邊志宏， 牛麗娟

(1. 神華鐵路裝備有限責(zé)任公司， 北京 100120； 2. 北京京天威科技發(fā)展有限公司， 北京 100085)

0 引言

國家能源集團(tuán)擁有兩千多公里的自營鐵路運輸網(wǎng)絡(luò)，自備鐵路貨車總量超過5萬輛，年均貨物運輸量超過4億噸，是我國重載鐵路運輸?shù)闹匾M成部分。隨著貨車設(shè)計制造新技術(shù)、新工藝、新材料的應(yīng)用，軌邊安全監(jiān)測設(shè)備與貨車檢修設(shè)備自動化、智能化水平的不斷進(jìn)步，以及重載鐵路運輸組織模式的持續(xù)優(yōu)化，傳統(tǒng)的“日常檢查、定期檢修”預(yù)防性計劃檢修制度存在過度檢修、效率低等弊端，已不能滿足國家能源集團(tuán)鐵路車輛檢修運用發(fā)展的需要。

基于上述背景環(huán)境下，許多學(xué)者針對鐵路貨車狀態(tài)檢修和評估展開了研究，文獻(xiàn)[1]公開了一種k-means聚類算法用來分析鐵路貨車的健康狀態(tài)，該方法在一定程度上確實有效，但是該算法存在隨機(jī)性太強、計算時間長等缺點。文獻(xiàn)[2]提出了一種序關(guān)系分析法與層次分析法對鐵路貨車的健康狀態(tài)進(jìn)行評價，雖然對于復(fù)雜數(shù)據(jù)信息能夠很快進(jìn)行評價，但是主觀性太強，大多數(shù)依靠專家意見作評價，具有一定的局限性。

1 總體方案設(shè)計

針對上述技術(shù)問題的不足，本研究基于數(shù)學(xué)模型開發(fā)出貨車運行管理系統(tǒng)，通過計算貨車的運行里程進(jìn)而分析貨車的健康狀況，從而實現(xiàn)對貨車狀態(tài)監(jiān)修。貨車運行管理系統(tǒng)的總體框架如圖1所示。

圖1 貨車運行管理系統(tǒng)框架圖

從圖1可知，貨車運行路線中途徑的車站均帶有紅外線探測器，對于經(jīng)過的貨車進(jìn)行探測就能夠得到貨車班次、車號、裝卸信息和運行狀態(tài)等信息，因此每個車站也是探測站。通過無數(shù)個探測站構(gòu)建出鐵路網(wǎng)絡(luò)，而鐵路網(wǎng)絡(luò)的探測站系統(tǒng)會將采集到的數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)庫中[3-4]。之后通過數(shù)學(xué)模型對數(shù)據(jù)庫中的貨車班次、車號、裝卸信息和運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行計算分析處理。通過數(shù)據(jù)挖掘和里程計算分析貨車以及各部件的健康狀態(tài)。利用分配模型進(jìn)一步優(yōu)化以提高計算效率，可以很快地處理數(shù)據(jù)信息，并將處理好的數(shù)據(jù)信息反饋至基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫傳達(dá)至管理高層[5]，并通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)轉(zhuǎn)換為圖形信息在顯示屏上進(jìn)行展示，可以挖掘出其中隱含的有用信息，管理人員會根據(jù)這些信息進(jìn)行決策判斷，之后通過GNSS系統(tǒng)定位到全地區(qū)中的具體某貨車。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 貨車運行里程的計算

為支持對貨車位置追蹤及里程計算所需，本研究貨車運行管理系統(tǒng)利用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)技術(shù)獲取實時位置信息。通過衛(wèi)星對地面貨車安全監(jiān)控裝置進(jìn)行感應(yīng)識別，通過識別貨車裝置標(biāo)簽來上報報文至衛(wèi)星，計算出貨車實時運行里程。實時運行里程的計算一般包括以下4個步驟。

① 以固定的時間間隔采集以經(jīng)緯度、高度為代表、以采樣時間戳為標(biāo)志的GNSS定位信息；② 利用里程節(jié)點定位技術(shù)判斷是否存在異常點。如果存在異常點，則將其消除；③ 根據(jù)上述位置信息計算相鄰位置點之間的距離；④ 將上述距離相加，得到運行里程。關(guān)于貨車運行里程具體關(guān)系如圖2所示。

圖2 貨車運行里程關(guān)系圖

由圖2可知，首先需要對基礎(chǔ)貨車?yán)锍唐瘘c報文數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行初始化[6]。因此，貨車運行里程計算由2部分構(gòu)成：一部分是初始化以前里程；一部分是初始化以后里程。通常來講，第一次狀態(tài)檢修是在初始化時間之后開始的，因此“前次檢修后里程”一般包含在“初始化以后里程”中。通過以上邏輯能夠得出貨車?yán)锍趟惴ㄈ缦拢?/p>

(1)

式中，mi表示該車所屬車型的車輛在2019年的走行里程，d表示里程計算時間起點與初始化時間之間相差的天數(shù)。目前貨車全壽命配件均在生產(chǎn)過程中配備唯一標(biāo)識，實現(xiàn)互換修中下車到裝車的對應(yīng)，因此可以計算歷次裝車車輛運行里程之和[7]。

