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铁路车辆运行安全监控系统(5T 系统) 优化方案研究

2016-12-07

铁道运输与经济 2016年4期
关键词:铁路局报警服务器

赵 颖

ZHAO Ying

(中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081)

(Institute of Computing Technology, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China)

铁路车辆运行安全监控系统(5T 系统) 优化方案研究

赵 颖

ZHAO Ying

(中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081)

(Institute of Computing Technology, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China)

在阐述铁路车辆运行安全监控系统(5T系统)既有功能和架构的基础上,分析系统性能和功能上存在的问题。为了解决性能问题,研究一种基于数据库日志分析的数据同步方法,基于此方法,提出数据同步与数据库读写分离的优化方案。针对功能上的问题,利用数理统计、信息整合等技术,提出TPDS和TADS报警联网监控与THDS热轴综合报警的解决方案。通过对5T系统进行优化,解决系统服务器资源紧张带来的各种问题,提高报警信息的利用率和准确率。

优化;数据同步;联网监控;综合报警

1 铁路车辆运行安全监控系统现状与问题分析

1.1 概述

铁路车辆运行安全监控系统 (以下简称“5T系统”) 由车辆轴温智能探测系统 (Trace Hotbox Detection System,THDS),车辆运行品质轨边动态监控系统 (Truck Performance Detection System,TPDS)、车辆滚动轴承故障轨边声学诊断系统(Trackside Acoustic Detection System,TADS)、货车故障轨边图像检测系统 (Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS) 和客车运行安全监控系统 (Train Coach Detection System,TCDS) 5 个监测子系统和 5T 信息综合应用子系统组成。5T 系统以红外、力学、声学、图像等车辆运行安全监测设备为基础,实时检测客、货车辆的运行状态,通过数据自动采集、数据集成、联网评判和综合应用,为各级铁路车辆管理提供车辆安全监控与管理服务。5T 系统功能结构图如图1所示。

5T 系统的各子系统利用不同的技术原理对车辆的主要部位进行实时探测和报警。其中,THDS利用红外线技术对列车轴温进行非接触式探测,从轴温上判断轴承运行状态,防范列车燃、切轴事故;TPDS 通过监测轮轨间的动力学参数,评判车辆的运行状态、车轮踏面损伤,防范提速后空车脱轨事故和踏面损伤车轮对车辆结构、轨道结构的破坏;TADS 采用声学诊断技术采集和分析轴承噪声信号,对滚动轴承裂缝、破损等故障进行在线诊断预报,可以提供有效的轴承内部早期故障诊断结果,在热轴之前发现故障;TFDS 应用图像自动采集与处理技术,自动抓拍运行货车的制动梁、转向架、车钩缓冲配件、基础空气制动装置、车底架、车体两侧等部位的全部图像,采用人机结合的方式进行故障检测,实现了列检作业的不停车检查;TCDS 利用车载安全监测装置,对客车制动装置、转向架、客车供电系统,以及轴温报警器、电子防滑器、车门等客车运行安全关键设备进行实时监测和诊断,并且通过车地无线传输,实现客车运行安全全程监控。以上各子系统从不同的角度,为各级车辆运用和管理部门提供报警或故障信息的实时监控、信息查询、统计分析等功能。综合应用子系统提供综合查询、全程追踪、综合统计等功能,从而实现不停车检查、车辆运行故障预警及闭环管理,为保障客货车辆运行安全、提高运输效率发挥重要作用[1]。

图15 T 系统功能结构图

1.2 5T 系统既有架构

5T 系统采用中国铁路总公司 (以下简称“总公司”)和铁路局2级部署架构,总公司级应用为总公司车辆管理部门提供综合查询、统计分析和决策支持等服务,铁路局级应用为铁路局车辆管理部门和列检作业人员分别提供查询分析和报警监控等服务。5T 系统由硬件设备和应用软件2部分构成,硬件设备由探测站设备、铁路局服务器、总公司服务器3级组成,探测站设备采集货车状态信息,逐级上传至铁路局、总公司服务器,铁路局服务器主要存储本局范围内探测设备的监测信息,总公司服务器存储全路的监测信息。总公司级应用软件将车辆的检修信息、报警汇总信息由总公司服务器同步到铁路局服务器,实现基于多点监测信息的联网综合报警评判[2]。5T 系统既有架构如图2所示。

