基于RDF及本體的列車健康狀態監測與智能維護系統研究

劉旗揚

（廣西大學科技處，廣西南寧530004）

綠色裝備技術

基于RDF及本體的列車健康狀態監測與智能維護系統研究

劉旗揚

（廣西大學科技處，廣西南寧530004）

為了滿足軌道交通列車自動化、智能化的需求，提出了將RDF與本體技術應用于列車健康狀態監測與智能維護系統。通過對RDF框架應用于此系統的描述及對本體應用的設計，給出了RDF及本體應用于列車健康狀態監測與智能維護系統的方式與方法，為車載設備的智能維護提供依據。

RDF；本體；列車；健康狀態監測；智能維護

中國鐵路的快速發展，對各種機車、動車和高速列車的質量性能和運用效率提出了更高的要求，長交路、車循環、輪乘制，“大運用、大整備、大檢修”等新模式成為機務發展趨勢。各種列車車載設備的正常運行直接關系到鐵路的安全性、穩定性、可靠性、舒適性以及列車運行速度等，列車健康狀態監測與智能維護系統對于提高列車的運營效率，改善列車的可靠性，保障行車安全，降低維護成本等具有重要的意義。

自從上世紀70年代德國采用連續無級列車控制系統LZB（Linien Zug Beeinfussung）以來，歐洲各國、美國、日本等均開始了對鐵路智能運輸系統RITS（Railway Intelligent Transportation system）的研究。歐洲各國以及日木在RITS框架內的“設備狀態的動態檢測與監控系統”都運用得比較成功。此外，歐洲連續開展了以維護系統為主要研究內容的鐵路開放式系統互連網絡項目ROSIN（Railway Open System Interconnection Network）、以遠程監視與維護系統ROMM（Remote Monitoring and Maintenance）為主要研究內容的用于智能列車應用的集成通信系統項目Train－Com（Integrated Communication System for Intelligent Train Applications）、歐洲鐵路整體開放式維護支持系統EuRoMain（European Railway Open Maintenance System）、以及鐵路系統智能集成項目InteGRail（INTElligent inteGration of RAILway system）等項目，美國GE公司開發了RM&D遠程監控與診斷系統，日本三菱電機公司開發了TIMS列車信息管理系統等[1-3]。在國內，大力發展行車運行安全監控系統，實現對列車實時健康發展監測、故障診斷、控制和管理、智能維護于一體的安全監控體系等，也是我國鐵路發展的重要目標之一。

對于機車車輛這一復雜的大系統，需要具有全面的狀態感知、信息互聯、業務協同等能力，通過基于信息共享集成的列車健康狀態監測與智能維護，達到列車維護向更高效、更高速、更準時、更安全、資源優化使用的目標。

隨著列車通信網絡傳輸速率和帶寬的提高，傳輸的狀態和故障信息必然會更多，更多的傳感器也將應用于列車健康狀態監測與智能維護。由于不同傳感器在類別、性能、采集方式等眾多方面存在著差異，因而直接采集的信息可讀性較差，并且不利于信息在列車維護系統中進行交換。隨著信息量的增加，這種信息可讀信與交換性的不足就越明顯。

資源描述框架RDF（Resource Description Fram ework）以其在RSS中的應用，證明其在信息可讀性和交換性方面具有較大的優勢。但在列車健康狀態監測與智能維護領域，RDF的運用還處于初級階段。本文針對RDF的局限性及列車健康狀態監測與智能維護系統的要求，提出將本體（ontology）技術與RDF結合應用于列車健康狀態監測與智能維護系統平臺的思想，并給出此領域中構建本體的方法，為本體技術的實施提供一種解決方法。

1 RDF與本體技術

1.1 RDF技術

資源描述框架RDF提供了一種用于表達語義信息，并使其能在應用程序間交換而不喪失語義的通用框架。它的基本思想是：用Web標識符（Uniform Resource Identifiers或URIs）來標識事物，用簡單的屬性（property）及屬性值來描述資源。這使得RDF可以將一個或多個關于資源的簡單陳述表示為一個由結點和弧組成的圖（graph），其中的結點和弧代表資源、屬性或屬性值。其實這就是RDF的模型，如圖1為描述的行駛中的列車資源。

