道岔智能运维系统功能的拓展与改进

滕东华

（上海地铁维护保障有限公司，上海 200070）

道岔转辙设备作为地铁信号基础设备中重要的一部分，在地铁线路中数量较多，转换频繁，也是最容易发生故障的设备，一直以来都是信号集中监测系统的重点关注对象。近几年，大数据、云计算、人工智能等新技术在地铁维护生产领域的初步使用效果得到了认可，上海地铁通号分公司信号设备智能运维平台已于2017年在龙阳路基地初步搭建并投入使用。本文主要对上海地铁信号设备智能运维平台中道岔转辙设备智能运维系统的功能提出拓展和改进，为下一步道岔转辙设备智能运维系统的升级做一些有益补充。

1 上海地铁道岔转辙设备智能运维的现状

目前，上海地铁道岔转辙设备智能运维系统已经通过传感技术、计算机技术、通信技术、数据库技术等实现道岔的电流曲线、功率曲线、表示电压、道岔缺口等监测，在故障分析过程中通过诊断模型库和故障点定位机制，即时与维护人员互动，共同完成预警、故障等信息的分析处理。但在实际运用中发现道岔转辙设备智能运维系统所涉及分析的基础数据还不够详细，与其他系统间还不能充分实现数据共享，缺少设备与设备间信息数据的关联，不能充分互联互通，导致自动化、智能化分析水平还相对不高，诊断分析结果的准确性、时效性存在较大差距，不能产生足够的道岔设备状态预警信息，未达到真正实现系统智能化分析的维修模式。只能笼统的对一些道岔预警信息、故障信息进行预判，依然需要信号维护人员浏览并凭借工作经验进行分析检测。2019-2021年，上海地铁的道岔故障依旧频繁发生，且原因不明故障仍然占有一定高的比例。随着线路运能的增加，伴随列车折返间隔的缩小，预测道岔转辙设备的健康状态及故障检测的准确性、及时性将成为现代城市地铁发展的需求。

2 道岔转辙设备智能运维数据信息采集的完善

数据信息是一切分析的前提，它已经成为这个时代的重要信息资源，道岔转辙设备数据信息分析的目的是间接或直接地提高地铁道岔转辙设备运维工作的效率，在日常使用中充当信号维护人员智囊助手的角色，使维护人员在恰当的时间拥有专业的信息，帮助他们在较短的时间内做出正确的维护决策。充分利用大数据信息挖掘技术，全面挖掘各类信号设备、信号集中监测设备、道岔转辙设备的前端、后端、历史等各种数据信息，从大、全、细、时等4个方面入手，为道岔转辙设备智能运维系统建立完整的数据仓库，如图1所示。通过一站式数据处理方式将不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，并设定关联规则组合，实现从数据信息共享、互联、互通、融合的全链路数据挖掘处理。将其中的精华，转变为道岔转辙设备智能运维系统的数据信息“宝藏”，实现深度、全面、有效地对一些无法进行数据沟通的数据信息进行综合分析、智能分析、故障诊断，来提升数据信息价值及数据信息应用的效率，从而获得对道岔转辙设备的状态预警、故障定位，实现道岔转辙设备智能运维的主动预防，通过提前预警、明确维修故障点，为道岔转辙设备实施状态修、预防修创造有利条件。

图1 道岔转辙设备数据信息采集的方向Fig.1 Direction of data information collection of turnout switching equipment

3 道岔转辙设备运维数据信息采集分析的优化

如图2所示，道岔转辙设备运维系统数据信息的采集分析主要将从3个方向拓展考虑：道岔转辙设备基础数据信息的全量采集关联分析；现有采集数据信息的动态化关联分析；跨系统、跨专业的数据信息关联分析。

图2 道岔转辙设备运维数据信息采集分析Fig.2 Collection and analysis diagram of operation and maintenance data information of turnout switching equipment

通过对上述采集信息的互相关联分析，可以在道岔动作功率、电流曲线的诊断模型上，进一步识别当前道岔转辙设备所处的运行状态。对设备的健康状态进行预测评估以及故障的精确诊断，分轻重缓急对不同道岔转辙设备在不同时间点有差别地进行检修维护，避免出现“过维护”现象，甚至发生“修出来的故障”，提高道岔转辙设备在运行期间的安全性和可靠性，降低道岔故障发生的概率以及维修费用。

3.1 基础数据信息的全量采集关联分析

1）转辙设备履历信息的采集关联分析

梳理统计网络内所有转辙设备，根据型号、生产厂家、上道时间、部件组成、安装方式、锁闭方式、安装图号、开向信息、闭合信息、电路制式、表示电路接法、安装时调试参数、转辙机和继电器测试记录数据信息等在运维管理平台形成道岔转辙设备履历基础数据信息库，为道岔转辙设备智能运维全寿命周期管理提供基础信息。

