摘" 要：隨著地鐵列車通信不斷發(fā)展和軌道交通車輛設(shè)備智能化程度的不斷提高，地鐵運營對通過智能化技術(shù)改變運營方式也越來越迫切，這對車輛智能運維運用提出更高的要求。該文研究地鐵車輛運營的需求，深入分析智能化技術(shù)提升地鐵運營效率可行性，設(shè)計服務(wù)列車運營的車輛智能運維系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：地鐵運營；智能化；車輛智能運維；軌道交通；大數(shù)據(jù)技術(shù)

中圖分類號：U279.32" " " 文獻標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）15-0026-04

Abstract： With the continuous development of metro train communication technology and the continuous improvement of the intelligent means of equipment for rail transit vehicles， the metro operation has also become increasingly urgent in changing the operation mode through intelligent technology， which poses higher requirements for the intelligent operation and maintenance of metro. This paper studies the demand for the metro operation， analyzes the feasibility of intelligent technology to improve metro operation efficiency， and thus designs an intelligent metro operation and maintenance system.

Keywords： metro rail transit vehicles; intelligence; vehicle intelligent operation and maintenance; rail transit; big data technology

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展，以地鐵車輛為代表的軌道交通裝備的智能化程度也越來越高，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)也在車輛感知、專家診斷領(lǐng)域獲得了越來越多的應(yīng)用，使得更多的車輛數(shù)據(jù)可以被采集、傳輸，故障可以被診斷、預(yù)測，為車輛運營的智能化運維化奠定了基礎(chǔ)[1]。而軌道交通行業(yè)是注重安全、效率的行業(yè)，但傳統(tǒng)運營管理存在部分缺陷，調(diào)度難以掌握車輛的運行狀況，司機和地面溝通成本高、效率低，正線地鐵一旦出現(xiàn)故障，故障分析時間長。本文主要研究地鐵車輛運營的需求，深入分析車輛智能運維技術(shù)如何實現(xiàn)，并匹配地鐵運營管理模式，提升運營管理效率。

1" 需求分析

傳統(tǒng)地鐵車輛正線運營時，車輛一旦發(fā)生故障，正線司機進行相關(guān)緊急操作，如果車輛故障不能復(fù)位，立刻通知行車調(diào)度（OCC），并把相關(guān)問題、車輛當(dāng)時狀態(tài)描述給OCC，OCC行車調(diào)度通知車輛段或者停車場檢修調(diào)度，檢修調(diào)度根據(jù)行車調(diào)度的描述，推薦相關(guān)的緊急操作；如果3～5 min以內(nèi)司機未能根據(jù)指示恢復(fù)，可能導(dǎo)致列車晚點、嚴(yán)重甚至清客下線。針對正線的故障，技術(shù)人員需要待車回庫后，上車拷貝數(shù)據(jù)，并通過專用軟件分析，最后給出故障分析報告，安排相關(guān)廠家進行檢修。該傳統(tǒng)的地鐵運營模式存在以下缺點。

1）正線司機處理故障的時間寶貴，正線司機故障處置時間通常只有3～5 min，時間范圍之內(nèi)未及時恢復(fù)車輛進行清客下線處理；但通常3～5 min時間內(nèi)都是處于司機、OCC行車調(diào)度、檢調(diào)調(diào)度溝通中，并且很難準(zhǔn)確、有效傳達車輛狀態(tài)、故障前后現(xiàn)象。根據(jù)以往運營統(tǒng)計，很多列車晚點是由于信息互相傳達不準(zhǔn)確、溝通時間較長，從而造成車輛晚點

2）司機按照指導(dǎo)處理過程中，難以實時掌控司機處理的是否有問題，無法中途快速干預(yù)。

3）故障事件后無法第一時間快速獲取列車運行數(shù)據(jù)，通常都是等待列車回庫才能下載數(shù)據(jù)，存在大量的等待時間，特別是一些緊急、突發(fā)安全故障，如果無法第一時間處理，則會影響地鐵運營公共形象。

