史數(shù)據(jù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)列車對(duì)接智能控制的方法，將線性模型、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合，對(duì)城市軌道交通列車的停車誤差進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)停車誤差進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)整。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為馬爾科夫決策過程的一種變體，也表現(xiàn)出了令人滿意的訓(xùn)練控制特性。根據(jù)基于通信的列車控制通信系統(tǒng)的信道特性和列車實(shí)時(shí)位置信息，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化通信性能和列車控制策略。應(yīng)答器定位信息將列車控制建模為多階段決策過程，以停車誤差的倒數(shù)作為獎(jiǎng)勵(lì)值，并引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解最大獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。運(yùn)用馬爾科夫決策過程對(duì)城市軌道交通司機(jī)的駕駛行為進(jìn)行建模，通過多個(gè)指標(biāo)構(gòu)建返回函數(shù)，并運(yùn)用算法進(jìn)行求解，實(shí)現(xiàn)在線列車控制。

重載列車的牽引和制動(dòng)系統(tǒng)是典型的非線性時(shí)變系統(tǒng)，難以用控制等精確的數(shù)學(xué)模型來描述。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在農(nóng)業(yè)、生物信息學(xué)、無線通信等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和非線性處理能力，但存在收斂速度慢、局部解最優(yōu)、容易過擬合等缺點(diǎn)。進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)簡(jiǎn)單方法是首先收集并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)在一個(gè)中央服務(wù)器上，然后一起處理數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能控制方法存在數(shù)據(jù)不足的問題?？紤]到數(shù)據(jù)的隱私和安全性，來自不同鐵路線路或運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)不能直接共享。運(yùn)營(yíng)商之間的數(shù)據(jù)障礙嚴(yán)重阻礙了智能軌道交通的發(fā)展。數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)安全之間似乎存在著不協(xié)調(diào)的矛盾。如何在不暴露隱私的情況下連接數(shù)據(jù)碎片孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和模型共建，是亟待解決的問題。

五、結(jié)論

在本文中，基于區(qū)塊鏈進(jìn)行研究重載列車智能控制，分析最優(yōu)智能控制框架對(duì)區(qū)間運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過區(qū)塊鏈技術(shù)，我們可以提高對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析，從而可以更科學(xué)的發(fā)現(xiàn)各種維護(hù)之間的關(guān)系。通過不斷改進(jìn)，保證了線路的安全運(yùn)行，保證重載鐵路運(yùn)行的安全。