圖1 基于RDF的列車描述方式

RDF文檔使用XML編寫。通過使用XML，RDF信息可以輕易地在使用不同類型的操作系統和應用語言的計算機之間進行交換。為了便于應用程序的使用，需要對RDF對應地擴展，以定義應用程序專用的類和屬性，其中最主要的擴展為RDF Shema.它雖然不提供實際的應用程序專用的類和屬性，卻提供了描述應用程序專用的類和屬性的框架，在此基礎上用戶可以根據需求定義自己的專用類和屬性。通過RDF Shema定義專屬類和屬性，可以實現對專用XML描述到RDF描述的自動轉換。

1.2 本體技術

由于RDF無法解決語義上同義詞和一詞多義的語義沖突，并且在推理上的局限性，若要使計算機能夠相互理解，消除語義上的沖突，需要引入有共同標準的概念體系，這就是本體。

本體是描述特定領域的概念模型，即關于領域的一個公認概念集，其目的是為了實現領域概念的標準化，以實現語義級的互操作。概念有公認的語義，通過概念之間的關聯來體現。

本體通過五個最基本的建模基元來描述概念及其關系，即類、關系、函數、公理和實例，用此來嚴格且準確地刻畫所描述的對象。其中類主要描述基本概念，概念可以有屬性，而屬性正是通過關系則描述，概念之間的關系主要有四種：part-of、kind-of、attribute-of、instance-of.其中part-of表達概念之間整體和局部的關系；kind-of表達概念之間的繼承關系；attribute-of表達某個概念是另外某個概念的屬性；instance-of表達概念和概念的實例之間的關系。函數實際上是一類特殊的關系。在這種關系中前n-1個元素可以唯一決定第n個元素；公理也可以稱得上是關系，其代表的永真斷言；實例代表概念內的具體對象或元素[4]。

本體通過本體定義語言來描述，盡管出現不同的本體描述語言，如與Web相關的RDF、OIL、DMAL+OIL、SHOE、OWL，但它們都是基于XML來進行定義擴展的。因此本體文檔也主要使用XML格式。這也給XML、RDF與本體聯合運用帶來方便。

2系統總體框架

列車健康狀態監測與智能維護系統平臺共分為三大部分，分別是列車健康狀態數據采集-故障診斷部分、車地數據傳輸部分以及地面健康狀態監測與故障診斷系統。而本文RDF及本體應用只涉及地面健康狀態監測與故障診斷系統部分。

地面健康狀態監測與故障診斷系統主要實現對在途列車的實時健康狀態監測、故障報警與診斷以及遠程維護等功能，具體包括行車電子地圖、各設備的運行狀態監測、視頻監視、專家診斷、在線和離線分析、系統修等模塊。其中核心的技術問題是保證地面系統內數據的一致性、準確性、無歧義性和列車車載各子系統之間信息的共享，實現綜合、全面、深入的異構數據集成。

2.1 基于RDF格式的列車狀態信息存儲

基于RDF的列車健康狀態監測與智能維護系統如圖2所示，首先利用3G/4G通信與運行的列車通過車-地傳輸系統將列車健康狀態信息傳輸至地面；地面程序根據雙方制訂的協議進行解碼，將實時信息存入地面數據庫；在程序中或者直接利用數據庫管理系統可將存儲數據自動轉換為XML格式；而XML轉換RDF格式，只需在RDF Schema中定義語義即可實現自動轉換。如下即為通過將采集后的行駛中的列車XML數據轉換為RDF后的結果：

＜?xm l version="1.0"?＞

＜rdf：RDF

xm lns：rdf="http：//www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"

xm lns：contact="http：//localhost/train/contact#"＞

＜contact：train

rdf：about="http//localhost/train/me/contact#me"＞

＜contact：speed＞80＜/contact：speed＞

＜contact：3G rdf：resource=”http：//localhost/train/ 3G/contact#state”/＞

＜/contact：train＞

＜/rdf：RDF＞

圖2 基于RDF格式的地面系統流程

根據其得到的對該列車的RDF描述如圖1所示。其中，“行駛中的列車”以“http：//localhost/train/ me/contact#me”來標識，其速度屬性是“http：//localhost/train/contact#speed”，值為80；其位置屬性是“http：//localhost/train/contact#3G”，而其值由“http：// localhost/train/3G/contact#state”來標識。該信息也可以作為另一個資源被描述。由于RDF在數據交換方面的優越性可以使列車數據容易實現外部訪問。

