滕東華

（上海地鐵維護保障有限公司，上海 200070）

道岔轉轍設備作為地鐵信號基礎設備中重要的一部分，在地鐵線路中數量較多，轉換頻繁，也是最容易發(fā)生故障的設備，一直以來都是信號集中監(jiān)測系統(tǒng)的重點關注對象。近幾年，大數據、云計算、人工智能等新技術在地鐵維護生產領域的初步使用效果得到了認可，上海地鐵通號分公司信號設備智能運維平臺已于2017年在龍陽路基地初步搭建并投入使用。本文主要對上海地鐵信號設備智能運維平臺中道岔轉轍設備智能運維系統(tǒng)的功能提出拓展和改進，為下一步道岔轉轍設備智能運維系統(tǒng)的升級做一些有益補充。

1 上海地鐵道岔轉轍設備智能運維的現(xiàn)狀

目前，上海地鐵道岔轉轍設備智能運維系統(tǒng)已經通過傳感技術、計算機技術、通信技術、數據庫技術等實現(xiàn)道岔的電流曲線、功率曲線、表示電壓、道岔缺口等監(jiān)測，在故障分析過程中通過診斷模型庫和故障點定位機制，即時與維護人員互動，共同完成預警、故障等信息的分析處理。但在實際運用中發(fā)現(xiàn)道岔轉轍設備智能運維系統(tǒng)所涉及分析的基礎數據還不夠詳細，與其他系統(tǒng)間還不能充分實現(xiàn)數據共享，缺少設備與設備間信息數據的關聯(lián)，不能充分互聯(lián)互通，導致自動化、智能化分析水平還相對不高，診斷分析結果的準確性、時效性存在較大差距，不能產生足夠的道岔設備狀態(tài)預警信息，未達到真正實現(xiàn)系統(tǒng)智能化分析的維修模式。只能籠統(tǒng)的對一些道岔預警信息、故障信息進行預判，依然需要信號維護人員瀏覽并憑借工作經驗進行分析檢測。2019-2021年，上海地鐵的道岔故障依舊頻繁發(fā)生，且原因不明故障仍然占有一定高的比例。隨著線路運能的增加，伴隨列車折返間隔的縮小，預測道岔轉轍設備的健康狀態(tài)及故障檢測的準確性、及時性將成為現(xiàn)代城市地鐵發(fā)展的需求。

2 道岔轉轍設備智能運維數據信息采集的完善

數據信息是一切分析的前提，它已經成為這個時代的重要信息資源，道岔轉轍設備數據信息分析的目的是間接或直接地提高地鐵道岔轉轍設備運維工作的效率，在日常使用中充當信號維護人員智囊助手的角色，使維護人員在恰當的時間擁有專業(yè)的信息，幫助他們在較短的時間內做出正確的維護決策。充分利用大數據信息挖掘技術，全面挖掘各類信號設備、信號集中監(jiān)測設備、道岔轉轍設備的前端、后端、歷史等各種數據信息，從大、全、細、時等4個方面入手，為道岔轉轍設備智能運維系統(tǒng)建立完整的數據倉庫，如圖1所示。通過一站式數據處理方式將不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，并設定關聯(lián)規(guī)則組合，實現(xiàn)從數據信息共享、互聯(lián)、互通、融合的全鏈路數據挖掘處理。將其中的精華，轉變?yōu)榈啦磙D轍設備智能運維系統(tǒng)的數據信息“寶藏”，實現(xiàn)深度、全面、有效地對一些無法進行數據溝通的數據信息進行綜合分析、智能分析、故障診斷，來提升數據信息價值及數據信息應用的效率，從而獲得對道岔轉轍設備的狀態(tài)預警、故障定位，實現(xiàn)道岔轉轍設備智能運維的主動預防，通過提前預警、明確維修故障點，為道岔轉轍設備實施狀態(tài)修、預防修創(chuàng)造有利條件。

圖1 道岔轉轍設備數據信息采集的方向Fig.1 Direction of data information collection of turnout switching equipment