4）數(shù)據(jù)下載后，需要組織不同專業(yè)技術(shù)人員分析原因，通常至少需要1 d的時間提供故障分析報告，影響列車。

針對傳統(tǒng)模式現(xiàn)狀，迫切需要搭建一套車輛智能運維系統(tǒng)。故障觸發(fā)時，檢修調(diào)度第一時間、快速掌握故障及其關(guān)鍵系統(tǒng)信息，地面DCC調(diào)度快速為司機提供解決方案、針對司機操作不準(zhǔn)確的地方及時干預(yù)，事后短時間內(nèi)支撐技術(shù)人員快速分析，實現(xiàn)售后人員上車不拷貝數(shù)據(jù)，通過地面車輛智能運維平臺分析，并提供故障分析報告，車輛回庫前，檢修人員提前準(zhǔn)備相關(guān)的工具、備件，并進行工單通知，檢修工作提前準(zhǔn)備。

2" 詳細(xì)設(shè)計

車輛智能運維整體設(shè)計包括車地數(shù)據(jù)傳輸、地面故障報警、故障引導(dǎo)、應(yīng)急場景、故障快速分析和故障詳細(xì)分析。

2.1" 車地數(shù)據(jù)傳輸

車輛車載安裝無線傳輸設(shè)備，設(shè)備具備MVB板卡、以太網(wǎng)板卡，并接入列車控制網(wǎng)絡(luò)、車輛維護以太網(wǎng)，通過2個網(wǎng)絡(luò)采集整車及車載設(shè)備的狀態(tài)、故障相關(guān)數(shù)據(jù)；無線傳輸接入車地?zé)o線傳輸網(wǎng)絡(luò)，并通過車地傳輸通道按照TCP、FTP接口發(fā)送回地面車輛智能運維平臺[2]。

車廂攝像頭視頻統(tǒng)一匯入車載CCTV視頻主機，視頻主機接入車地?zé)o線傳輸網(wǎng)絡(luò)，支持地面軟件平臺按照RSTP接口調(diào)取攝像頭視頻流（見表1）。

2.2" 地面故障告警

2.2.1" 故障聲光報警

系統(tǒng)識別車輛故障信息，并根據(jù)故障的影響程度，DCC觸發(fā)不同級別的進行聲光報警提醒，針對影響行車安全的時間并鳳鳴，保障故障發(fā)生的第一時間調(diào)度人員進行識別，減少司機和地面溝通時間。故障提醒方式按照是否影響行車安全分成三類（表2）。

2.2.2" 不同車輛段故障提醒方式

針對單條地鐵線運營線路，所有故障的報警都由車輛段DCC進行呈現(xiàn)。針對車輛在不同線路混跑，需要考慮當(dāng)前車輛所跑線路、軌旁檢測設(shè)備所屬線路。如果車輛當(dāng)前跑線路A，則一般當(dāng)天都跑線路A；如果多線路存在共線部分，以車輛首次到達非共線部分判定當(dāng)前所跑線路。該線路車輛段的平臺報警只顯示當(dāng)前線路所跑的車輛。車輛經(jīng)過軌旁設(shè)備報告的故障，判斷軌旁設(shè)備所歸屬的車輛段，該車輛段平臺進行報警。

1）車載、預(yù)警類彈窗故障。根據(jù)車輛發(fā)生故障時的實際線路或段場位置，匹配不同的段場系統(tǒng)賬號進行彈窗信息的區(qū)分展示。

2）軌旁檢測類彈窗故障。根據(jù)軌旁設(shè)備在線路或段場的實際檢測位置，匹配不同的段場系統(tǒng)賬號進行彈窗信息的區(qū)分展示。

2.3" 故障引導(dǎo)

通過部署在DCC的聲光報警器、系統(tǒng)顯示大屏快速提醒DCC調(diào)度人員車輛正線運營發(fā)生故障，調(diào)度人員進入系統(tǒng)后，系統(tǒng)根據(jù)不同故障場景匹配不同引導(dǎo)方案，引導(dǎo)調(diào)度人員獲取不同類型的故障相關(guān)信息，輔助調(diào)度人員或者技術(shù)人員分析、決策（表3）。

整個故障觸發(fā)、引導(dǎo)調(diào)度/技術(shù)人員的流程見表4。

2.4" 應(yīng)急場景

針對影響列車動車的故障，司機會匯報調(diào)度，根據(jù)調(diào)度的建議進行緊急操作，傳統(tǒng)模式不能掌握司機故障恢復(fù)進度、當(dāng)前旁路操作，如果司機操作不當(dāng)?shù)孛鏌o法及時干預(yù)。

