基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)

安立愿，李 強(qiáng)，李華偉，李柳竺，張 亨

（1.國(guó)能鐵路裝備有限責(zé)任公司肅寧車輛維修分公司，河北滄州 062350；2.北京康拓紅外技術(shù)股份有限公司，北京 100095）

隨著人們出行需求的不斷擴(kuò)大，軌道交通因自 身特有的安全性和便捷性成為出行工具的首選。軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)是車輛正常安全行駛的關(guān)鍵元件之一，一旦軌道車輛的制動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)問題，車輛則無(wú)法完成前進(jìn)、停車等駕駛操作，嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致安全事故。

針對(duì)軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)這一重要課題，文獻(xiàn)[1]根據(jù)智能控制的原理，實(shí)時(shí)確定軌道車輛與軌道接觸的壓力參數(shù)大小和電磁閥參數(shù)大小，結(jié)合該結(jié)果實(shí)現(xiàn)軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常的檢測(cè)，但是該方法對(duì)于靜止的車輛無(wú)效，檢出率較低。文獻(xiàn)[2]利用寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立軌道車輛異常檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)車輛異常狀態(tài)的檢測(cè)，該方法誤報(bào)率較高，對(duì)于突發(fā)狀態(tài)的響應(yīng)達(dá)不到預(yù)期目的。

結(jié)合上述分析，提出基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法。

1 軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)架構(gòu)

軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)架構(gòu)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、處理中心系統(tǒng)組成，通過這兩個(gè)系統(tǒng)的協(xié)同合作實(shí)現(xiàn)軌道車輛制動(dòng)數(shù)據(jù)的采集與傳輸。

1.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

將數(shù)據(jù)采集器布置在指令通信器處，以此獲取信號(hào)電波數(shù)據(jù)[3-4]。車輛行動(dòng)指令和通信器決定車輛制動(dòng)時(shí)的方向穩(wěn)定性。由于指令數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)來(lái)源于信號(hào)的層層加密，所以利用信號(hào)電波監(jiān)測(cè)可以精準(zhǔn)地獲取指令和通信數(shù)據(jù)，保證采集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和真實(shí)性[5-6]。

將總線HDH-73 型號(hào)的數(shù)據(jù)采集器布置在動(dòng)力制動(dòng)器位置上，以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集。該數(shù)據(jù)采集器可以對(duì)軌道車輛制動(dòng)過程中與軌道表面接觸設(shè)備的溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。采用橫向、縱向相結(jié)合的方式采集多層數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)采集質(zhì)量[7-8]。另外，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過協(xié)調(diào)軌道車輛動(dòng)力制動(dòng)器的工作模式，內(nèi)部植入自下而上的FPGA 控制器，實(shí)現(xiàn)多個(gè)部件的協(xié)調(diào)工作。FPGA是現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣，通過對(duì)軌道車輛制動(dòng)行為進(jìn)行層次化分析，提高數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的靈活性和功能性。HDH-73數(shù)據(jù)采集器框架如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集器框架

數(shù)據(jù)采集器內(nèi)部引入了DSP，可以有效識(shí)別軌道車輛制動(dòng)行為的數(shù)據(jù)時(shí)序序列和數(shù)據(jù)流，能夠從全局方面實(shí)現(xiàn)車輛制動(dòng)數(shù)據(jù)的采集。采集到的數(shù)據(jù)源序列和數(shù)據(jù)流會(huì)傳輸?shù)紽PGA 和中心處理系統(tǒng)中，以期滿足備份和數(shù)據(jù)匯總的需求[9]。軌道車輛正常運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)序列具體用下述公式表示：

其中，τi表示第i個(gè)數(shù)據(jù)流增量；n表示數(shù)據(jù)流總量；f表示軌道車輛制動(dòng)頻率；φ表示車輛制動(dòng)數(shù)據(jù)輸出頻率。

1.2 處理中心系統(tǒng)

處理中心系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳遞來(lái)的數(shù)據(jù)，并對(duì)其加以計(jì)算分析，以此更新與預(yù)測(cè)車輛制動(dòng)狀態(tài)，提高車輛對(duì)于突發(fā)的異常制動(dòng)事件的響應(yīng)靈敏度[10]。處理中心系統(tǒng)在運(yùn)行初始化時(shí)，根據(jù)軌道車輛的基本信息自動(dòng)生成一個(gè)可確定的狀態(tài)變量，以該變量為基礎(chǔ)進(jìn)行迭代計(jì)算，實(shí)現(xiàn)軌道車輛制動(dòng)行為數(shù)據(jù)的初步處理。系統(tǒng)初始化指導(dǎo)狀態(tài)變量公式如下：

其中，γ表示數(shù)據(jù)置信度；n表示迭代次數(shù)；ε表示車輛正常數(shù)據(jù)波動(dòng)閾值。

由于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸通道數(shù)量不同，所以處理中心系統(tǒng)需要將開放的數(shù)據(jù)傳輸通道設(shè)置為最大值，可以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾浴?shù)據(jù)源存在的形式較為復(fù)雜，處理中心系統(tǒng)設(shè)計(jì)了可變插槽，可以應(yīng)對(duì)靈活多變的數(shù)據(jù)源[11]。處理中心系統(tǒng)集成了有限狀態(tài)控制方法，能夠?qū)?shù)據(jù)處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸出邏輯狀態(tài)，通過匹配輸入邏輯和輸出邏輯，完成軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)初步處理。每個(gè)邏輯狀態(tài)是實(shí)時(shí)更新的，更新時(shí)間根據(jù)軌道車輛的型號(hào)進(jìn)行有針對(duì)性的設(shè)定，確保數(shù)據(jù)采集與初步處理工作的正常運(yùn)轉(zhuǎn)[12]。

