基于VBA的轨道动态检测数据统计分析应用程序开发

刘继平

(中国铁路上海局集团有限公司 新长工务段，淮安 223005)

为了科学合理指导铁路轨道修理工作，确保轨道设备质量可靠、安全受控，需要对各类轨道检测数据进行科学精细分析，确定设备优先修理等级，掌握轨道设备质量发展变化趋势。目前轨道动态检测手段方式较多，产生了大量的不同类型的检测数据，主要有动（轨）检车、车载晃车仪、便携添乘仪及轨道检查仪等检测数据[1]，这些检测数据客观上存在一定的关联关系，但是由于检测方式不同，不同类型的检测数据都有各自的统计软件，缺少一个综合性的分析平台，因此这些数据之间的关联性被人为分割开来，造成了 “数据孤岛”。此外厂家提供的数据统计软件功能单一、不够灵活，不能满足站段个性化的分析需求，例如：轨道检测车扣分不能按照工区进行扣分排名。目前，轨道动态检测数据分析员需要对各类原始检测数据进行深加工，面对大量的数据，人工统计分析存在效率低、易出错、格式不规范、不统一等缺点，需要一种方便灵活，并且能进行综合处理的数据平台。Excel是 Microsoft Office办公套装软件的重要部分,用户借助它来完成各种数据的处理、统计分析和辅助决策等操作[2-3]。Excel允许用户使用VBA（Visual Basic For Application）编程语言开发出符合特定工作需要的应用程序[4-5]。本文通过对轨道动态检测数据需求进行分析，对程序功能模块进行设计和算法研究，并通过Excel VBA进行编程实现。

1 设计指导思想

轨道动态检测数据分析的原则主要依据两个方面：数据自身属性、数据时空特性。自身属性主要包含最大和最小、最多和最少、平均值等；数据时空特性主要是数据在时间上和空间上的分布规律[6-7]。

（1）以问题为导向，根据“先严重、后一般”，分析突出问题，例如车载晃车仪大（双）Ⅱ级报警、添乘仪大（双）Ⅲ级报警、动（轨）检车Ⅱ级、70 m成段不良、综合不良、惯性重复晃点等；

（2）趋势分析（倾向性和规律性）：基于数据的空间特性，对同一时期内各线、各车间、各工区及特殊地段等数据进行对比分析；基于数据的时间特性，分析检测数据每年、每月、每周等分析周期的变化趋势，反映设备不同时期质量变化趋势；

（3）薄弱设备预警管控，例如：施工地段车载晃车仪I级超限发展成Ⅱ级轨控风险预警。

2 功能模块设计

2.1 程序界面设计

通过上述基于轨道动态检测数据特性的需求分析，程序包含6个方面的功能：原始数据处理、车载晃车仪日报表、轨控分层分级综合分析、轨控质量周趋势分析、作业质量评价、动（轨）检车检测成果报表分析。程序界面，如图1所示。

2.2 晃车仪日报表模块

该模块主要目的：以车载晃车仪检测数据作为分析对象，剔除因机车性能不良产生的噪声数据，统计分析出哪些地段病害较严重，哪些车间工区管理薄弱等，为站段维修管理决策提供依据。主要功能：分线、分车间统计24 h内车载晃车仪I、Ⅱ、Ⅲ级处数，大（双）Ⅱ级处数，一定周期内（30日、一周、两日、当日）惯性重复报警处数，统计分析一定周期环比变化趋势，统计分析I级发展变化为Ⅱ级处所，统计分析薄弱地段（施工地段）超限处数，按机车分布统计超限，统计分析70 m成段不良处所，生成《晃

图1 程序界面

车仪日报表》，如图2所示。

图2 晃车仪日报表

2.3 轨控分层分级综合分析模块

通过对车载晃车仪、便携式添乘仪、动（轨）检车等不同检测方式产生的不同类型的数据进行综合对比分析，将这些“孤岛”上的数据进行关联性分析，以此来确保检测数据的有效性，区分病害等级，提高指导现场维修养护的科学性。例如：某处如果3种检测方式产生病害超限数据，列为严重等级；如果1种或2种检测方式产生病害超限数据，列为一般等级。

主要功能：（1）对车载晃车仪、便携添乘仪、动（轨）检车等检测数据进行两两对比分析；（2）对三者进行综合分析；（3）对设备病害进行“先严重、后一般”评判，根据超限等级判断是否为薄弱设备并生成段、车间和工区分层分级维修报表。