根據(jù)不同影響動車故障場景的司機處置步驟，轉(zhuǎn)化成網(wǎng)絡(luò)IO及司機操作旁路。當(dāng)某應(yīng)急場景觸發(fā)時，系統(tǒng)監(jiān)聽IO/旁路狀態(tài)，自動識別當(dāng)前應(yīng)急所處步驟、當(dāng)前哪一個IO或者旁路和應(yīng)急不符合，待操作處理。當(dāng)司機操作系統(tǒng)提示報警，調(diào)度DCC反饋司機進行相關(guān)操作，系統(tǒng)自動記錄并識別司機的操作是否有問題，如果存在異常系統(tǒng)進行報警提前干預(yù)[3]（表5）。

2.5" 故障快速分析

針對正線未恢復(fù)的故障，需要技術(shù)人員快速給出故障初步調(diào)查報告，傳統(tǒng)模式下需要等車輛回庫，如果是輕微故障，甚至要等到車輛回庫才能下載數(shù)據(jù)。

基于部件設(shè)計、檢修、部件廠家經(jīng)驗，將每一個故障同列車信號形成關(guān)聯(lián)，包括故障設(shè)計的判斷邏輯、跨系統(tǒng)分析所需數(shù)據(jù)的排查、縮小部件排查范圍的采集數(shù)據(jù)、故障伴隨情況，最終形成基于實時數(shù)據(jù)的故障快速分析專家系統(tǒng)，同時支持基于時間、空間故障前后5 min的專家經(jīng)驗參數(shù)趨勢變化，第一時間快速輔助技術(shù)分析故障，解決60%～70% 正線故障可以快速定位，短時間給出分析報告（表6）。

2.6" 故障詳細(xì)分析

針對部分復(fù)雜的故障，基于實時故障分析無法確切給出分析報告，需要更高頻率的采樣數(shù)據(jù)深入分析，車載采集故障前后3～5 min的相關(guān)高頻信號，打包發(fā)給車載無線傳輸設(shè)備，傳輸設(shè)備監(jiān)聽收到的故障采樣數(shù)據(jù)，將傳輸故障采樣數(shù)據(jù)優(yōu)先級升至最高，優(yōu)先傳輸該類數(shù)據(jù)，保障故障深度分析的數(shù)據(jù)10 min內(nèi)自動下載。相關(guān)故障文件及數(shù)據(jù)通過集成在平臺的各專業(yè)故障分析工具，實現(xiàn)故障相關(guān)信號趨勢分析，輔助技術(shù)人員決策。

3" 技術(shù)設(shè)計

軟件設(shè)計包括車載軟件設(shè)計、地面軟件設(shè)計。車載軟件主要用于收集車輛故障、狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)，傳輸至地面系統(tǒng)；地面軟件主要利用車載數(shù)據(jù)進行監(jiān)控、分析、故障處置等。

3.1" 車載設(shè)計

車輛一般配置無線傳輸設(shè)備，接入列車MVB網(wǎng)、維護以太網(wǎng)、PIDS網(wǎng)絡(luò)。無線傳輸設(shè)備通過MVB網(wǎng)和維護以太網(wǎng)獲取列車數(shù)據(jù)，通過PIDS通道傳輸至地面服務(wù)器。

無線傳輸設(shè)備支持TCP、FTP傳輸協(xié)議，TCP協(xié)議用于實時列車數(shù)據(jù)、故障傳輸，F(xiàn)TP協(xié)議用于列車信號高頻率采樣數(shù)據(jù)傳輸。

3.2" 軟件架構(gòu)設(shè)計

車輛智能運維系統(tǒng)整體分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊[4]。

數(shù)據(jù)采集負(fù)責(zé)收集車載實時數(shù)據(jù)、車載文件數(shù)據(jù)、其他第三方數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲將采集與加工、處理后的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)劃分存儲，為上層業(yè)務(wù)調(diào)取提供支持；數(shù)據(jù)計算模塊利用存儲的數(shù)據(jù)，經(jīng)過解析、整合運算，為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供服務(wù)；數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊主要包括可視化應(yīng)用與數(shù)據(jù)服務(wù)，為用戶與第三方提供界面與數(shù)據(jù)能力。