图25 T 系统既有架构图

1.3 存在的主要问题

随着 5T 系统监测设备覆盖范围的不断扩大,采集的数据量成倍增长,服务器难以满足大量数据处理、存储和应用的要求,导致 5T 系统在性能上出现一些问题。同时,经过多年的运用与实践,发现 5T 系统在功能和探测站布局方面也存在一些问题。

(1)性能问题。①数据集成可能出现延迟,使监测报警信息推送滞后,影响现场作业人员依据监测报警信息进行列车检查作业。②数据的实时性和一致性难以保证,进而影响联网评判的准确性,容易造成误判或漏判。③查询分析等综合应用的响应速度慢,影响用户体验效果,不利于开展更加深入的数据挖掘分析。

(2)功能问题。①随着直通车的大量开行和列检作业场的布局调整,既有的 TPDS 和 TADS 探测站布局无法完全满足列检作业的需求,部分检测信息无法有效利用,车辆安全检查存在隐患。②作为防范燃、切轴事故的最后一关,THDS 起着至关重要的作用,但也存在兑现率不高的问题,常发生误报、漏报等现象,导致热轴监控复核的工作量较大,进而影响运输效率的提高。

2 5T 系统优化方案

为了更好地发挥 5T 系统的作用,迫切需要对 5T 系统进行优化。为此,借鉴目前较为先进的数据同步、信息融合等技术,通过数据关联分析、联网应用、数据挖掘等手段,针对 5T 系统性能和功能上存在的问题,重点从数据同步、数据存储、联网监控、综合报警等方面进行优化,提高 5T 系统的整体性能,保证 5T 系统的准确性和高效性。

2.1 数据同步和存储优化

目前,5T 系统各级服务器之间的数据交互主要通过中间件传输数据文件。探测站采集的监测数据形成文件后逐级上传至铁路局服务器和总公司服务器,经过数据处理软件的读取和解析写入数据库监测表中;同时总公司服务器将汇总处理后的数据导出形成数据文件,再分发至各铁路局服务器;铁路局服务器将汇总信息解析后,同监测数据一起进行综合评判,得到报警评判结果。在这种情况下,数据库不仅需要存储大量的数据,还需要完成解析、评判、统计、导出等工作,并且为用户提供数据查询服务,随着数据累积和日采集量的增长,数据库的压力越来越大。因此,亟需优化数据同步和存储方式,以缓解数据库压力,解决性能上的问题。

ORACLE 数据库提供了 DataGuard、Streams、GoldenGate 等数据同步工具[3]。其中,DataGuard的基本原理是将日志文件从原数据库传输到目标数据库,然后在目标数据库上应用这些日志文件,从而使目标数据库与源数据库保持同步,它对网络带宽要求较高,并且要求主备库环境与结构必须完全一致;Streams 利用高级队列技术,通过挖掘日志文件生成变更的逻辑记录,然后将这些变更应用到目标数据库上,从而实现数据库之间或一个数据库内部的数据同步,它对源数据库产生较大压力,因而系统的稳定性较差;GoldenGate 是一种基于日志的结构化数据复制方式,它通过解析源数据库在线日志或归档日志获得数据的增删改变化,再将这些变化应用到目标数据库,实现源数据库与目标数据库同步,需要支付昂贵的费用。综合考虑项目成本和长远发展等多方面因素,借鉴上述数据同步工具的原理,研发一款基于数据库日志的同步工具[4],通过捕获数据库的归档日志变化,在不影响源数据库性能的情况下,将变化的数据复制到目标数据库中,从而实现数据的同步[5]。根据 5T 系统数据同步的特性,探测站采集到的数据仍然以文件形式,通过消息中间件逐级上传;而总公司到各铁路局的数据则采用上述数据同步工具进行同步,可以避免频繁地读写数据库和硬盘,造成服务器资源紧张,也能保证数据同步的时效性。