在實際應(yīng)用中，GNSS容易存在定位誤差，因此，步驟②中采用里程節(jié)點定位技術(shù)判斷是否存在異常點，其原理模型如圖3所示。

由圖3可知，Pn-1、Pn和Pn+1是Tn-1、Tn和Tn+1時刻的實際定位坐標(biāo)，其中n是指定位節(jié)點，Qn-1、Qn和Qn+1是被測GNSS接收機(jī)提供的定位坐標(biāo)。就定位誤差而言，Pn-1和Qn-1之間的距離就是GNSS接收機(jī)在Tn-1時刻的定位誤差，同理也可以得到GNSS接收機(jī)在Tn和Tn+1時刻的定位誤差。定位誤差可分為水平分量和垂直分量，水平分量仍可分為東誤差、北誤差，因此定位誤差與東、北、上誤差分量的關(guān)系如式(2)、式(3)：

圖3 里程節(jié)點定位模型

(2)

ΔVn=|ΔUn|

(3)

式中，ΔHn是指Tn-1時刻的水平誤差分量，ΔVn是指Tn-1時刻的垂直誤差分量，ΔEn是指Tn-1時刻的東誤差分量，ΔNn是指Tn-1時刻的北向誤差分量，ΔUn是指Tn-1時刻的上誤差分量。

按需印刷（Print on Demand，簡稱POD），即依托計算機(jī)處理、大容量存儲、網(wǎng)絡(luò)傳輸及數(shù)字印刷等技術(shù)，實現(xiàn)全新的出版印刷模式。它可以保證圖書打印和裝訂的質(zhì)量要求。理論上可按時、按需提供本館因損耗需要恢復(fù)使用的圖書，這就為我們的館藏復(fù)選等資源整合工作提供了支撐，對剔除文獻(xiàn)的取舍，以及文獻(xiàn)資源的補充，起到有力的保障支持。

就貨車運行里程誤差而言，Pn-1和Pn之間的距離是Tn-1～Tn期間的實際里程值，表示為Lp(t-1)，同理也可以得到里程值Lp(t)和Lp(t+1)。Qn-1和Qn之間的距離是接收器提供的里程值，表示為LQ(t-1)，同理也可以得到里程測量值LQ(t)和LQ(t+1)。Tn-1～Tn和Tn～Tn+1期間的里程誤差如式(4)、式(5)：

ΔL(t-1)=|LQ(t-1)-LP(t-1)|

(4)

ΔL(t)=|LQ(t)-LP(t)|

(5)

通過以上計算過程，可以得出定位誤差與里程誤差之間可能存在3種關(guān)系[8]。

(1)Tn-1時刻與Tn時刻的定位誤差相差越大，Tn-1～Tn時段的里程誤差越大。

(2) 如果Tn-1、Tn和Tn+1時刻的定位誤差差很小，連接Qn-1、Qn、Qn+1和Pn-1、Pn、Pn+1的2條軌道不相交，則里程誤差很?。?/p>

(3) 如果時間Tn-1、Tn和Tn+1與Tn+1的定位誤差相差不大，連接Qn-1、Qn、Qn+1和Pn-1、Pn、Pn+1的兩條軌道不相交，則里程誤差較大。

2.2 基于分配模型的運行里程優(yōu)化

在貨運公司針對車隊運行管理過程中，貨車運行里程的路線優(yōu)化也是關(guān)鍵所在，能夠盡可能地降低運輸成本。因此，本研究基于貨車行駛路徑構(gòu)建分配模型對貨車運行里程進(jìn)行優(yōu)化，在保證貨車狀態(tài)檢修健康的情況下實現(xiàn)運輸效益最大化?？紤]到訂單在貨運列車路線上的附著情況，貨運公司貨車的分配模型可以通過圖的形式表示，如圖4所示。

圖4 沿路線行駛的貨車的選項圖

(6)

式中，n表示貨車行駛節(jié)點數(shù)。綜合所有貨車行駛路徑交點的權(quán)重值構(gòu)建優(yōu)化運行里程的分配模型為

(7)

式中，Xij變量表示模擬第i節(jié)中將階數(shù)k附加到訓(xùn)練路徑j(luò)的過程，tij表示貨車經(jīng)過路徑j(luò)到達(dá)路段i所需的時間；cij表示在第i節(jié)中的單車時成本率，mk表示序號為k的貨車數(shù)量。該分配模型考慮了所有基本成本項，具體取決于為貨車選擇的路線，并且可以與貨車運行管理系統(tǒng)的其他應(yīng)用系統(tǒng)的計算框架一起使用。