2.2 列車本體框架設計

列車健康狀態監測與智能維護地面系統列車數據的異構性主要是系統異構和語義異構，其中車載制動、牽引、門控、空調等各子系統由于硬件、系統軟件和通信系統之間的差異而形成的系統異構，由車載硬件網關解決。本文主要解決的語義異構問題，主要包括以下幾個方面：不同信息源中，使用不同的結構來表示相同或相似的信息；不同信息源中，不同的術語表示相同的概念；同一術語在不同的信息源中表示不同的含義；不同信息源對同一對象的抽象程度不同；不同信息源對概念的形式化描述方法不同，從而造成了信息表達的異構。

（1）確定本體實現的功能

在列車故障診斷中，主要涉及監視不同列車對象的列車狀態，并根據其數據預判故障和診斷，其間涉及到列車狀態、故障類型、存儲數據、列車參數等方面的信息理解和互操作，因此其本體主要需要建立這些概念集合及其關系。其具體涉及列車狀態數據、參數語義數據、列車監視模型三部分。基于本體的列車功能描述如圖3所示。

圖3 基于本體的列車功能描述

1）列車狀態數據：包含列車所有關鍵部件的重要參數信息，如參數具體數值、單位、正常讀取的范圍等等。

2）參數語義數據：不僅包含對數據信息的解釋，還包含對數據的推理。如根據讀取牽引電機電流的大小，可以推斷出列車運行狀態，例如運行信息、進站信息。上述信息為綜合判斷提供依據。

3）列車監視模型：包括三個部分，分別是監視列車、預測故障和故障診斷部分。

監視列車部分：即監視列車的速度、位置、時間等。根據確定的列車類型及語義數據庫內容，確定需要監視對象的主要參數。

預測故障部分：根據目前得到的監視信息及知識庫內容，合理預計將可能發生的故障。

故障診斷部分：確定故障類型和位置。

（2）列車本體數據信息模型和本體結構

根據數據的功能，將以上3個部分信息又分成4個部分來表達，分別是：列車狀態數據、參數語義數據、列車健康狀態監測數據和故障診斷數據，如圖4所示。

圖4 列車本體數據信息模型

3系統中RDF和本體的實現方法

3.1 RDF格式的實現

根據上述總體設計，RDF格式的應用關鍵在于數據間格式的轉化，而數據間格式的轉化前提便是設計出需要轉化形式的格式。首先是DBMS和XML結構的設計；其次是RDF的設計，包括詞匯表的設計、RDF Schema語義在程序中的定義；最后是數據的讀取。本文只針對列車運用，給出詞匯表設計方法及數據讀取程序。

（1）設計詞匯表

因為由3G/4G傳回的數據主要是列車上各種傳感器所采集的數據，需要解釋的也就是各類傳感器采集的電流、電壓等的語義。不同傳感器在其類別、型號、所采信息的指標不同，在設計時不可能一一詳盡地解釋各類傳感器的參數，需要以列車本身的結構來設計，其重點在于各種機車車輛的電氣結構，圖5給出了內燃機車本體的部分電路層級結構。只需要設計出機車車輛電路的詞匯，便可形成列車詞匯表。

圖5 內燃機車本體的部分電路結構

（2）數據讀取程序

地面列車健康狀態監測與智能維護系統采用B/S模式，信息以RDF格式存儲（見2.1），通過Web訪問。以圖1為例，編程語言為C#，讀取RDF中速度值，其程序為：

XmlDocument doc=new XmlDocument（）；

doc.Load（"xxx.xm l"）；

XmlNode book；

XmlElement root=doc.DocumentElement；

book=root.SelectSingleNode（"http://contact：speed"）；

Console.W riteLine（book.InnerXml）；

3.2 列車本體的實施

（1）本體的形式化描述

基于圖4的列車本體結構，借鑒OWA（Ontology-based Web Annotation）形式化定義和KAON（Karlsruhe Ontology）形式化定義，確定了列車健康狀態監測與智能維護領域的本體形式化定義。