根据 5T 系统数据存储与应用的特点,将数据库按功能还分别划分为写库和读库,写库主要负责实时数据存储写入,而读库则主要面向数据查询和分析等需求。写库和读库间数据同步可以通过上述数据同步工具实现。通过这样的读写功能拆分,既实现了对业务数据的备份,还可以避免数据入库与统计分析之间相互影响,大大提高用户体验。此外,该数据同步工具支持一对多、异构的复制,所以读库可以根据业务需求实现横向扩展和按需复制功能[6]。

2.2 TPDS 和 TADS 报警联网监控

当前,全路共安装并且联网 TPDS 设备 130 余台、TADS 设备 80 台、TFDS 设备近 400 台、THDS设备 5 500 余台。根据运用规程,各铁路局分别在TPDS、TADS 测点的前方列检作业场设置监控终端,对通过 TPDS、TADS 测点的车辆进行监控,对到达本站作业的报警车辆进行复核,对超过运用标准的车辆采取扣车处理。

由于 TPDS、TADS 测点数相对较少、覆盖范围有限,而近年来为提高运输效率铁路大面积开行直通列车,列检作业场的设置也有所调整,既有的预报模式无法满足新的运用要求。例如,尽管有的列检设置了监控终端,但无法对直通的报警车辆检查复核与处理;而有的列检有条件对终到列车进行技术作业却没有设置监控终端,也无法获得报警信息,造成无法反馈作业信息,导致安全监控信息没有得到有效利用,同时也不利于报警信息的闭环处理。

针对这样的问题,通过采用信息整合技术,利用布局密度较高的 THDS 探测信息,将全路近期尚未处理的 TPDS、TADS 报警信息推送至 THDS 前方即将到达的列检作业场,在有技检作业条件的前提下,由列检人员对报警车辆进行复核处置。TPDS、TADS 报警联网监控如图3所示。

以郑州铁路局为例,增加联网监控功能后,应用范围从原来的 5 个列检作业场扩大到 27 个列检作业场。通过统计一个周期的数据可知,本地探测 TPDS 踏面损伤报警2375 辆次,占报警辆次的26%,扣修 15 辆,占扣修总数的 37.5%;联网推送踏面损伤报警 6 659 辆次,占报警辆次的 74%,扣修 25 辆,占扣修总数的 62.5%,报警信息的利用率提高近3倍,问题车辆的扣修率提高近2倍。

TPDS、TADS 由本地预报模式到联网预报模式的转变,可以将监控范围从几十个列检作业场扩展至全路所有具备技术作业条件的列检作业场,扩大了应用范围,提高了报警信息的利用率和反馈率,更大程度地保障了车辆与运输的安全。

2.3 THDS 热轴综合报警

货车燃、切轴事故会给铁路客户造成较大的经济损失,THDS 在防范燃、切轴事故方面发挥了重要的作用。然而,目前 THDS 存在的突出问题是兑现率不高,由于 THDS 的误报,不仅给热轴监控工作带来负担,也给铁路运输正常秩序带来较大干扰,尤其随着列车开行密度日益提高,安全和运输效率的矛盾日益突显。

通过 5T 系统多年积累的数据分析和现场检车复核经验发现,车辆部件的伤损、故障发生存在相互影响、相互关联的关系。因此,在 THDS 的轴温探测信息基础上,结合 TPDS 的踏面损伤、TADS滚动轴承故障的声学诊断、TFDS 的轴端故障等信息,采用数理统计分析方法、数据挖掘方法等分析技术,对不同地域、不同环境的大量监测数据进行分析,建立热轴综合评判模型,进行热轴综合报警评判。例如,根据对济南铁路局 5T 系统监测报警和实际复核情况进行比较和关联分析,提出车辆热轴报警综合评判模型,其功能如下[7]。

(1)对于既有热轴报警中激热报警和绝对温度达 105℃ 及以上的强热报警保持不变;

(2)对于既有红外热轴报警,如果从上一厂段修期至今有 TPDS 踏面损伤报警、TADS 轴承报警和 TFDS 轴承甩油中任一报警,维持红外热轴报警等级不变;

(3)对于红外热轴报警,如果从上一厂段修期至今没有 TPDS 踏面损伤报警、TADS 轴承报警和TFDS 轴承甩油报警,对于红外热轴报警进行降级处理:强热 (绝对温度在 105℃以下) 降为微 3;微 3降为微 2;微2降为微 1;微1降为无热轴报警。

