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基于智能运维系统列车跳站问题研究.pdf

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资源描述

1、第5期2 0 2 3年9月N o.5S e p t.2 0 2 3运用检修文章编号:2 0 9 7-0 3 6 6(2 0 2 3)0 5-0 0 6 2-0 5基于智能运维系统列车跳站问题研究屈利杰,吴 强,杨苡辰,王 亮(中车南京浦镇车辆有限公司 数字化部,江苏 南京 2 1 0 0 0 0)摘 要:现代城市轨道交通是一个复杂的系统,自动化程度日益提高,并朝着智能化、集成化、模块化的方向发展。车辆作为城市轨道交通的重要载体,在运营过程中一旦发生故障,将直接影响交通,延误车辆运营计划,严重时会危及乘客安全,扰乱公共秩序。2 0 2 1年,国务院印发了 交通强国建设纲要,提出大力发展智慧交通,

2、构建安全、便捷、高效、绿色、经济的现代化综合交通体系。轨道交通车辆智能运维系统可以实现实时监控、故障诊断、健康管理、统计分析等功能,对车辆的安全运行有着重大的意义。本文基于智能运维系统,结合某线路的实际数据,针对下一站I D变化时刻与下一站最大距离变化时刻不同步的问题,提出根据下一站I D的取值以及进站前-出站后阶段使用站间距的方法,解决智能运维系统中车辆在站点图上实时准确显示的问题,通过对比可知,基于下一站I D的列车跳站研究方法具有较强的先进性,准确性更高。研究表明,此方法具有很好的实际应用价值,可以推广到其它地铁线路中应用。关键词:轨道交通;智能运维系统;实时监控;站间距;下一站I D中

3、图分类号:U 2 3 9.5 文献标志码:B d o i:1 0.3 9 6 9/j.i s s n.2 0 9 7-0 3 6 6.2 0 2 3.0 5.0 1 2R e s e a r c h o n T r a i n S k i p-s t o p B a s e d o n I n t e l l i g e n t O p e r a t i o n a n d M a i n t e n a n c e S y s t e mQU L i j i e,WU Q i a n g,YANG Y i c h e n,WANG L i a n g(D i g i t a l D e p

4、 a r t m e n t,C R R C N a n j i n g P u z h e n C o.,L t d.,N a n j i n g 2 1 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:M o d e r n u r b a n r a i l t r a n s i t i s a c o m p l e x s y s t e m w i t h i n c r e a s i n g d e g r e e o f a u t o m a t i o n a n d d e v e l o p i n g t o w a r d s i n t e

5、 l l i g e n c e,i n t e g r a t i o n a n d m o d u l a r i z a t i o n.A s a n i m p o r t a n t c a r r i e r o f u r b a n r a i l t r a n s i t,o n c e t h e v e h i c l e f a i l s i n t h e o p e r a t i o n p r o c e s s,i t w i l l d i r e c t l y a f f e c t t h e t r a f f i c,d e l a y t

6、 h e o p e r a t i o n p l a n,a n d e v e n e n d a n g e r t h e s a f e t y o f p a s s e n g e r s a n d d i s t u r b t h e p u b l i c o r d e r.I n 2 0 2 1,t h e S t a t e C o u n c i l i s s u e d t h e“O u t l i n e f o r B u i l d i n g a S t r o n g T r a n s p o r t a t i o n C o u n t r

7、 y”,p r o p o s i n g t o v i g o r o u s l y d e v e l o p i n t e l l i g e n t t r a n s p o r t a t i o n a n d b u i l d a s a f e、c o n v e n i e n t、e f f i c i e n t、g r e e n a n d e c o n o m i c a l m o d e r n c o m p r e h e n s i v e t r a n s p o r t a t i o n s y s t e m.T h e i n t

8、e l l i g e n t o p e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c e s y s t e m o f r a i l t r a n s i t v e h i c l e s c a n r e a l i z e t h e f u n c t i o n s o f r e a l-t i m e m o n i t o r i n g,f a u l t d i a g n o s i s,h e a l t h m a n a g e m e n t,s t a t i s t i c a l a n a l y s i s a

9、n d s o o n,w h i c h i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e t o t h e s a f e o p e r a t i o n o f v e h i c l e s.O n t h i s b a s i s,c o m b i n e d w i t h t h e a c t u a l d a t a o f a c e r t a i n l i n e,i n v i e w o f t h e p r o b l e m t h a t t h e c h a n g e t i m e o f t h e

10、n e x t s t a t i o n I D i s o u t o f s y n c w i t h t h e c h a n g e t i m e o f t h e m a x i m u m d i s t a n c e o f t h e n e x t s t a t i o n,t h i s p a p e r p u t s f o r w a r d t h e m e t h o d a c c o r d i n g t o t h e v a l u e o f t h e n e x t s t a t i o n I D a n d t h e u