2.4 轨控质量趋势分析模块

以车载晃车仪检测数据为分析对象，通过数据降噪，剔除因机车状态不良造成的异常数据，例如在数据降噪处理时，选择同一地点3次及以上不同型号机车报警统计为1处，根据数据的时空特性进行趋势规律分析，掌握设备质量发展变化趋势。

主要功能：（1）对数据进行降噪处理，提取有效数据；（2）分线、分车间对车载晃车仪连续4周的有效数据进行统计，评判各线、各车间的轨道动态质量变化趋势，并根据最近2周的数据进行环比对比分析，如图3所示。

图3 轨控趋势分析柱状图

2.5 作业质量评价模块

依据不同类型的检测数据，对作业地段是否产生检测超限数据进行统计分析，评判作业质量，促进作业效率提升。

主要功能：在一定周期内，根据动（轨）检车、车载晃车仪、便携添乘仪、人体感觉晃车等检测超限数据，对扰动道床、钢轨、轨枕的作业进行自动评价，评价等级为有效、无效、有害3个类别。

2.6 动（轨）检车统计报表分析模块

以轨道检测车的超限数据为分析对象，通过对检测成果报表的深度分析，掌握哪些线路设备较差、哪些车间工区管理薄弱。

主要功能：分线、分车间、分工区统计Ⅰ、Ⅱ级个数、各检测项目扣分、总扣分、均公里扣分、重复Ⅰ、Ⅱ级个数、TQI排名、工区TQI变化趋势。

3 作业质量评价及程序流程

本文以作业质量评价为例，对程序设计的思路、算法流程进行介绍。假设线段AB为病害作业范围，A点对应的里程为XA，B点对应的里程为XB，不同检测方式产生的超限数据对应的里程为Xi，如果Xi满足条件XA≤Xi≤XB，则此处作业评价为作业无效或作业有害。根据作业质量的评价程序流程，启动程序后通过VBA语句读入保存在Excel中的动（轨）检车、车载晃车仪、便携添乘仪等不同类型的检测数据，以及作业里程相关数据，程序按照程序语言控制流程进行评价运算，其流程图，如图4所示。

图4 程序控制语句流程图

4 应用效果

轨道动态检测数据统计分析应用程序自2017年9月在某工务段应用，段轨控中心定期对轨道动态检测数据进行综合分析，现场根据分析结果安排天窗计划，取得了以下效果。

4.1 节约时间

以晃车仪日报分析分析为例，人工分析一次需要2～3 h，现在只要5～8 min，节约了时间，提高了分析效率，并且杜绝了因人员业务不精或责任心造成的统计错误，分析质量也得到提高。

4.2 提升设备质量

（1）车载晃车仪Ⅲ级报警显著减少。通过分层分级综合分析，将分析结果指导生产，自2017年9月使用至今，车载晃车仪Ⅲ级报警数量显著减少，以6个月为一个周期进行统计，2016年4月—2018年3月，统计4个周期，前3个周期平均62处/周期，2017年10月—2018年3月为26处，下降58%。如图5所示。

图5 晃车仪Ⅲ级下降对比图

（2）车载晃车仪Ⅱ级月重复报警15次及以上的惯性晃点明显减少，例如：2017年3月份惯性晃点40处，2018年3月下降为21处,下降幅度为48%。

5 结束语

文章对轨道动态检测数据分析的思路、方法、流程、格式进行了研究，并通过Excel VBA编程技术实现数据自动统计分析，将分析结果应用于指导生产，取得了明显效果。

（1）通过对动态检测数据的分析，筛选出有效数据，剔除离散数据，提高数据的有效性和真实性，准确指导现场生产，进行精准维修作业，着力解决“修哪里”的问题；

（2）通过数据分析，找出严重的设备病害和一般性的设备病害，指导现场根据“先严重、后一般”原则安排生产计划，避免生产计划不分轻重缓急，防止设备失查失养，确保设备安全受控[8]；

（3）通过数据分析，找出设备病害的变化规律，进行趋势判断，辅助决策。基于海量数据的产生，建立在信息化之上的轨道检测数据自动分析是发展的趋势，从而实现数据驱动生产、数据指导生产，真正实现数字工务、智能铁路。