根据 2013、2014 年济南铁路局的热轴报警和实际复核故障数据,热轴报警准确率提高约 60%,表明综合报警评判可以有效地提高热轴报警的准确率,降低对车辆运输组织的干扰,保障车辆运行安全。

2.4 5T 系统总体优化

在保持原有系统层级部署不变的情况下,通过改进数据同步、实现数据库读写分离,增加TPDS、TADS 联网监控,以及实现 THDS 热轴综合预报,对 5T 系统进行优化,优化架构如图 4 所示。5T 系统优化后能够解决因服务器资源紧张导致的各种性能问题,同时扩大 5T 系统的应用范围,提高监控报警信息的利用率和兑现率,为更好地保障车辆运行安全和运输效率提供技术支持[8]。

3 结束语

针对 5T 系统目前存在的一些问题,在技术上提出基于数据库日志分析的数据同步和数据库读写分离的优化方案,以缓解服务器资源的压力,解决了数据不一致和传输延时等性能问题,提高了系统的可靠性和可用性,为更深入地进行数据分析与挖掘奠定良好基础;在业务功能上,通过增加 TPDS、TADS 报警联网监控与 THDS 热轴综合报警功能,进一步提高信息的利用率和整合度,从而更好地保障了车辆运行安全性和运输效率。

[1] 赵长波,陈 雷. 铁路货车安全监测与应用概论[M]. 北京:中国铁道出版社,2010.

[2] 蒋 荟. 铁路车辆运行安全监控 (5T) 系统的研究与应用[J]. 公路交通科技,2009,26(S1):1-6. JIANG Hui. Research and Application on Railway Vehicle Running Safety Monitor System (5T)[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development,2009,26(S1):1-6.

图 4 5T 系统优化架构图

[3] 弗里曼,哈 特. Oracle Database 11g RMAN 备份与恢复[M]. 北京:清华大学出版社,2011. Freeman Robert G,Hart Matthew. Oracle RMAN 11g Backup and Recovery[M]. Beijing:Tsinghua University Press,2011.

[4] 林树泽,卢 芬. Oracle 11g R2 DBA 操作指南[M]. 北京:清华大学出版社,2013. LIN Shu-ze,LU Fen. Learn Oracle from Oracle Certified Master[M]. Beijing:Tsinghua University Press,2013.

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[6] 田 锐,刘 俊,贺义勇. 铁路行车安全信息系统设计探讨[J]. 铁道运输与经济,2015,37(5):32-37. TIAN Rui,LIU Jun,HE Yi-yong. Discussion on Information System Design of Railway Train Operation Safety[J]. Railway Transport and Economy,2015,37(5):32-37.

[7] 喻冰春,蒋 荟,赵 颖. 济南局车辆热轴综合预报辅助系统设计[C]//第十届中国智能交通年会学术委员会. 第十届中国智能交通年会优秀论文集. 北京:电子工业出版社,2015:381-385.

[8] 沙悦寒. 铁路货运安全检测监控设备维修维护管理系统开发与应用[J]. 铁道货运,2013,31(7):1-4. SHA Yue-han. Development and Application of Maintenance & Management System of Safety Inspection and Monitoring Equipments for Railway Freight Transportation[J]. Railway Freight Transport,2013,31(7):1-4.

责任编辑:冯姗姗

Study on Optimization of Running Safety Monitoring System of Railway Rolling Stock

This paper analyzes functions and problems of existing running safety monitoring system of railway rolling stock (i.e. 5T for THDS、TADS、TPDS、TFDS and TCDS), and in order to solve performance problem, a data synchronization method based on database log analysis was studied, based on which an optimization program of separating data synchronization with database read/write was put forward. As to functional problems, a solution combining TPDS and TADS alarm networking monitoring with THDS hotbox alarm was proposed based on technologies like mathematical statistics and information integration Through optimizing 5T systems, all kinds of problems caused by tense resource of system server were solved and the utilization rate and accuracy of alarm information were promoted.

Optimization; Data Synchronization; Networking Monitoring; Comprehensive Alarm

1003-1421(2016)04-0052-06

U298.1

A

10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2016.04.12

2016-03-10

中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2015X009-A)

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