2）历史数据信息的采集关联分析

利用道岔历史数据信息，如自检自修的历史数据信息、故障历史数据信息、监测采集的历史数据信息等，对比实时采集的数据信息进行关联分析，从而获得参数预警。

3）岔区环境信息的采集关联分析

道岔转辙设备的工作状态会受外界环境因素的影响，必须对岔区环境温湿度和岔区积水、油污等信息进行采集关联分析。如高温环境会使尖轨涨轨，使串动量得不到释放，高湿环境会使设备的一些金属部件生锈，油污环境会使滑床板胶垫失效。可以通过岔区环境的监控对道岔设备运行的健康状态进行预测评估。

4）道岔维护检修数据信息的采集关联分析

采集道岔转辙设备日常维护作业及工电联检作业的参数检测情况和工况检查情况等的维护检修数据信息。通过开发手持终端机，在作业过程中将数据录入后通过网络传至运维管理平台，对日常积累的数据信息进行趋势分析，在故障发生前判别出道岔转辙设备所处的退化状态。

3.2 现有采集数据信息的动态关联分析

1）电流、功率曲线与表示缺口的采集信息进行关联分析

对转辙设备采集的动作电流、功率曲线结合缺口偏移量的动态和静态数据进行关联分析，获得道岔转辙设备各种杆件销孔旷动及其工况变化的趋势信息。

2）启动信息与表示信息的关联分析

利用道岔动作电流、功率曲线的动作情况和道岔表示电压信息进行关联分析，利用表示电路与启动电路的一些相同支路，结合其不同电路故障状态信息进行关联分析，进一步缩小故障定位的范围。

3）转辙机一二动、前后机状态信息的关联分析

对双动道岔的一动转辙机状态信息和二动转辙机状态信息进行关联分析，以及双机牵引的前机转辙机状态信息和后机转辙机状态信息进行关联分析，可以精确定位故障转辙机。

4）电源监测数据信息的关联分析

对信号集中监测采集的电源屏、组合架熔丝等电源状态信息与转辙机电源信息进行关联分析，当转辙机电源出现异常时，可以准确判断电源故障点。

5）电缆绝缘监测信息的关联分析

对信号集中监测采集的道岔电缆芯线对地绝缘的情况进行关联分析，可以结合其电缆绝缘的变化情况，对道岔转辙设备电缆退化状态进行提前预警。

3.3 跨系统、跨专业的数据信息关联分析

1）信号联锁设备数据信息的关联分析

利用联锁设备原有对 DCJ、FCJ、SJ、DBJ、FBJ的驱采信息结合道岔动作电流、功率曲线和表示电压信息等对道岔转辙设备的一些启动故障、表示故障等进行定位分析。

2）工务设备数据信息的关联分析

根据工务设备状态参数中与道岔状态有关的设备，按结构类信息、位移类信息、力类信息等数据，对尖基轨密贴、尖轨开口、尖轨伤损、尖轨磨损、扣件状态、平面线形、滑床板状态、尖轨（基本轨）位移、钢轨爬行、钢轨纵横位移、基本轨受力、尖基轨垂向力分配等状态信息，结合转辙机运行状况进行关联分析，对转辙设备的健康状况进行预判。

4 监测系统功能的改进

为进一步完善转辙设备动作逻辑的分析，获得更多的预警信息及精确的故障定位，需对信号集中监测系统监测的广度和深度进行补充，具体功能改进如下。

4.1 完善表示电压采集数据

完善道岔表示电压X1线的数据监测，通过增加道岔表示定位X1线、X2线和反位X1线、X3线电压的监测采集点，使预警信息和故障定位进一步有效缩小到具体某条线、某个点（如电阻R1短路、电阻R短路、表示继电器短路、二极管击穿、整流堆混线等相关电压），有效减少现场故障定位及处置的工作量。

4.2 增加采集道岔转换阻力的监测功能

增加采集道岔转换动作阻力的监测，目前使用的道岔转换电流曲线和功率曲线不能真正反映三相交流转辙机的转换动作阻力情况，增加采集转换阻力信息后，可以通过分析转换阻力曲线的数值参数，正确分析道岔转换过程中的机械动作特性。

4.3 增加断相保护器（DBQ）输出电压监测功能

通过增加DBQ输出的AC380 V和DC24 V的监测功能，可以有效发现由DBQ器材不良造成的三相电源不完整的故障。

4.4 增加保护继电器（BHJ）监测监功能

通过增加BHJ的采集，可以配合道岔动作电流曲线对道岔已动作但未到位的情况进行判别，是1DQJ先落下还是BHJ先落下，对此类故障进行精确定位。

4.5 实现声响报警

对站机、终端、服务器软件进行相应改进，安装声卡、音箱等，设置报警器，实现音响报警功能，在故障预警和报警时进行声控报警，提醒维护人员。

5 总结和展望

以上几项道岔转辙设备改进与功能拓展的思路，都是智能运维平台系统不断完善过程中的有益探索。目的是提前预知和管理道岔故障的发生，为维修和故障处理分析提供完整、真实、有效、可靠的信息数据，为逐步实现预防修提供有力保障。

人工智能时代已经开启，通过大数据应用实现人工智能的时代即将到来，数据质量和数据全面性的保证，以及通过不断提高数据分析的能力和方法，可以决定智能分析的准确度，全面的掌控信号设备运行状态，实现地铁信号设备真正的智能运维，为地铁运营的安全畅通提供安全保障。