列车数据分析与预警系统研究
2018-02-23李福生查小菲
李福生+查小菲
摘 要:随着城市轨道交通行业的快速发展,各地铁运营公司对在线运营的地铁车辆的安全性、车辆状态数据的实时性以及后期车辆维修维护的指导性要求越来越迫切,而传统的车辆运行数据存储在车辆事件记录仪中,数据只能通过人工下载方式才能传输到地面,造成数据传输不及时,车辆故障维护延后等缺点。地铁列车数据分析与预警系统集成数据采集、分析和预警等多项功能,可以有效提供列车安全性和可靠性。本文对列车数据分析与预警系统进行探讨。
关键词:数据分析;预警;地铁车辆;运营监控;数据采集
中图分类号:U231 文献标志码:A
0 概况
系统以地铁车辆运营管理的实际工作需求为核心开展建设工作,其主要具有列车组及关键部件的实时数据采集、数据分析、故障预测功能,即通过列车组及关键部件或子系统当前状态,对故障进行诊断或识别,并对潜在的故障进行预测或报警。实现一套实现列车实时监控、数据分析和故障预警等功能的在线系统。
1 系统设计需求
接收列车的实时数据和离线数据,对数据进行解析,存储到数据中心,围绕数据中心提供列车运行状态监测、数据分析、故障预警等各种扩展功能。
1.1 功能需求
系统以列车运营管理的实际工作需求为核心开展建设工作,其主要具有列车组及关键部件的实时监视、数据分析、故障预测功能,即通过列车组及关键部件或子系统当前状态,对故障进行诊断或识别,并对潜在的故障进行预测或报警。实现一套实现列车实时监控、数据分析和故障预警等功能的在线系统。围绕上述的业务需求,该系统可以划分为两大子系统。
(1)数据采集存储子系统:负责各种数据资源的统一存储管理。包括对列车的实时运行数据、离线数据、知识数据等进行解析、存储、转发。其根据列车行驶特点,建立缓存,在这一基础上结合里程累计、阈值触发实现增量累计分析。
(2)运营监控系统子系统:在监控缓存数据的基础上,其根据预警与监控数据的阈值触发建立对象监控跟踪队列。根据列车基础数据,对列车的实时状态、各个子系统的数值,以可视化的方法进行在线实时展示。对历史的数据,结合知识库,进行统计分析。
1.2 业务需求
依托“列车数据分析与预警系统”的平台系统提供的核心功能,提供的具体业务功能如图1所示。
(1)数据采集存储模块
主要实现列车实时数据和离线数据的接收、转发、解析、存储等功能。
(2)实时状态检测模块
对列车的关键部件工作状态、运行线路、故障数据进行管理和处理,以可视化的形式进行展示。
(3)分析统计模块
对列车的历史数据、离线数据结合知识库,进行统计分析,以可视化的形式进行展示。
(4)后台管理模块
对整个系统进行综合的后台管理,管理员通过web登录管理系统后,可以进行用户管理、权限管理、日志管理以及资料管理等操作。
1.3 性能需求
由于系统建设的目的是针对数据分析和预警的服务。 因此对于系统的整体可靠性、健康性要求较高。需要具备以下的服务能力:
7×24 在线不间断在线服务能力;
典型运行周期内(365 天)三级系统故障发生<5;
具备快速启动与恢复能力,典型故障發生时恢复时间<5min;
具备数据备份能力,能够 100%恢复;
具备一定的系统检测能力,能够就系统存储、计算能力边界实现自动检测,并提示系统运维管理人员及时处理;
管理信息系统并发量为500,能够保证系统的稳定运行。
具有较好的系统扩展能力,能够通过热处理的方式,实现系统存储、计算等资源节点的加入,在资源变化过程中不影响系统核心业务的开展。
2 总体设计
2.1 系统构架
列车的监控、数据分析、值警以及产品全生命周期数据管理无一不围绕数据资源展开。
现场数据采集与处理:根据预设的各种子系统故障分析逻辑与阈值设置判断不同对象的运行状态、故障前兆开展预警。同时,其根据故障监测警报设置对发生故障的子系统及时监控。同时,其利用现场网络环境。以多种方式将收集的数据上传到服务端。在回传过程中,根据不同数据的业务重要性分为以下几种传输模式:
(1)实时传输:这些数据与列车安全状态紧密攸关。在列车行驶过程中系统将采集的数据通过3G/4G网络连续性回传后台,供监控、分析与处置活动利用。
(2)离线续传:这类数据相对上述数据而言重要性、实时性相对较低。在列车行驶过程中,不需要实时采集传输。其通常以本地数据缓存对采集的数据进行组织。在一定条件下,将缓存数据整体回传后台。
(3)故障警报:这些数据包括各种子系统故障监控的值警信息。当传感器采集的数据经过分析识别后,达到被监控对象的警报阈值时,一方面其通知现场处理单元处置,另一方面通过网络即时回传。在几种传输模式中,这一类传输模式具有最高的优先级与实时性的要求。
在上述工作的基础上,为上层的业务活动开展提供各种服务。其以列车智能维护为目标应用领域,围绕其数据增量的特点,建立流式数据接入、存储管理、实时跟踪以及异常识别的全业务链服务体系。结合当前技术缺陷,在平台搭建中实现流式数据实时处理与离线分析工作的结合。图2中展示了这一研究工作的主要技术路线。
