鐵路防災系統中風雨報警判斷的算法實現

王大衛，白廣爭

（西南交通大學信息科學與技術學院， 成都610031）

鐵路防災系統是對危及列車運行安全的自然災害（風、雨、地震、異物侵限等）進行實時監測；對各種監測信息進行分析、處理、匯總，判定設備安全隱患、災害及故障的類型、性質和級別；實時顯示經處理后的信息及災害預警、限速、停運、恢復運營等處理建議，為運營調度中心調整運行計劃，下達行車管制、搶險救援、維修等指令提供依據。風、雨災害是鐵路防災系統中最常見的自然災害，對此數據信息的分析判斷是鐵路防災系統中數據處理的重要部分。

1 報警閾值的設定

所謂報警閾值，就是達到某一個報警級別時的數值。報警閾值設定是否合理，直接關系到報警判斷的質量。

1.1 風速報警閾值的設定

在借鑒國外報警標準的基礎上，目前暫時按照《京津城際鐵路技術管理暫行辦法》（鐵科技〔2008〕99號）第170條規定進行報警閾值判斷：列車在環境風速（以下同）不大于15 m/s時，發出正常信息；風速不大于20 m/s時，發出四級風速報警；風速不大于25 m/s時，發出三級風速報警；風速不大于30 m/s時，發送二級風速報警；風速大于30 m/s時，發出一級風速報警。

1.2 雨量報警閾值的設定

雨對列車運行的危害有著不同于風的特點。一般而言，雨持續時間長，對列車運行造成危害的是積累的雨量，而不是瞬時的雨量。所以對雨量閾值的設定需要根據雨的這個特點，設定出合理的閾值。

根據《京津城際鐵路技術管理暫行辦法》標準，采取小時降雨量+24 h降雨量監測報警：小時降雨量大于30 mm、24 h降雨量小于150 mm時為三級報警，小時降雨量小于30 mm、24 h降雨量大于150 mm時為二級報警，小時降雨量大于30 mm且24 h降雨量大于150 mm時為一級報警。

2 報警判斷

2.1 風速報警判斷

現實中的風很多是瞬時的，風速也多是波動的，我們采集到的風速可能是某一時間的瞬時值。當風速在報警閥值附近短暫或頻繁波動時，如何濾掉瞬時風速報警，避免誤報，是需要研究的問題。本文的解決方案是當風速達到報警臨界值時，并不立刻報警，而是經過一定判斷后再進行報警。這種判斷的核心思路是：判定瞬時風速后還要結合前幾秒的風速數據共同來判定是否進行報警，結合前幾分鐘的數據來判定是否解除報警及是否降低報警，即要看此時風速的趨勢，而并不針對該瞬時風速值作為單一的報警條件。

風速報警判斷流程圖如圖1，圖中報警等級LV分為0、1、2、3、4，分別對應無報警、四級報警、三級報警、二級報警、一級報警。

圖1 風速報警判斷流程圖

2.2 雨量報警判斷

雨量報警相對而言要簡單一些，因為雨量和風速不同，短時間的大雨只要積累的雨量足夠大，也足以形成報警，不需要也不能過濾掉，所以報警可以完全按照采集到的雨量數據進行雨量報警。因為積累的雨量不會在短時間內消失，所以解除雨量報警的時機應該多延遲一段時間，該時間在文中設定為小時降雨量與24 h降雨量均低于報警值時解除報警。

雨量報警采用24 h降雨量加小時降雨量監測報警，所以雨量報警等級和報警判斷要綜合考慮24 h降雨量和小時降雨量，其報警判定流程圖如圖2。

圖2 雨量報警判斷流程圖

3 報警判斷的軟件實現

本文以VS2008為開發平臺，采用C#語言開面向對象語言，代碼規范，使用方便，開發效率高高。

3.1 設計方案

由于不具備采集實際風雨數據的條件，本軟件采取人工輸入數據的方式來提供數據。為了更接近自然風的數據，本軟件的風速數據輸入采用范圍值，即通過輸入風速上限和下限來提供風速上下限之間的隨機風速值。實際情況中雨量數據的采集需要很長的時間，本軟件為便于實現與驗證，故采取輸入小時降雨量的方法提供雨量數據。考慮到實際采集到的雨量值都是積累值，即一定時間的降雨量，所以此方法具有很高的實用性。按照一般報警顏色的設定，本軟件將4個風速報警等級的顏色依次設定為藍、黃、橙、紅，危險等級依次遞增，綠色表示無報警。3個雨量報警等級分別用天氣預報中的小雨、中雨、大雨圖標表示，危險等級依次遞增，無報警為晴天圖標。軟件界面設計如圖3。

3.2 軟件實現

由于風速信息涉及到時間，所以將風速信息封裝成一個類WindData，此類包含風速信息和收到風速信息的時間信息。為了方便處理數據，建立了以下List列表：

List Wlist = new List

圖3 風雨報警判斷初始界面

();

List Wlist0 = new List

();

List Wlist1 = new List

();

List Wlist2 = new List

();

List Wlist3 = new List

();

List Wlist4 = new List

();

List Rlist=new List();Wlist為所有收到的風速信息的List，Wlist0為收到的小于15 m/s的風速信息List，Wlist1為收到的小于20 m/s的風速信息List，Wlist2為收到的小于25 m/s的風速信息List，Wlist3為收到的小于30 m/s的風速信息List，Wlist4為收到的大于30 m/s的風速信息List，Rlist為收到的雨量數據List。

每次接收到瞬時風速數據時，首先建立一個WindData類的實例：

WindData wd = new WindData();

然后給此實例的風速信息和時間信息賦值，風速信息即為收到的瞬時風速數據，時間信息即為當前時間。然后將此實例添加到WList中：WList.Add(wd)，再根據此實例的風速大小將此實例添加到WList0～WList4中的其中之一中。

當進行風速報警判斷需要統計某段時間內不同報警等級的風速次數時，用foreach語句檢索各個List中的成員，當此成員的時間在之前某段時間內時，統計量加1。最后通過統計量按照判斷流程得出風速報警等級。

每次接收到小時降雨量rain時，將其添加到RList中：RList.Add（rain），當進行雨量報警判斷時，首先判斷當前小時降雨量，再判斷RList的前24 h降雨量之和（即24 h降雨量），最后結合2次的判斷得到降雨量報警等級。

3.3 實現驗證

風速范圍設定為24 m/s～31 m/s，這個范圍的風為12.5%的三級報警風、12.5%的一級報警風和75%的二級報警風，濾除少量瞬時的三級報警風和一級報警風，風速報警應為二級。連續輸入5次31 mm的小時降雨量后，24 h降雨量為155 mm，此時雨量報警等級應為一級。判斷界面如圖4。

圖4 風雨報警界面

4 結束語

本文參考《京津城際鐵路技術管理暫行辦法》，提出了一個鐵路防災系統中風雨報警判斷的算法，并用計算機語言實現了這個算法，具有較好的實用性。為驗證實現的正確性，設計了一個簡單的界面來顯示判斷結果。由于采集實際數據的代價高，耗時長，本設計的數據采用人工仿真輸入方法。

[1] 張學兵，樊艷，張繼峰. 鐵路防災安全監控系統在京津城際鐵路中的應用[J] . 中國鐵路，2009（11）：18-20.

[2] 鐵道部. 京津城際鐵路技術管理暫行辦法[S] . 2008 .

[3] 劉麗霞，李俊民，等. C#范例開發大全[M] . 北京：清華大學出版社，2010.