3 道岔轉轍設備運維數據信息采集分析的優(yōu)化

如圖2所示，道岔轉轍設備運維系統(tǒng)數據信息的采集分析主要將從3個方向拓展考慮：道岔轉轍設備基礎數據信息的全量采集關聯(lián)分析；現(xiàn)有采集數據信息的動態(tài)化關聯(lián)分析；跨系統(tǒng)、跨專業(yè)的數據信息關聯(lián)分析。

圖2 道岔轉轍設備運維數據信息采集分析Fig.2 Collection and analysis diagram of operation and maintenance data information of turnout switching equipment

通過對上述采集信息的互相關聯(lián)分析，可以在道岔動作功率、電流曲線的診斷模型上，進一步識別當前道岔轉轍設備所處的運行狀態(tài)。對設備的健康狀態(tài)進行預測評估以及故障的精確診斷，分輕重緩急對不同道岔轉轍設備在不同時間點有差別地進行檢修維護，避免出現(xiàn)“過維護”現(xiàn)象，甚至發(fā)生“修出來的故障”，提高道岔轉轍設備在運行期間的安全性和可靠性，降低道岔故障發(fā)生的概率以及維修費用。

3.1 基礎數據信息的全量采集關聯(lián)分析

1）轉轍設備履歷信息的采集關聯(lián)分析

梳理統(tǒng)計網絡內所有轉轍設備，根據型號、生產廠家、上道時間、部件組成、安裝方式、鎖閉方式、安裝圖號、開向信息、閉合信息、電路制式、表示電路接法、安裝時調試參數、轉轍機和繼電器測試記錄數據信息等在運維管理平臺形成道岔轉轍設備履歷基礎數據信息庫，為道岔轉轍設備智能運維全壽命周期管理提供基礎信息。

2）歷史數據信息的采集關聯(lián)分析

利用道岔歷史數據信息，如自檢自修的歷史數據信息、故障歷史數據信息、監(jiān)測采集的歷史數據信息等，對比實時采集的數據信息進行關聯(lián)分析，從而獲得參數預警。

3）岔區(qū)環(huán)境信息的采集關聯(lián)分析

道岔轉轍設備的工作狀態(tài)會受外界環(huán)境因素的影響，必須對岔區(qū)環(huán)境溫濕度和岔區(qū)積水、油污等信息進行采集關聯(lián)分析。如高溫環(huán)境會使尖軌漲軌，使串動量得不到釋放，高濕環(huán)境會使設備的一些金屬部件生銹，油污環(huán)境會使滑床板膠墊失效?？梢酝ㄟ^岔區(qū)環(huán)境的監(jiān)控對道岔設備運行的健康狀態(tài)進行預測評估。

4）道岔維護檢修數據信息的采集關聯(lián)分析

采集道岔轉轍設備日常維護作業(yè)及工電聯(lián)檢作業(yè)的參數檢測情況和工況檢查情況等的維護檢修數據信息。通過開發(fā)手持終端機，在作業(yè)過程中將數據錄入后通過網絡傳至運維管理平臺，對日常積累的數據信息進行趨勢分析，在故障發(fā)生前判別出道岔轉轍設備所處的退化狀態(tài)。

3.2 現(xiàn)有采集數據信息的動態(tài)關聯(lián)分析

1）電流、功率曲線與表示缺口的采集信息進行關聯(lián)分析

對轉轍設備采集的動作電流、功率曲線結合缺口偏移量的動態(tài)和靜態(tài)數據進行關聯(lián)分析，獲得道岔轉轍設備各種桿件銷孔曠動及其工況變化的趨勢信息。

2）啟動信息與表示信息的關聯(lián)分析

利用道岔動作電流、功率曲線的動作情況和道岔表示電壓信息進行關聯(lián)分析，利用表示電路與啟動電路的一些相同支路，結合其不同電路故障狀態(tài)信息進行關聯(lián)分析，進一步縮小故障定位的范圍。

3）轉轍機一二動、前后機狀態(tài)信息的關聯(lián)分析

對雙動道岔的一動轉轍機狀態(tài)信息和二動轉轍機狀態(tài)信息進行關聯(lián)分析，以及雙機牽引的前機轉轍機狀態(tài)信息和后機轉轍機狀態(tài)信息進行關聯(lián)分析，可以精確定位故障轉轍機。