2.2 系统组建
2.2.1 服务器端
(1)开发环境
操作系统:Windows 7;
开发工具:Qt;
开发语言:C++;
依赖库:相关数据库驱动。
(2)部署环境endprint
操作系统:Windows server 2008 r2或以上版本;
依赖库:Windows系统库、Qt库、数据库驱动库、C++标准库等。
2.2.2 Web端
展示层:管理用户的请求和响应、提供一个控制起来将调用委托到业务逻辑和其他上游处理、组装可以在视图中表现的模型对象。执行UI 校验等等。
业务逻辑层:采用Spring MVC框架,为平台各个业务子应用系统提供标准逻辑组件、公共服务代理;
持久层:采用myBatis持久层封装框架,提供数据持久化、数据访问能力;DB采用oracle数据库,如图3所示。
部署环境:jdk + tomcat + Oracle
开发环境:jdk + eclipse + Oracle+ tomcat
版本管理:svn
3 系统功能设计
数据采集存储模块是整个系统的核心,其负责数据的采集、解析、存储管理、跟踪分析。其根据上层业务的需求建立数据库,依据里程累积开展迭代跟踪分析。在这一基础上,结合底层集成的产品数据、维护业务数据等提供分析和预警的支撑服务。
(1)实时数据
ERM实时借用地面PIS系统的无线传输通道通过以太网UDP协议将车载数据传输服务器,服务器进行数据解析、分析、存储等工作。
(2)离线数据
车辆到库后,维护人员使用HMI进行手动触发进行车辆数据上传,或者TCMS根据时间触发条件自动上传车辆数据,车辆运行数据及故障数据使用.CSV格式,文件经压缩后借用地面PIS的无线传输通道,发送到服务器,服务器进行数据解析、分析、存储等工作。
3.1 Web端
实时状态监测主要包括列车状态、线路监控、当前故障及故障预警。
(1)列车状态
列车状态模块用于展示在线列车和离线列车的列车号、状态、运行模式、网压、网流、终点站、当前站、下一站、更新时间和故障信息,展示当前故障,并可以查看某列车的故障列表。
用户点击列车号可以查看该列车的详细信息,包括运行状态、通信状态、牵引状态、辅助状态、制动状态和空调状态,如图4所示。
(2)线路监控
线路监控以图形方式展示列车的运行位置、速度、方向以及下一站等信息。
(3)当前故障
当前故障列表展示故障信息,包括列车号、车辆、故障代码、故障描述、故障时间、车速、故障系统、故障处理指导、等级、类型、状态信息,并能关联明细和查看操作指南。用户可以通过按列车号选择和故障等级对当前故障信息进行过滤。
(4)故障预警
故障预警模块列表展示故障预警信息,包括异常系统、异常设备名称、异常设备状态、预警故障等级、出现故障概率、预警故障描述以及应急措施等信息。通过按列号选择、异常系统和预警故障等级3个条件对故障预警信息进行过滤,如图5所示。
(5)分析统计
分析統计对列车的关键部件工作状态的数据进行管理和处理,并可对数据进行可视化展示,便于对设备状态做出正确的评估判断,主要包括数据趋势分析、类车故障查询、故障统计分析、故障操作指南以及列车运营里程。
①数据趋势分析
数据趋势分析模块提供用户对本列车的关键部件工作状态的数据查询与可视化展示的功能。用户可以选择查看某个关键部件在某段时间内的某种数据信息,系统使用波形图对用户选择的数据进行可视化展示。
图表上面列出列车所有关键部件的重要变量,用户可以使用多选的方式选择需要查看的变量,在作图区进行统一查看。
②列车故障查询
列车故障查询模块可以通过列车号、车辆、系统选择、故障代码、开始时间和截止时间过滤条件对列车故障信息进行查询,并以列表的形式进行展示。通过明细和查看链接可以关联故障信息的明细和操作指南。
③故障统计分析
故障统计分析模块按列车号、统计类型、开始时间和截止时间过滤条件对牵引系统、制动系统、门控系统、空调系统和PIS系统进行故障分布统计,统计结果以饼状图的形式进行可视化展示。
④故障操作指南
故障操作指南模块用于提供列车故障的解决方案。该模块以列表形式展示故障操作指南,包括车型、操作指南等信息,可以根据车型和故障代码对故障操作指南进行查询。
3.2 系统管理
系统管理的主要任务是对整个系统进行综合管理,管理员通过web登录管理系统后,可以进行用户管理、角色管理、日志管理等操作。
结论
本文介绍了地铁车辆列车数据分析与预警系统的开发和功能,系统极大地提高了车辆自身智能化诊断水平,通过对车辆运行状态数据统计分析,给出车辆设备故障预警信息;通过对车辆故障信息的统计分析,有效地提高车辆维修维护的针对性,同时降低车辆计划修人力资源成本。
参考文献
[1]仇辉.智能交通管控平台中数据分析子系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2015.
[2]金曦.智能车辆信息平台研究及关键技术实现[M].浙江大学出版社,2014.endprint