輪軌力在線監測類系統設備狀態智能預警平臺設計

田德柱，盧世團

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所，北京 100081；2. 中鐵科學技術開發有限公司，北京 100081）

隨著我國鐵路的快速發展，鐵路營業里程屢創新高，截至2019 年底，鐵路營業總里程已達到13.9萬公里以上。同時，鐵路機車車輛保有量也有較大幅度的增長，截至2018 年底，全國鐵路機車保有量為2.1 萬臺，客車保有量為7.2 萬輛，貨車保有量83萬輛。如此大量的機車車輛運行在軌道上，構成了鐵路運輸安全的重要一環。貨車的裝載工況和機車車輛自身的技術狀態對列車運行安全至關重要，不良的裝載工況（超載、前后偏載、重心左右偏移）、車輛車輪踏面損傷、車輛運行狀態不良（蛇形失穩）等直接影響鐵路運輸安全[1]。

近年來，國內研制開發的輪軌力在線監測類系統如鐵道貨車超偏載檢測裝置、車輛運行品質軌邊動態監測系統（TPDS）等實現了對全路貨車裝載狀態、機車車輪多邊形、車輛車輪踏面損傷和運行狀態的實時在線監測，為保障貨物運輸安全、車輛運行安全和指導車輛造修等提供了重要的數據支撐[2]。目前，全路已有千余套各類輪軌力在線監測類系統設備投入使用，如此大量的設備實時在線運行，其自身的工作狀態直接關系到檢測數據的可靠性和穩定性，進而影響鐵路的運輸安全。在當前上道作業必須采取“天窗修”的大背景下，由于無法提前預知設備異常狀態，導致設備故障時間較長，制約了系統作用的充分發揮。因此，建立一種輪軌力在線監測類系統設備狀態智能預警平臺十分必要。

1 平臺方案設計

1.1 平臺總體架構

輪軌力在線監測類系統設備狀態智能預警平臺通過對設備狀態自檢信息、軟件運行及檢測數據、日報表等日志文件進行歸集、轉換、分析，提取關聯數據，從狀態自檢信息、異常檢測數據、檢測數據精度等幾方面對設備運行狀態進行綜合分析和評判，實現對設備異常狀態的報警和智能預警功能。通過構建該平臺，可以讓設備維護人員及時了解設備工作狀態，及早掌握設備發生或將要發生問題的具體部位，高效且有針對性的指導設備現場維修，保障設備的不間斷、正常運行，為設備養護維修提供有力的技術支撐。

平臺總體架構從系統業務和代碼設計2 個維度進行分析設計，分為平臺體系架構和平臺邏輯架構[3]。

平臺體系架構如圖1 所示，從平臺業務的角度進行橫向分析。平臺通過主干網絡獲取各類日志信息，對各類信息進行計算、分析、入庫，并通過智能預警平臺對各設備狀態、相關軟件運行及檢測數據狀態等進行智能監控和預警。

平臺邏輯架構如圖2 所示，從代碼設計的角度進行縱向分析。平臺的邏輯架構分為4 個層次。業務應用層，負責對監測數據進行分析、結果展示、評估與診斷、預報警等；業務處理層，負責進行數據清洗、集成、變換、關聯性分析、分類分析、聚類分析等；數據存儲層，負責把分析的結果數據進行入庫處理；數據采集層，采用統一數據加密格式，實現對各類狀態信息的安全、有效采集。

1.2 平臺功能架構

根據應用需求，輪軌力在線監測類系統設備狀態智能預警平臺主要面向設備相關維護單位，側重于對設備運行狀態進行可視化展示、綜合分析及預報警。主要功能模塊包括設備狀態監控及報警、異常狀態預警、狀態趨勢信息統計、檢測精度分析和系統運用管理等，平臺功能框架如圖3 所示。

2 關鍵技術

2.1 MVC框架結構

平臺總體技術架構遵循基于3 層架構的MVC（Model-View-Controller）開發模式，形成靈活和易于擴展的應用架構，如圖4 所示。表示層用于向客戶端用戶提供圖形用戶界面交互，它允許用戶在顯示系統中輸入和編輯數據，同時提供數據驗證功能；業務邏輯層用于執行業務流程和制訂數據的業務規則，為表示層提供業務服務；數據訪問層主要進行數據存取服務，負責與數據庫管理系統之間的通信[4]。3 個層次的每一層在處理程序上都有各自明確的分工和任務，在功能實現上有清晰的區分，各層與其余層彼此分離，但各層之間存有通信接口。采用MVC架構，平臺在可擴展性和可復用性方面得到了顯著提高。在資源分配策略設計合理運用的同時，平臺的性能指標、安全性和易管理性也得到改善。

