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货运站无人机现场作业管理系统研究

2018-03-27周志龙

铁道货运 2018年3期
关键词:值班员管理系统列车

周志龙

(中国神华能源股份有限公司神朔铁路分公司 运输管理部,陕西 榆林 719316)

1 货运站现场作业现状

货运站现场作业在铁路货物运输中占有举足轻重的地位,货运站现场作业是铁路货运安全管理的薄弱环节。货运站装卸设备规模大、作业人员多、物流流向复杂,导致货运站现场作业危险性较高。货运站现场作业主要包括:接发列车、传递票据、检查关门车、列车试风检查、检查车号、现车确认及货物装载检查等工作。近年来,随着铁路开行重载列车、扩能改造等一系列措施的实施,列车运行速度提高、密度增加,重载列车数量增多,给铁路运输生产安全带来考验,提高了货运站现场作业人员接发列车、监视列车作业及运行、车站现在车管理等作业的工作难度[1]。目前,货运站现场作业主要存在以下问题。

(1)作业人员素质有待提高。如果作业人员经验欠缺或作业时精神状态不佳、注意力不集中,都会造成事故隐患。在接发列车作业中,助理值班员接到值班员现场接车的指令后存在不出场作业的情况,或即使出场也没有严格按“三面六看”(三面为面对车头、正面列车、面对车位,六看为远看装载、近看走行、棚车看车门车窗、敞车看装载篷布、罐车看排油孔罐盖、守车看标志) 要求作业。同时,当有隐患的车辆发生事故时很难追责查清事故发生的具体位置和时间,无法确认是否因为该助理值班员的疏忽引起的事故。

(2)作业风险难以避免。当货运站列车频繁交会时,作业人员接发列车需要经常穿越线路,有时还需翻越车辆,部分人员甚至存在钻车现象,对作业人员的人身安全构成严重威胁[2]。

(3)作业实时监控效果不佳。当助理值班员在站台上接发列车、监视列车运行时,只能看到列车的一侧,如果列车另一侧发生问题就不易被发现;当 2列车在站内会车时,助理值班员无法监视另一侧列车的运行状态。另外,助理值班员还会由于列车运行速度提高,有些安全隐患不易发现。

随着列车开行密度加大、重载列车数量增加,人工现场作业可靠性降低。近年来,无人机技术发展迅猛,采用无人机系统代替铁路货运站部分现场作业的可能性越来越高[3]。

2 货运站无人机现场作业管理系统分析

2.1 无人机现场作业管理系统作业内容

(1)接发列车作业。助理值班员在接发列车时需“三面六看”[4],确保通过列车装载加固、车辆状态无异常。另外,在观察走行部时还需配合听觉检查制动闸瓦有无抱闸现象。而无人机只需要加装视频及音频传输系统,即可将现场列车运行情况及声音实时传送回室内系统中并保存,室内人员对传输回的音视频信息进行人工分析,同时根据无人机数据库内的非正常运行数据进行计算机辅助分析。

(2)办理交接手续。现场需要向司机交接货票、列车编组顺序表、调度命令、制动效能证明书及行车凭证等,一般由助理值班员、货运员与司机办理交接手续,由于票据一般较轻,完全可以由无人机携带交付。对无人机加装票据盒,将需要交付的票据放入盒中,加锁后控制无人机飞往交付对象即可,接收者按下票据盒上的确认按钮后票据盒开启,同时确认信息通过无线传输回控制室并保存。

(3)非正常行车信号显示及引导接车。非正常行车种类较多,最常见的现场作业有:现场确认进路是否空闲,道岔开通位置是否正确,显示引导信号及手信号。由于现场进路的确认需要双人检查、双人确认,信号的显示需要由助理值班员在指定位置用信号旗 (信号灯) 显示,行车凭证需要由助理值班员亲自交给司机。通过无人机的视频传输系统,由室内操作人员确认进路情况;需要显示信号时,通过无人机的视觉信号和听觉信号显示装置,由操作人员控制无人机在合适位置显示需要的信号;需要向司机交付行车凭证时,由操作人员控制无人机向司机交付凭证。

(4)检查“关门车”。“ 关门车”是指关闭制动支管上的截断塞门,车辆能通风,但本身不起制动作用。编入列车的关门车数不超过现车总辆数的6%,超过 6% 时,按规定计算闸瓦压力,并填发制动效能证明书交与司机。为确保列车在紧急制动时能及时紧急制动,货物列车对关门车编挂位置应严格限制:关门车不得挂于机车后部 3 辆车之内;列车中连续连挂不得超过 2 辆;列车最后一辆不得为关门车;列车最后第 2、第 3 辆不得连续关门[4]。为确认列车中关门车的数量及位置,目前一般由助理值班员现场检查确认。通过无人机视频传输系统,由操作人员控制无人机沿列车逐辆检查,需要填发制动效能证明书时也可由无人机交接。

