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摘要：本文阐述地铁信号系统维护业务的现状和发展需求，提出通过对地铁信号系统的海量运行数据进行收集与整理，从而进行综合分析与预警的应用方案，其目的是提高维护工作质量，实现设备故障的提前预警和主动维护，对提高故障定位效率，保障运营质量等具有很好的现实意义。
关键词：地铁信号系统；大数据；主动维护；故障预警
1 地铁信号系统维护业务的现状和需求
1.1 应用现状
随着信息化技术和通信技术的发展，地铁信号系统的集成度和自动化程度逐渐提高、功能日益强大，提高了列车运行效率、减轻了运营人员的工作强度。与此同时，由于系统集成度和复杂度的增加，信号系统的故障也对正常运行造成了更大的影响。如何对信号系统的运行状态进行监测，以尽量减少故障所产生的影响，是提高信号系统运营维护质量的一个重点课题。受制于维护工作的人力资源和技术手段，目前的日常维护基本上围绕着设备的机械故障进行。对于电气故障，以事后修为主。性能方面的电气故障发生后，由于没有定位故障的可靠手段，一般会采取分散有关部件进一步定位故障的方式来确定故障部件。对于设备的电气性能下降，通常会在发生2次故障后，才能定位故障部件并进行更换。为减少信号系统故障对运营造成的负面影响，就必须要做到“事前修”，也就是在部件性能下降到一定程度后就进行更换。信号系统的日志信息是判断其运行状态和故障原因的重要手段。各厂商的信号设备都对此作了大量工作，目前主流信号厂商都已实现日志的在线存储与报警。维护人员结合报警信息对故障时段的日志进行分析，可以基本实现故障原因的分析与定位。但是，由于日志的信息太过庞大，以目前维修人员的人力资源而言，仅能实现对出现故障的列车进行日志下载与分析，且人工分析严重依赖个人的经验和细致程度。依靠人工对日志进行分析、归类和推理来实现故障预警是不行的。
1.2 需求分析
对信号系统日常运行数据进行自动下载与分析，通过对其进行大数据的挖掘，从中分析出各部件的运行状态和运行过程中的事件。通过对运行状态的趋势分析和运行事件的组合比对，最终实现设备的故障预警和隐患排查。信号系统的维护支持设备应具备以下2种功能：
（1）故障定位与预警
通过对系统运行参数的统计与分析，对关键性的性能指标定期进行监测。在设备性能下降到一定程度后进行报警，及时提醒维修人员更换。通过这种方式可实现“事前修”，可极大降低设备故障对运营的影响。
（2）自动化的日志收集与可编辑的日志分析
通过自动化手段对车载日志进行归集和存储，可为信号系统的大数据处理提供数据支撑。列车运行信息的大数据处理应充分考虑信号系统维护作业的特点，为维修人员提供友好的人机界面，实现检查项目和检查策略的可编辑。
2 系统设计与实现
2.1 系统架构
基于上述需求分析，提出构建地铁车载信号设备主动维护系统（简称系统）。在车库中部署车-地无线通信设备，每个车头安装相应的日志下载设备。列车回库后，设备自动把车载日志下载到数据处理服务器。由数据处理服务器对数据进行解析归类，并把分析结果体现到操作终端上。系统主要包含3部分设备：列车的日志下载设备、数据传输设备和日志的综合分析设备（见图1）。
图1 系统构成原理
（1）列车的日志下载设备
该设备安装在列车上，主要负责与既有信号设备的接口。为了避免对正线运行设备产生影响，该设备设计为应答机制。只有在进入车辆段内收到地面设备的激活信号后，才会与信号系统进行通信，开始下载信号系统运行信息。
（2）数据传输设备
数据传输设备采用基于802.11n协议的无线通信装置，实现车载数据的高速下载。
（3）日志的综合分析设备
日志的综合分析装置主要包含数据处理服务器和维护人员操作终端。数据处理服务器主要完成数据的处理与存储。操作终端主要完成分析报告的显示和分析策略的输入等功能。
2.2 数据处理原理