列車健康狀態監測與智能維護領域本體定義后由9個元素構成｛C，AC，R，AR，H，X，≤C，σ，≤R｝，其中表示概念集，如直流機車（SS、DF系統）、和諧型機車（HXD、HXN系列）、動車組（CRH）；AC表示每個概念的屬性集；R表示關系集；AR表示每個關系的屬性集；H表示概念層次；X表示公理集；偏序≤C稱為集合C的概念層次或分類法；函數σ：R→C+稱為簽名；偏序≤R稱作集合R的關系層次，r1≤Rr2意味著｜σ（r）1｜＝｜σ（r2）｜，并且對于每個1≤i≤｜σ（r）1｜，有π（iσ（r1））≤Cπ（iσ（r2））.

（2）本體合并規則

隨著列車健康狀態監測與智能維護地面系統中本體知識庫數量的增多，經常出現多個本體知識庫共同支持解決某一故障診斷任務的協同合作問題，該類問題首先必須實現多領域本體知識庫的合并，從而實現領域知識庫之間相互理解、協同操作。首先計算領域本體的相似性。領域本體相似性包括概念相似性和關系相似性兩個部分，其計算公式如下：

式中：Sim（O1，O2）表示領域本體O1，O2的相似度取值為[0，1]，k1，k2，wC，wR表示權重系數，F（a1，a2）表示相似度函數。D（ψ（a1），ψ（a2））表示ψ（a1），ψ（a2）之間的最小編輯距離。

一般來說，相似度越高，領域本體的語義就越相近。利用上式求出相似度，進而設計出合理的合并規則。

基于RDF及本體的列車弓網實時狀態監測與智能維護地面軟件界面如圖6所示，包括弓網實時狀態監測和弓網故障診斷，包括拉出值、硬點和導高實時顯示；初步診斷的弓網故障信息包括：拉出超限、硬點超限、導高超限、多項超限和自動弓降等。

圖6 弓網實時狀態監測與智能維護界面

4結束語

針對列車健康狀態監測與智能維護系統對列車健康狀態監視及安全性能的要求，本文提出了將RDF及本體技術應用于列車狀態監測、故障診斷與智能維護系統；提出了列車信息的RDF轉換過程實現方式、基于本體的功能實現和本體設計過程，為實現列車的信息化與智能化提供了技術支撐。

[1]賀德強，路向陽，苗劍.地鐵列車故障檢測與診斷系統網絡體系結構及其仿真研究[J].機車電傳動，2009（5）：30-32，55.

[2]龔利.鐵路機車遠程監測與故障診斷系統設計[J].計算機工程，2012，38（4）：227-229.

[3]王玉玨.基于VQ/DTW的列車運行數據健康管理[D].北京：北京交通大學，2015.

[4]陽其凱，王堅，凌衛青.基于本體和云服務的交通異構數據集成方法研究[J].高技術通訊，2015，25（7）：694-702.

Research on Train Health Condition Monitoring and Intelligent Maintenance System Based on RDF and Ontology Technology

LIU Qi-yang
（Department of Science and Technology，Guangxi University，Nanning 530004，China）

In order to meet automatic and intelligent requirements of rail transit train，the RDF and ontology technology was applied to train health condition monitoring and intelligentmaintenance system in this paper.As the description of the RDF framework is applied to the system and the application of the ontology is designed.The RDF and ontology application and method are given to train health condition monitoring and intelligent maintenance system.Itwill provide the basis for the intelligencemaintenance of train on-board equipment.

RDF；ontology；train；health condition monitoring；intelligentmaintenance

TP391；U266

A

1672-545X（2016）12-0155-05

2016-09-03

廣西科技攻關項目（編號：桂科攻1598009-6）；南寧市科技攻關項目（編號：20151021）

劉旗揚（1974-），女，廣西寧鄉人，助理研究員，研究方向：軌道交通信息化與智能化。