2 軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)流程

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

處理中心系統(tǒng)將數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行映射歸約處理，篩選出一批有效的數(shù)據(jù)序列，保證后期數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性，減少通信開銷。映射歸約處理原理是將數(shù)據(jù)集合中具有相同鍵值對(duì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約分類，以期為數(shù)據(jù)聚類分析奠定計(jì)算基礎(chǔ)。映射歸約處理函數(shù)如下：

其中，b1表示映射輸出鍵；g1表示映射輸入值；b2表示歸約輸入鍵；g2表示歸約輸入值；g3表示歸約輸出值。

數(shù)據(jù)歸約分類后，按照數(shù)據(jù)源的時(shí)間節(jié)點(diǎn)信息順次進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，計(jì)算出每個(gè)數(shù)據(jù)歸約集合的數(shù)據(jù)特征參量，結(jié)果如下：

其中，φ表示異常時(shí)間窗口；χ表示數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)；ο表示數(shù)據(jù)特征量化損失系數(shù)；ν表示數(shù)據(jù)特征標(biāo)準(zhǔn)化因子[13-14]。

2.2 數(shù)據(jù)聚類

采用K-Means 聚類方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類，即通過分析不同數(shù)據(jù)特征對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類。數(shù)據(jù)源狀態(tài)用下述公式計(jì)算得出：

其中，k表示聚類中心；表示簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)到簇中心的最大距離；Ci表示數(shù)據(jù)簇中包含的參量總量。

當(dāng)數(shù)據(jù)源狀態(tài)參量低于125 時(shí)，表示該數(shù)據(jù)源為制動(dòng)異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)聚類的目的是降低分布式數(shù)據(jù)異常制動(dòng)狀態(tài)分析的復(fù)雜度，復(fù)雜度公式如下所示：

其中，a表示感知數(shù)據(jù)維度；A表示單個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)數(shù)量；δ表示整體分析復(fù)雜度；?表示數(shù)據(jù)通信消耗。

2.3 基于分布式計(jì)算的異常檢測(cè)

經(jīng)過數(shù)據(jù)的預(yù)處理和聚類操作后，將分布式采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理后，通過分布式計(jì)算判定軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)的工作狀態(tài)是否異常[15]。軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)流程如圖2 所示。

圖2 異常檢測(cè)流程

該方法主要是根據(jù)數(shù)據(jù)復(fù)雜度對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行排列，迭代計(jì)算異常數(shù)據(jù)之間的比較簇距離。由于制動(dòng)指令和通信指令繁多，可能單一正常的數(shù)據(jù)也會(huì)被認(rèn)定為異常數(shù)據(jù)幀，此時(shí)需要判斷異常數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡浴＝Y(jié)合系統(tǒng)模擬信號(hào)的波動(dòng)源進(jìn)行車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)，以此保證檢測(cè)結(jié)果的可靠性[16]。結(jié)合異常數(shù)據(jù)檢測(cè)結(jié)果，利用分布式計(jì)算判斷軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)的工作狀態(tài)，如果判斷結(jié)果為異常，則輸出軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)結(jié)果；如果判斷結(jié)果為正常，則需要重新檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，直至得到最終的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了驗(yàn)證所提出的基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法的實(shí)際應(yīng)用效果，設(shè)定對(duì)比實(shí)驗(yàn)，選用基于智能控制的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法和基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，通過比較三種方法的檢出率和誤報(bào)率，驗(yàn)證不同方法的應(yīng)用效果。

選用的實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows10 操作系統(tǒng)，設(shè)定實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1 所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

利用分布式數(shù)據(jù)訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維處理，將處理好的數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)訓(xùn)練如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)訓(xùn)練

按照數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方向進(jìn)行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)分布進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)。

在完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，選用三種數(shù)據(jù)檢測(cè)方法進(jìn)行檢測(cè)，得到的檢出率實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。

圖4 檢出率實(shí)驗(yàn)結(jié)果

分析圖4 可知，所提出的基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法的檢出率最高可以達(dá)到99%，傳統(tǒng)的基于智能控制的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法最高可以達(dá)到97%，基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法最高可以達(dá)到91%，由此可以證明，提出方法的檢測(cè)效果最好。

誤報(bào)率實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 誤報(bào)率實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表2 可知，所提出的基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法誤報(bào)率低于0.56%，基于智能控制的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法的誤報(bào)率低于1.78%，基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法的誤報(bào)率低于2.42%，說(shuō)明所設(shè)計(jì)方法的誤報(bào)率更低。

綜上所述，所提出的基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法具有更好的檢測(cè)能力，更適用于實(shí)際異常檢測(cè)工作。

4 結(jié)束語(yǔ)

提出基于分布式計(jì)算的軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)方法，所得的結(jié)論如下：

1）采用兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)采集器以及中心處理系統(tǒng)共同完成軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)的采集與初步逐步，保證全方面收集軌道車輛數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)源丟失或者漏檢。

2）應(yīng)用數(shù)據(jù)聚類的方法，將采集到不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，結(jié)合分布式計(jì)算提升異常檢測(cè)的靈敏度。

綜上所述，所設(shè)計(jì)的異常檢測(cè)方法具有較高的可行性，達(dá)到了軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)的預(yù)期目標(biāo)，但是存在一些不足，即所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)使用成本較高，在后期的研究過程中可以尋找具有相同功能的系統(tǒng)加以代替，可以在保證軌道車輛制動(dòng)系統(tǒng)異常檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上，降低檢測(cè)成本。