考慮到計算問題的復(fù)雜性，為了減少計算過程所消耗的時間，提高優(yōu)化效率。本研究采用基于深度學(xué)習(xí)框架的多線程并行方法(MTPA)對貨車運行里程計算的求解，MTPA的原理在于多線性并行運算。實現(xiàn)并行算法的前提是需要許多計算機(jī)同時進(jìn)行貨車運行里程計算過程中的初始化參數(shù)、數(shù)據(jù)采集、里程計算和最優(yōu)路徑分配過程，合理地運用每臺計算機(jī)上能夠用到的資源，通過增加運算空間復(fù)雜度，將計算任務(wù)的時間復(fù)雜度降低，提高貨車運行里程計算的運行效率[10-11]。因此，對于多臺計算機(jī)的性能要求比較高，可能會增加一些成本，但是在結(jié)果效果顯著的情況下可以忽略。關(guān)于MTPA算法的計算流程如圖5所示。

圖5 MTPA算法的計算流程圖

在圖5中，參數(shù)初始化具體要對MTPA算法中所有相關(guān)參數(shù)進(jìn)行初始化，還要對可行空間內(nèi)隨機(jī)生成貨車?yán)锍逃?xùn)練樣本簇和迭代次數(shù)g進(jìn)行初始化，系統(tǒng)將g設(shè)置為0。并在進(jìn)行MTPA算法過程中，通過并行計算同時也對個體執(zhí)行指定迭代次數(shù)的進(jìn)行局部搜索。在決定迭代是否結(jié)束過程中，通過當(dāng)前迭代次數(shù)與設(shè)定的最大迭代數(shù)G進(jìn)行比較，決定MTPA算法是否結(jié)束[12]。

3 實驗與分析

3.1貨車運行里程的計算測試

關(guān)于貨車運行里程的計算實驗，本研究采用6輛神華貨車作為實驗列車，并分別將其進(jìn)行編號，通過對這6輛實驗列車進(jìn)行跟蹤。關(guān)于實驗的后臺計算機(jī)硬件環(huán)境為Pentium(R)CPU、8核16 G內(nèi)存，電腦的硬盤容量為512 G的硬件環(huán)境，軟件的操作系統(tǒng)Windows 10，JDK 5.0，通過MATLAB軟件系統(tǒng)進(jìn)行仿真。結(jié)合實驗列開始時間和比較時間，按照車輛運行里程計算方法計算出實際里程與實驗列車運行循環(huán)跟蹤日志表(實驗里程)之間的對比關(guān)系，得到統(tǒng)計結(jié)果如表2和圖6所示。

表2 實驗對比結(jié)果 單位：km

圖6 實驗對比結(jié)果圖

通過分析以上結(jié)果可知，計算的實際里程與實驗列車運行循環(huán)跟蹤日志表中的運行里程的偏差值大部分都保持在1%以內(nèi)，最大運行里程偏差也保證運行里程準(zhǔn)確率均控制在95%以內(nèi)。通過以上實驗里程與實際里程的對比分析數(shù)據(jù)，驗證了貨車運行里程計算算法的準(zhǔn)確性及可用性。

3.2 基于分配模型的運行里程優(yōu)化測試

為了驗證本研究開發(fā)出貨車運行管理系統(tǒng)(方案一)比文獻(xiàn)[4]中采用的k-means算法(方案二)更加適用，本文將分別采用2種方法應(yīng)用與分配模型的運行里程優(yōu)化計算，根據(jù)2種方案統(tǒng)計在0～2 GB不同貨車運行里程數(shù)據(jù)量環(huán)境下，數(shù)據(jù)處理所需要的計算時間，根據(jù)數(shù)據(jù)大小和計算時間為軸用軟件MATLAB繪制仿真曲線圖，如圖7所示。

圖7 兩種方案所需時間對比

從圖7可知，數(shù)據(jù)量很小的時候，2種方法的計算時間差距不是很大，但隨著數(shù)據(jù)量逐漸增大，本研究貨車運行管理系統(tǒng)的計算優(yōu)勢越來越大，充分驗證了該系統(tǒng)計算貨車?yán)锍痰倪m用性與實時性。

4 總結(jié)

針對貨車狀態(tài)修運行里程問題，本研究進(jìn)行了以下技術(shù)研究。

(1) 采用地對車安全監(jiān)控裝置對貨車標(biāo)簽的識別及上報報文作為里程計算的基礎(chǔ)，實現(xiàn)了狀態(tài)修車輛健康評分及車輛狀態(tài)扣車等相關(guān)業(yè)務(wù)分析，計算的運行里程與實驗列車運行循環(huán)跟蹤日志表中的運行里程的偏差值約為1%。

(2) 通過貨車之間運行里程的路線分配構(gòu)建分配模型，利用多臺計算機(jī)多線性并行運算，同時進(jìn)行貨車運行里程計算過程中的初始化參數(shù)、數(shù)據(jù)采集、里程計算和最優(yōu)路徑分配過程。通過增加運算空間復(fù)雜度，將計算任務(wù)的時間復(fù)雜度降低，提高貨車運行里程計算的運行效率，實現(xiàn)計算貨車運行里程的優(yōu)化。

(3) 通過設(shè)計實驗得出實驗列車運行循環(huán)跟蹤日志表中與實際里程誤差低于1%，里程計算效率高于文獻(xiàn)[4]中采用的k-means算法，驗證了研究貨車運行管理系統(tǒng)適用性與實時性。