4）電源監(jiān)測數據信息的關聯(lián)分析

對信號集中監(jiān)測采集的電源屏、組合架熔絲等電源狀態(tài)信息與轉轍機電源信息進行關聯(lián)分析，當轉轍機電源出現(xiàn)異常時，可以準確判斷電源故障點。

5）電纜絕緣監(jiān)測信息的關聯(lián)分析

對信號集中監(jiān)測采集的道岔電纜芯線對地絕緣的情況進行關聯(lián)分析，可以結合其電纜絕緣的變化情況，對道岔轉轍設備電纜退化狀態(tài)進行提前預警。

3.3 跨系統(tǒng)、跨專業(yè)的數據信息關聯(lián)分析

1）信號聯(lián)鎖設備數據信息的關聯(lián)分析

利用聯(lián)鎖設備原有對 DCJ、FCJ、SJ、DBJ、FBJ的驅采信息結合道岔動作電流、功率曲線和表示電壓信息等對道岔轉轍設備的一些啟動故障、表示故障等進行定位分析。

2）工務設備數據信息的關聯(lián)分析

根據工務設備狀態(tài)參數中與道岔狀態(tài)有關的設備，按結構類信息、位移類信息、力類信息等數據，對尖基軌密貼、尖軌開口、尖軌傷損、尖軌磨損、扣件狀態(tài)、平面線形、滑床板狀態(tài)、尖軌（基本軌）位移、鋼軌爬行、鋼軌縱橫位移、基本軌受力、尖基軌垂向力分配等狀態(tài)信息，結合轉轍機運行狀況進行關聯(lián)分析，對轉轍設備的健康狀況進行預判。

4 監(jiān)測系統(tǒng)功能的改進

為進一步完善轉轍設備動作邏輯的分析，獲得更多的預警信息及精確的故障定位，需對信號集中監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測的廣度和深度進行補充，具體功能改進如下。

4.1 完善表示電壓采集數據

完善道岔表示電壓X1線的數據監(jiān)測，通過增加道岔表示定位X1線、X2線和反位X1線、X3線電壓的監(jiān)測采集點，使預警信息和故障定位進一步有效縮小到具體某條線、某個點（如電阻R1短路、電阻R短路、表示繼電器短路、二極管擊穿、整流堆混線等相關電壓），有效減少現(xiàn)場故障定位及處置的工作量。

4.2 增加采集道岔轉換阻力的監(jiān)測功能

增加采集道岔轉換動作阻力的監(jiān)測，目前使用的道岔轉換電流曲線和功率曲線不能真正反映三相交流轉轍機的轉換動作阻力情況，增加采集轉換阻力信息后，可以通過分析轉換阻力曲線的數值參數，正確分析道岔轉換過程中的機械動作特性。

4.3 增加斷相保護器（DBQ）輸出電壓監(jiān)測功能

通過增加DBQ輸出的AC380 V和DC24 V的監(jiān)測功能，可以有效發(fā)現(xiàn)由DBQ器材不良造成的三相電源不完整的故障。

4.4 增加保護繼電器（BHJ）監(jiān)測監(jiān)功能

通過增加BHJ的采集，可以配合道岔動作電流曲線對道岔已動作但未到位的情況進行判別，是1DQJ先落下還是BHJ先落下，對此類故障進行精確定位。

4.5 實現(xiàn)聲響報警

對站機、終端、服務器軟件進行相應改進，安裝聲卡、音箱等，設置報警器，實現(xiàn)音響報警功能，在故障預警和報警時進行聲控報警，提醒維護人員。

5 總結和展望

以上幾項道岔轉轍設備改進與功能拓展的思路，都是智能運維平臺系統(tǒng)不斷完善過程中的有益探索。目的是提前預知和管理道岔故障的發(fā)生，為維修和故障處理分析提供完整、真實、有效、可靠的信息數據，為逐步實現(xiàn)預防修提供有力保障。

人工智能時代已經開啟，通過大數據應用實現(xiàn)人工智能的時代即將到來，數據質量和數據全面性的保證，以及通過不斷提高數據分析的能力和方法，可以決定智能分析的準確度，全面的掌控信號設備運行狀態(tài)，實現(xiàn)地鐵信號設備真正的智能運維，為地鐵運營的安全暢通提供安全保障。