2.2 預報警策略研究

（1）設備故障部位的及時報警。定時上報的設備狀態自檢信息包含每個部件的狀態信息值。針對每個部件設定一個經驗閾值，當某個部件的狀態信息值達到設定閾值時，則認為該部件處于失效狀態，及時進行預報警。

（2）傳感器實際使用情況統計。傳感器是設備的核心部件，也是相對容易出現問題的環節，因此需要對其實際工作狀態進行重點關注。每臺設備安裝在不同的線路，不同線路的列車開行數量不同，也就造成設備傳感器受沖擊次數的不同，所以傳感器的實際使用壽命也不盡相同[5]。通過統計每臺設備傳感器的實際受沖擊次數，可以準確了解每只傳感器的實際使用情況，從而做到有針對性的進行更換，節約設備維修成本。

（3）設備狀態發展趨勢統計。抓住設備狀態的發展趨勢，就可以有效做到設備狀態的智能預警。傳感器的零點值可以直接反映傳感器的工作狀態，供電橋壓直接反映傳感器輸出信號的大小，車號識別率可以反映出車號匹配或識別問題，AEI、UPS 自檢信息的走勢也可以直接反映各自的工作狀態[6]。平臺針對每一類統計信息，均設定一個經驗閾值，滿足設定條件時，給予預警提示。

（4）異常檢測數據分析。通過對檢測數據日志文件的分析，對比經驗值，可以初步判斷該列車檢測數據的有效性，再結合設備狀態自檢信息，可綜合研判設備的具體異常情況，給予預警提示，及時避免誤報數據的上傳。

（5）檢測精度統計分析。通過采集檢衡車檢測數據，與其對應標準值進行比較，可計算出相對準確的系統檢測精度。

2.3 平臺安全管理

平臺部署在鐵路專用辦公網內，其網絡架構如圖5 所示，所涉及的安全問題主要包括數據源安全和平臺訪問安全2 部分。

數據源主要是前端探測站各類日志文件的生成和傳輸。為保證數據在傳輸過程中的安全，平臺在日志文件生成時通過內部的加密算法進行數據加密，在數據提取時，通過內部解密算法進行解密，再進行數據轉換、歸集、計算、入庫等操作。用戶訪問平臺需要通過2 次驗證。（1）用戶名和密碼的驗證，確保用戶名和密碼的合法性；（2）數據簽名驗證，確保訪問過程中的數據安全性及訪問的合法性[7]。

3 主要功能展示

該平臺是面向設備維護單位的設備狀態發布和預警系統，為設備狀態監控和現場檢修提供了必要的基礎支撐。預警平臺服務器部署在鐵路專用網內，側重于對設備運行狀態的可視化展示、綜合分析及預報警功能。下面對設備狀態監控及報警、傳感器零點趨勢和車號識別率統計3 個主要功能進行詳細闡述。

3.1 設備狀態監控及報警

對傳感器、A/D 模塊、車號設備、UPS 等主要部件的工作狀態進行實時監控，某一環節出現異常時進行預警（橙色）和報警（紅色），如圖6 所示。

3.2 傳感器零點趨勢

傳感器作為輪軌作用力的感應元器件，是監測系統設備的核心部件。由于現場使用環境惡劣、情況復雜，使其成為相對容易出問題的環節，而且直接影響檢測結果，所以需要對傳感器工作狀態進行重點監控和分析。功能界面如圖7 所示。

3.3 車號識別率統計

車號識別設備能夠自動識別機車車輛的車次、車號、車型、自重、標重等標簽信息，與輪軌力監測數據相匹配，可以準確定位問題車輛。因此，需要對其工作狀態進行監測。識別率統計界面如圖8 所示。

4 結束語

輪軌力在線監測類系統設備狀態智能預警平臺的設計充分考慮了影響設備狀態的各方面因素，分析了設備異常狀態的各種情況。其應用將大幅降低輪軌力在線監測類系統設備維護人員的勞動強度，提高工作效率，實現設備狀態的預判，有效縮短設備故障時間，為設備維護單位提供有力的技術支撐。但其良好的預判效果必須建立在對大量日志文件（自檢信息）統計分析和驗證的基礎上，同時還需要對預警的評估方法和機制策略進行不斷的改進和完善，最終才能實現對輪軌力在線監測類系統設備狀態的智能、高效預警[8-9]。