调车机作业效率自动分析系统方案研究

周 进，毛万华，毛 莹

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081；2.中国铁路兰州局集团有限公司 调度所，甘肃 兰州 730000；3. 兰州交通大学 艺术设计学院，甘肃 兰州 730070)

在“蓝天保卫战”及“公转铁”运输结构调整背景下[1]，铁路货运量自2018 年逐年增加，部分地区调车机运用能力日趋紧张，给货运组织带来新的挑战。为合理运用调车机以实现货运增量目标，需要掌握调车机作业情况，目前，调车机作业效率分析主要通过车站业务人员人工汇总并手工填写文档的方式完成，存在手段落后、工作效率低、劳动强度大的问题。因此，研究调车机作业效率自动分析系统方案，并指导系统研发对提升调车机运用效率具有重要意义。

1 调车机作业运用现状分析

调车机是用于车站或者区域内若干车站的列车编组、解体、转线及车辆取送等调车作业的机车[2]。调车机一天内除正常作业外，还有整备、等待、作业人员交接班和用餐等其他情况[3]。目前，调车机作业数据主要记录在铁路运输综合信息管理系统

(Synthesize Manage Information System，SMIS)[4]。SMIS 系统在调车机管理方面主要记录勾计划编制和统计数据、调车作业通知单打印和传送数据、执行状态记录和查询数据，其中产生了大量的调车机作业情况数据。

调车机定位数据分析是调车机作业效率分析的重要内容，调车机定位可以辅助作业人员了解调车机位置，目前主要是通过无线调车机车信号系统(Shunting Train Protection System，STP)[5]进行管理。STP 系统实现了机车和地面间站场信息、调车机车状态、调车作业计划等信息的实时传输和显示。调车机主要是通过车站联锁设备实时占用状态进行定位，也可选配GPS 定位设备进行定位。但是通过车站联锁设备定位方式只能显示调车机在区域的大致位置，不能进行精确定位。

调车机效率分析工作量大、涉及人员多，目前主要由三级部门：铁路局集团公司、站段、中间站(或车间)，通过逐级上报、统一汇总的方式对调车机每月运用情况进行人工统计和分析。调车机作业效率分析的内容包括调车作业勾数、调动辆数、平均运用时间、平均等待时间、整备时间、作业人员用餐时长和交接班时长等。从现场调车作业数据中通过手工统计和人工汇总进行效率分析的方式，不仅容易造成分析结果偏差，而且管理人员不能及时掌握和了解实时作业情况，对于决策的准确性和时效性带来一定影响。

2 调车机作业效率自动分析系统方案设计

调车机作业效率自动分析系统方案遵循科学性、合理性、安全性、可用性、可扩展性、先进性、标准化的原则，首先，确定系统研发路线；然后，设计系统方案，包括：系统架构、数据架构、技术架构、网络方案，以此来指导系统的研发工作。

2.1 系统研发路线

通过现场调研和专家咨询获取调车机作业的实际需求，归纳总结既有系统数据、业务、信息的流程，设计系统方案和研发功能模块，从而实现调车机高效管理，研发路线包括需求分析、数据采集、系统设计、功能模块研发。调车机作业效率自动分析系统研发路线如图1 所示。

图1 调车机作业效率自动分析系统研发路线Fig.1 R & D route of the automatic analysis system of shunting locomotive operational efficiency

需求分析是系统研发的基础。一是调研调车作业涉及的岗位，包括车站调度员、调车区长、调车长、调车作业人员、车站值班员、铁路局集团公司及站段调车机作业情况统计员等岗位设置、人员配置、作业流程。二是调研调车机作业流程，包括调车作业计划编制、执行、记录、统计、分析等。三是调研区域调车机作业情况，包括区域调度机的作业车站、区间运行时间、区域内车站作业情况等。

数据采集是系统数据的根源。通过采集涉及调车机有关的数据，包括从运输调度管理系统(TDMS)[6]、列车调度指挥系统(TDCS)[7]、分散自律式调度集中系统(CTC)[8]、STP、SMIS、北斗定位系统[9]等系统中获取所需数据，对数据进行清洗、整理、规约、变换，作为系统研发和技术研究的数据源。

系统设计是系统研发的关键。设计系统架构，包括业务层和基础信息层的架构方案。设计系统数据结构，包括既有系统数据获取方式、接口、铁路局集团公司端和站段端数据架构。技术架构方面，对展示层、应用层、支撑层、数据层进行设计，满足系统安全、稳定、高效运行的需要。

功能模块是系统研发的核心。对系统接口及数据管理模块进行设计，实现高效、实时的数据传输，获取基础数据并进行管理。基于北斗定位系统，设计调车机精准定位及轨迹管理模块，实现调车机定位设备与地面设备的高效通信，对调车机进行精准定位的同时，管理调车机运行轨迹，为调车机的大数据分析提供技术支撑。调车机作业效率自动分析模块包括作业自动统计、历史作业效率自动分析、作业过程实时动态监控和预警、调车机作业效率和运行轨迹图形化展示等功能。

通过上述调车机作业效率自动分析系统研发技术路线，对调车机工作量进行分析，掌握日常作业情况，对工作量超负荷及不饱满的调车机进行优化调整，实现调车机能力运用最大化。

2.2 系统架构方案

系统采用铁路局集团公司一级部署，铁路局集团公司、站段二级应用架构模式。基础信息层包含北斗定位、TDCS、CTC、STP、SMIS 等系统，铁路局集团公司数据服务平台进行数据集成和综合处理，实现数据服务和共享。业务层中铁路局集团公司和站段级用户实现调车机定位及轨迹管理、调车机作业效率自动分析、调车机数据管理等功能，提供调车机作业效率分析结果。系统架构如图2 所示。