(5)列车简略试验。为确保列车自制动机正常工作,在列车停留超过 20 min 或更换机车等情况下需要进行简略试验。在简略试验时,作业人员需要到列车的最后一辆车通知司机制动,然后观察车辆的制动缸鞲鞴杆处于推出状态以及闸瓦处于抱紧车轮状态;再通知司机缓解,观察制动缸鞲鞴杆处于缩回状态以及闸瓦处于脱离车轮状态。通过无人机视频传输系统,由操作人员控制无人机在规定位置检查,并将信息传输回系统保存。

(6)确认现车、检查车号及车底、检查货物装载状态。列车到达货运站装车前,需要确认现车、车号,并检查车底,装车后由工作人员检查货物装载加固状态。目前虽然有现车管理系统和车号识别系统,但仍然存在个别车号无法识别的现象,这种情况下一般需要由货运员现场检查车号。通过无人机视频传输系统,由操作人员控制无人机到现场检查无法识别的车号、检查车底和货物装载加固状态,并将信息传输回系统保存。

2.2 无人机现场作业管理系统优点

货运站无人机现场作业管理系统可以提高作业的安全性,实时监控作业进程,提高作业效率,对货运站作业管理水平提升具有重要意义。采用无人机代替货运站现场作业有以下优点。

(1)减少作业人员现场作业,确保作业人员安全。铁路运输生产中安全第一,采用无人机代替部分现场作业,可以减少作业人员在站场作业频率和作业时间,极大地消除了现场作业的安全隐患。以横越线路为例,很多作业人员为了方便会违章作业钻车底横越线路,存在人员安全隐患。而由无人机现场作业,可以避免人身伤亡事故发生。

(2)辅助计算机分析,提高列车可靠性。以接发列车为例,根据实际情况对列车可能出现的各种非正常运行状态进行分析,包括列车车门开关状态、列车车辆外观状态、制动闸瓦状态等情况进行重点分析,采集各种非正常运行状态的图像及音频数据,设计智能算法,辅助计算机分析,提高现场作业可靠性[3]。

(3)加强无人机作业记录,实现作业全过程追溯查询。传统的人工作业不具备可追溯性,无法监测现场是否作业,发生事故也很难追责。无人机现场作业管理系统可以将货运站现场作业全过程记录,保证记录的追溯查询。

(4)优化作业流程管理,节约人员成本。货运站外勤作业种类多,需要设置助理值班员、货运员、车号员等诸多岗位,站场规模较大的货运站还要分区域配备各岗位人员。无人机现场作业管理系统可以将部分工种合并、作业地点统一,优化货运站作业管理,同时还能减少岗位人员的配备,节约成本。

3 货运站无人机现场作业管理系统设计

3.1 功能设计

货运站无人机现场作业管理系统主要应用于接发列车作业及运行监控、信号显示、列车简略试验和文件交接等方面,根据无人机现场作业管理系统在货运站现场作业的应用,提出货运站无人机现场作业管理系统功能。包括:监控模块、信号显示模块、文件交接模块、通信模块和数据库模块等 5 个模块。

(1)监控模块。该模块主要包括列车运行状态监控、现车管理、装车检查等。根据实际情况对列车可能出现的各种非正常运行状态进行分析,包括列车装载加固状态、列车走形情况、列车车厢走形、列车钢轨是否有异物进行重点分析,采集各种非正常运行状态的音视频数据[5]。研发“铁路列车无人监控系统”智能算法,采用智能视觉和深度学习算法对采集到的样本图像数据进行数据仿真分析,通过仿真计算获取合理的边界条件,根据得出的边界条件判断列车是否正常运行,对不正常运行的列车给出状态告警。

(2)信号显示模块。该模块主要显示视觉信号和听觉信号。视觉信号包括地面信号机显示的红色、黄色、绿色、白色等基本颜色。听觉信号应能够模仿口笛、号角鸣示方式,根据长声、短声及音响间隔显示不同信号。

(3)文件交接模块。文件交接模块包括文件容纳、交接确认和遥控无人机。文件容纳应能容纳铁路行车中各种常见的文件,如货票、调度命令、行车凭证等且保证密闭不遗漏。交接确认应保证相关文件被接收者接收后确认信息及时回传至系统。

(4)通信模块。通信模块是以完整作业过程为对象,通过构建货运站无人机现场作业系统网络,实现无人机传输货运站现场作业数据信息的功能。无人机数据传输可采用 2.4GHz 无线 WiFi 或无人机测控链路,实现人工对无人机的操控,以及无人机采集到数据与系统之间的交流[6]。

(5)数据库模块。数据库模块是基于 MongoDB的数据库,该数据库结构利于进行大数据挖掘分析,便于后续数据分析,实现对列车状态的有效检测。数据库模块主要用于存放列车非正常运行状态数据、信号显示数据、指令及操纵数据等。

3.2 架构设计

货运站无人机现场作业管理系统基于无人机巡航,能够实现对铁路货物运输的安全监控。货运站无人机现场作业系统技术架构分为硬件层、系统支撑层、应用层和用户访问层 4 个层面。货运站无人机现场作业管理系统总体技术架构如图 1 所示。