3.2.1" 列車數(shù)據(jù)采集

系統(tǒng)采用Flume作為采集工具，實現(xiàn)車輛數(shù)據(jù)實時與離線的采集。實時數(shù)據(jù)采集采用TCP作為傳輸協(xié)議，實現(xiàn)車載數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)清洗后以數(shù)據(jù)流形式發(fā)送Kafka存儲，并共享提供第三方進行訂閱消費。離線數(shù)據(jù)采用FTP協(xié)議，實現(xiàn)列車相關(guān)傳感器、故障高頻文件采集接收。

3.2.2" 車輛數(shù)據(jù)存儲

為存儲列車所有數(shù)據(jù)平臺采用多種混合存儲技術(shù)，主要針對實時業(yè)務(wù)、顯示數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)、離線分析業(yè)務(wù)和大批量原始數(shù)據(jù)。①實時原始數(shù)據(jù)存儲。實時數(shù)據(jù)存儲在Kafka數(shù)據(jù)池，用于提供平臺實時計算數(shù)據(jù)源。Kafka主要提供數(shù)據(jù)共享通道，包括整車信號數(shù)據(jù)、關(guān)鍵系統(tǒng)監(jiān)控數(shù)據(jù)、車載子系統(tǒng)數(shù)據(jù)。第三方可以通過kafka數(shù)據(jù)池獲取實時數(shù)據(jù)。②實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲。計算資源從kafka獲取原始數(shù)據(jù)，針對列車實時數(shù)據(jù)展示的業(yè)務(wù)，平臺將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成鍵值對數(shù)據(jù)形式，存放內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis，Redis支持大量、快速的實時業(yè)務(wù)調(diào)取，同時會周期性地把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤存儲。內(nèi)存數(shù)據(jù)監(jiān)測到車輛數(shù)據(jù)變化時，比如速度、溫度、故障的變化時，及時推送至前端系統(tǒng)顯示。③列車部件明細(xì)數(shù)據(jù)存儲。車輛詳細(xì)數(shù)據(jù)包括牽引、制動、空調(diào)、車門、走行部和網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵部件信息，每個系統(tǒng)有大量自身設(shè)備監(jiān)測信息，包括狀態(tài)、故障、傳感器采集用于預(yù)測的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)主要用于故障回朔、數(shù)據(jù)分析、專家診斷和預(yù)警，針對這類非實時業(yè)務(wù)，需要大量明細(xì)數(shù)據(jù)分析、匯總平臺采用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫HBase存儲，HBase主要存儲了車輛原始數(shù)據(jù)，車輛業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)，列車主要系統(tǒng)數(shù)據(jù)。④業(yè)務(wù)結(jié)果存儲。經(jīng)過平臺大數(shù)據(jù)運算后的結(jié)果，比如應(yīng)急相關(guān)分析結(jié)果，故障/預(yù)警分析、故障的統(tǒng)計相關(guān)結(jié)果，使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫MySQL存儲，避免業(yè)務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)時平臺重新進行大數(shù)據(jù)運算。同時支持前端顯示系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)調(diào)取。

3.2.3" 數(shù)據(jù)計算

①實時數(shù)據(jù)計算。實時數(shù)據(jù)計算利用SPARK-STREAMING計算引擎[5]進行數(shù)據(jù)計算、整合，解析列車網(wǎng)絡(luò)中實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)，包括整車、關(guān)鍵部件的傳感器采樣數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等，處理完將運算結(jié)果推送到數(shù)據(jù)庫存儲，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。②離線計算。針對大量列車跨時間、跨空間的離線分析，比如系統(tǒng)趨勢分析、可靠性分析等，需要通過歷史數(shù)據(jù)處理，利用Hive工具進行離線數(shù)據(jù)處理。Hive主要將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行邏輯處理，并提供完整的數(shù)據(jù)查詢功能，同時將用戶的查詢語句轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)離線處理MapReduce離線任務(wù)進行運算。

4" 結(jié)束語

文章分析了地鐵運營的對于正線故障處理傳統(tǒng)模式的缺陷，車輛智能運維運用與地鐵運營關(guān)于故障處理流程的契合點，設(shè)計了服務(wù)于地鐵運營的車輛智能運維系統(tǒng)，很大程度提高了正線故障處置、分析效率。實際車輛智能運維系統(tǒng)建設(shè)過程中，比較受限于車地傳輸通道質(zhì)量，當(dāng)車地通信質(zhì)量不理想時，車輛實時工況、故障的快速分析功能會受限，可以根據(jù)線路通信具體情況，考慮車輛智能運維優(yōu)化運營的具體方面。

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