图2 系统架构Fig.2 System architecture

2.3 数据架构方案

系统数据架构分为3 层，包括现有系统数据层、铁路局集团公司数据服务平台层、系统数据应用层。现有系统数据层将所生产数据上传至铁路局集团公司数据平台，SMIS 系统和人工数据需上传现车、用餐、交班、整备、调车作业计划、调车作业实绩等数据；TDCS 和CTC 系统需上传阶段计划、行车和调车、机车运行实绩等数据；STP 和北斗定位系统需上传机车站内和区间定位位置。调车机作业效率自动分析系统通过数据接口从数据服务平台上采集所需数据进行处理和集成，形成分类明确、标准统一的数据资料供系统各模块使用。数据架构如图3 所示。

图3 数据架构Fig.3 Data architecture

2.4 技术架构方案

系统技术架构包括展示层、应用层、支撑层、数据层。技术架构如图4 所示。展示层主要是浏览器，用户通过终端远程访问，可以获取与其身份相应的信息与服务。应用层是对业务及功能统一管理，包括系统管理、定位管理、用户管理、模块管理、图形化管理和基础信息管理等应用。支撑层主要是数据汇集及技术支持，包括外部接口、北斗定位、大数据技术等。数据层是系统建立的数据基础，各模块所需数据量大，涉及外部系统较多，其数据大部分来自既有系统；在技术上，由授权体系控制数据维护的权限，使无权限的人员不能对数据进行生产和维护；在管理上，通过制定相应的应用规范使数据生产者和维护者及时更新自己负责的数据，保证系统中数据的准确性和可跟踪性。

图4 技术架构Fig.4 Technical architecture

2.5 网络方案

系统运行在既有铁路信息网络上，通过铁路信息网络的骨干传输通道和基层传输通道组成调车机作业效率自动分析系统基础网络。调车机作业效率自动分析系统在铁路局集团公司集中部署，通过浏览器/服务器(Browser/Server，简称B/S)架构模式为铁路局集团公司运输处及站段用户提供应用功能服务。网络结构如图5 所示。

图5 网络结构Fig.5 Network structure

3 调车机作业效率自动分析系统功能设计

3.1 系统总体功能

调车机作业效率自动分析系统包括系统接口和数据管理模块、调车机定位及轨迹管理模块、调车机作业效率自动分析模块。调车机作业效率自动分析系统功能设计如图6 所示。

图6 调车机作业效率自动分析系统功能设计Fig.6 Functional design of the automatic analysis system of shunting locomotive operational efficiency

3.2 系统接口和基础数据管理模块

系统接口和基础数据管理模块主要实现与既有系统的数据传输和调车机相关数据管理功能，是整个系统的数据源和信息源。一是系统接口设计，利用现有网络通道，实现众多系统数据的安全传输，快速获取系统所需数据，进行数据清洗、规约、集成、融合，形成标准统一的信息资源。二是高效数据管理，搭建系统数据库快速存储获取的信息，网页端展示数据的类型、数值、来源、获取时间等，实现对基础数据的增、删、改、查等管理功能。所需数据无法从既有系统获取时，由作业人员手动录入和人工维护，从而形成完备的基础数据，为系统研发提供支撑。

3.3 调车机定位及轨迹管理模块

调车机定位及轨迹管理模块实现调车机实时作业情况及位置展示，记录调车机运行轨迹及相应作业。一是调车机精准定位，利用北斗定位系统，采集车站站场结构信息，搭建调车机精准定位车载终端，实现调车机位置实时传输，运用数据纠偏、去噪技术等对数据进行处理，实时反馈机车位置并动态展示作业情况。二是调车机运行轨迹查询，建立调车机运行轨迹数据库，实时记录调车机位置坐标和时间，实现不同时间段的调车机位置查询，结合调车机作业掌握机车运行历史信息。三是调车机运行轨迹信息管理，实现对调车机运行数据的增、删、改、查管理功能，在站场示意图上还原调车机运行轨迹情况。

3.4 调车机作业效率自动分析模块

调车机作业效率自动分析模块包括对作业自动统计、作业效率自动分析、作业过程预警、调车机作业效率分析结果图形化展示。一是调车作业自动统计功能，根据铁路局集团公司名称、站段名称、车站名称、调车机编号、作业车站等维度自动统计作业批数、作业钩数、调动辆数、平均运用时间、平均等待时间、交接班时间、等待时间、整备时间。二是调车作业效率自动分析功能，从站段、车站、调车机等层面分析调车机运用情况。从年度、季度、月度等时间维度对比分析调车机作业量情况。三是调车机作业过程预警功能。基于调车机历史作业大数据，对其合理的作业量、作业时间进行评估，对作业、用餐、交接班、整备等超时情况进行提示，对于作业量严重偏离合理区间的作业情况进行预警，合理安排调车机作业，充分利用调车机能力，保障作业效率和人员安全。四是调车机作业效率分析结果图形化展示功能。主要是对上述作业效率统计指标、调车机运行轨迹、超时情况进行图形化及可视化展示，使分析结果直观地进行展示。

4 结束语

研究调车机作业效率自动分析系统方案，对于优化调车机作业量分配及效率提升有重要作用。系统研发应用可以减轻站段作业压力，降低劳动强度，提高工作效率。然而由于既有系统数据限制及现有技术约束，仍有待深入研究区域调车机的作业情况进而合理组织各车站作业，此外应运用云计算技术，搭建基于云平台的调车机作业效率管理系统，形成标准统一、交叉互认、维护便捷的数据平台。随着系统产生的结构化与非结构化数据越来越多，利用大数据技术对庞大的数据进行分析和处理，从而为调车机作业辅助决策提供支撑具有重要意义。