货运站无人机现场作业管理系统总体技术架构中各层面的组成及功能如下。

(1)硬件层。硬件层由无人机、高清摄像头和信号灯组成,是无人机监控系统运行的物质基础。根据本系统的功能定性,无人机需配备高清摄像头、音频接收器、信号灯设备及文件容纳盒。

图 1  货运站无人机现场作业管理系统总体技术架构Fig.1 Unmanned aerial vehicle system functional module diagram

(2)系统支撑层。系统支撑层是由数据库系统、软件工具、开发/运行支撑平台构成。无人机监控系统采用具有非结构化文档数据存储功能的 MongoDB数据库系统,数据库开发平台采用基于C++ 语言的Visio Studio 开发平台。

(3)应用层。应用层是由用户业务处理的各子系统或功能模块构成。整个应用层的业务子系统或功能模块,充分共享系统支持层的组件和对象,进行功能和属性封装,实现自由组合的功能模块配置。

(4)用户访问层。用户访问层是工作人员接入界面。工作人员通过账户登陆系统,实现对无人机的操纵及回传信息的实时分析,从而对列车作业及运行实时监控和处理[7-8]。

3.3 流程设计

货运站无人机现场作业管理系统流程主要包括:通知接发列车、非正常接发列车、交接票据和收回无人机等 4 个方面。货运站无人机现场作业管理系统流程图如图 2 所示。

(1)通知接发列车。车站值班员通知无人机操纵人员接发列车股道和位置,操纵人员控制无人机飞至作业地点,当列车经过无人机作业地点时,操纵人员通过无人机系统监控模块实时监控判断列车运行状态,同时无人机现场作业管理系统会将收集到的音视频数据回传至后台分析,然后判断列车运行状态是否正常,当有异常情况时,操纵人员通知车站值班员及时处理。

(2)非正常接发列车。非正常接发列车作业时操纵人员控制无人机飞至作业地点,通过无人机系统监控模块检查列车进路是否空闲,当列车进路空闲符合信号开放条件时,操纵人员根据昼夜及天气情况显示视觉、听觉信号,当机车通过信号机后信号显示完毕。

图 2  货运站无人机现场作业管理系统流程图Fig.2 System technical architecture diagram

(3)交接票据。车站与司机交接票据时,操纵人员将需要交接的票据放入无人机票据容纳装置并采取锁闭措施后控制无人机飞至司机室窗口处,司机开启容纳装置取出票据后点击无人机上的确认接收按钮,然后将交接信息回传至后台数据库。

(4)收回无人机。操纵人员确认通知接发列车、非正常接发列车和交接票据等作业完成后,控制无人机沿固定作业飞行通道飞回操纵室。

4 结束语

随着科学技术的不断进步,无人机系统在日常生活生产中的应用也越来越广泛,将无人机现场作业管理系统应用于货运站现场作业中,不仅有利于提高货运站现场作业安全,而且极大程度提高货运站现场作业效率,降低货运站现场作业成本。无人机现场作业管理系统在货运站现场作业中的应用,在一定程度上有助于优化货运站作业流程,为外勤作业岗位的精简合并提供可能。然而,虽然通过无人机现场作业管理系统可以替代大部分货运站外勤人员的现场作业,但是仍然有部分现场作业无法替代,如现场防溜铁鞋的设置与撤除。因此,需要进一步研发能够实现此类功能的无人机现场作业管理系统,预期可以使货运站现场作业实现“无人化”。

参考文献:

[1]曲思源. 铁路运输组织管理与优化[M]. 北京:中国铁道出版社,2017.

[2]武中凯. 深入推进铁路货运组织改革若干问题研究[D].成都:西南交通大学,2014.

[3]周志龙,刘凯强. 基于离散事件的货运站通过能力仿真研究[J]. 铁道运输与经济,2017,39(13):69-74.ZHOU Zhilong,LIU Kaiqiang. Research on Freight Station Capacity Simulation based on Discrete Event[J].Railway Transport and Economy,2017,39(13):69-74.

[4]中国铁路总公司. 铁路技术管理规程[A]. 北京:中国铁道出版社,2014.

[5]胡文娟,张 翔,陈俊杰. 无人机监管服务系统的设计与实现[J]. 中国民航飞行学院学报,2017,28(3):5-8.

[6]张 波,陈知秋,刘 洋,等. 无人机导航监控系统设计与实现[J]. 测控技术,2009,28(2):68-70.

[7]王宴平,浦 丁,葛 锐,等. 铁路货场数字化技术方案研究[J]. 铁道货运,2018,36(2):31-37.WANG Yanping,PU Ding,GE Rui,et al. Research on a Technical Plan for the Digitalization of Railway Freight Marshalling Yards[A]. Railway Freight Transport,2018,36(2):31-37.

[8]宋 刚,梁建宏. 竞赛用无人机视觉导航系统研究[J].机器人技术与应用,2017(1):39-43.SONG Gang,LIANG Jianhong. Research on Visual Navigation System of UAV for Competition[J]. Robot Technique and Application,2017(1):39-43.

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