数据处理原理主要是基于行为模式识别算法，对海量数据进行提取、归类和智能分析。
2.2.1 行为模式的提取与编辑
行为模式的提取与编辑的基本思想是基于对周期性数据的事件化处理，根据设置的提取原则把大量的数据转化为相互关联的行为序列。通过对事件序列的检查，获取需要的故障信息。对于已知行为，可以编辑固定的检查模式，对所有车进行定时检查。维护人员也可根据需要，随时编辑新的检查模式。编辑时，每个行为有如下选项：
（1）选择信息单元类型：如速度。维护终端软件内置了车载信号系统所涉及到的速度、位置、制动力、加速度、无线信号强度等所有信息单元类型。
（2）选择信息单元来源：如自动列车防护（ATP）。信息单元来源即指明该信息单元取信哪个车载信号子系统中的数据。
（3）输入目标值：如45 km /h。信息单元类型选择后，程序会根据信息单元类型对输入目标值自动进行合理性检验。
（4）选择对目标值的比较策略：如“大于等于”。程序中对每个信息单元类型都内置了相应的比较策略，如“大于”、“小于”、“等于”以及近似值模糊比较等。若进行近似值模糊比较，则需要进一步输入模糊区间。
（5）选择行为方式：如“一直是”。程序对行为内置了“连续出现 n 次”、“一直是”、“一直否”等方式。至此，单个行为编辑完成，一个行为模式可包含多个行为，通过顺次编辑每个行为可组成一个行为的顺序树枝干，即一个行为模式。每个行为模式编辑好后都可通过点击按钮进行保存，再次使用时，只要选择或搜索相应行为的名称进行选择，就可直接使用该行为模式进行数据分析。维护终端软件根据选择的行为模式在海量记录信息中进行综合识别和匹配计算后，会将已经出现的和可能出现的故障以报表方式呈现出来。程序具体处理流程见图2。
图2 行为模式建立与识别流程
根据列车运行规律，可定义一个正常行为序列。例如，列车在起点车站A至终点车站B之间的运行，中间会经历过应答器、对标停车、自动列车运行装置（A TO）启动、给出门使能、司机开关门操作等事件，其发生的先后顺序和次数都是有规律的。可根据此项制定出正常的事件发生序列，对列车实际运行日志提取出实际运行事件序列后，与正常序列做对比，可以发现运营中的不正常现象，并重点分析是否有故障隐患。
2.2.2 性能指标的跟踪与比对
对于信号系统的传感器，根据其工作特点可以绘制出变化曲线。通过对单个设备不同时间的曲线对比、多个同类设备的曲线对比，可得出其性能变化趋势。具体处理原理如下：通过对日志信息中的测速报文、A TP处理报文和应答器接收报文的综合处理和分析，可以得出测速电机（O PG）、测速雷达、车载应答器传输单元（BTM）天线的工作状态，根据它们之间的偏差，可确定传感器的性能下降幅度并给出预警。详细分析过程见图3。
图3 性能参数提取与对比流程
3 结束语
根随着设备的逐年老化，由于部件性能下降而引起的故障会逐渐增多。在此提出的解决方案是以信号系统车载设备为突破口，基于大数据理念设计的维护辅助系统，可为地铁运营维护提供有效支持。通过对车载日志的全方位收集与分析，对线路信号设备及车载设备的性能下降做出检测。通过不同分析策略的组合，对潜在的信号设备故障做出预警。该系统对提高故障定位效率，受损部件提前更换，保障运营质量等有很好的现实意义。
参考文献
[1]赵时昱.基于数据融合的轨道交通车载故障智能诊断系统.智系统学报，2016（13）：
[2]吕安民.林宗坚.基于相关数学模型的关联规则应用研究.计算机科学，2015（05）
[3]严波.城市轨道交通信号系统的维护与保养模式.城市轨道交通研究，2015（09）
论文作者:李靖
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第11期
论文发表时间:2017/10/12
标签：信号论文; 设备论文; 故障论文; 系统论文; 日志论文; 数据论文; 数据处理论文; 《建筑学研究前沿》2017年第11期论文;