11、s e o f s t a t i o n s p a c i n g b e f o r e e n t e r i n g t h e s t a t i o n a n d a f t e r l e a v i n g t h e s t a t i o n t o e n s u r e t h e r e a l-t i m e a n d a c c u r a t e d i s p l a y o f t h e v e h i c l e s o n t h e s t a t i o n m a p i n t h e i n t e l l i g e n t o p

12、e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c e s y s t e m.B y c o m p a r i s o n,i t c a n b e s e e n t h a t t h e r e s e a r c h m e t h o d o f t r a i n s k i p-s t o p b a s e d o n t h e n e x t s t a t i o n I D i s m u c h m o r e a d v a n c e d a n d a c c u r a t e w i t h g o o d p r a c

13、t i c a l a p p l i c a t i o n,a n d c a n b e e x t e n d e d t o o t h e r s u b w a y l i n e s.K e y w o r d s:r a i l t r a n s i t;i n t e l l i g e n t o p e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c e s y s t e m;r e a l-t i m e m o n i t o r i n g;s t a t i o n s s p a c i n g;n e x t s t o p

14、I D收稿日期:2 0 2 2-1 0-2 5第一作者:屈利杰(1 9 9 1),女,工程师。近年来,随着大数据技术的不断发展,以地铁车辆为代表的轨道交通装备的智能化程度越来越高,大数据1-2、物联网3-4、5 G5-7等技术在轨道交通领域中得到了越来越多的应用。保证行车安全、提高旅客舒适度、降低运维成本、减少故障发生,是我国轨道交通行业发展的目标。车辆智能运维系统通过车载设备采集基于智能运维系统列车跳站问题研究 屈利杰,吴 强,杨苡辰,王 亮列车运行过程中的实时和离线数据,通过车地通道传输到地面智能运维服务器集群,在地面经过一系列综合分析和诊断,实现了实时监控、故障诊断、健康管理、统计分析等

15、功能,对车辆状态监控、列车安全运行、车辆修 程 修 规 完 善、降 低 维 修 成 本 起 到 了 很 大 的 作用8-1 0。本文基于智能运维系统对实时监控界面车辆定位在站点图中存在的问题进行分析,基于下一站I D与距下一站最大距离时间变化不同步的问题,结合某线路的实际列车运行数据,提出基于下一站I D的列车跳站研究与基于站间距的列车跳站研究,经过对比可知,采用基于下一站I D的列车跳站研究具有较强的先进性,准确性更高。1 问题分析在一些实际地铁运行线路中,对于列车从A站运行到相邻B站的过程中,地面系统收到下一站I D的变化时刻与距下一站最大距离的变化时刻不同步,在下一站距离从最大值减小到0

16、的过程中,下一站I D始终保持不变。当列车到站后,下一站I D发生变化,距下一站距离为0,此时智能运维系统界面上根据收到的数据列显示车会跳到下一站B;在列车停留在A站站台期间,对于智能运维系统收到的是同一包数据,由于收到的数据中下一站I D保持不变,当距下一站距离最大时,列车会重新跳回A站;之后会根据收到的距下一站距离变化在智能运维系统的站点图上准确显示列车在A站与B站之间的位置。针对某线路的实际运行情况,选取2 0 2 2年5月2 6日某一列车8时1分0秒至8时8分0秒的数据,车载系统传输到地面的数据周期是1 s,如图1所示,列车在8时5分4 9秒时下一站距离变为0 m,此时下一站I D为2

17、 9,此时列车处于到站状态,假设列车停在A站,下一站为B站,A站与B站之间的距离为2站之间的站间距,在8时6分7秒下一站I D发生变化,此时下一站I D为3 0,下一站距离为0米,此时列车会直接跳到B站。如图1所示,在8时7分1 0秒,距下一站距离为1 2 1 1 m,为2站点之间的最大距离,此时下一站I D仍为3 0,列车又会重新跳回A站,使距离B站的距离为1 2 1 1 m,之后在智能运维系统的站点图上列车根据收到的数据距下一站距离的变化在2站之间正常行驶。2 技术理念2.1 基于下一站I D的列车跳站研究针对上述问题分析,综合考虑4个信号数据,分别是列车综合速度、当前站I D、下一站I

18、D以及距下一站距离,结合某线路的实际数据,选取2 0 2 2年5月2 6日某一列车8时1分0秒至8时8分0秒的当前站I D、下一站I D、距下一站距离、列车速度的实际变化情况,对其进行研究,如图2所示。图1 某线路下一站I D 和距下一站距离的实际变化情况 通过分析发现:(1)当列车速度不为零,当前站I D和下一站I D不相等,并且距离下一站距离不为0时,在智能运维系统中使下一站I D的取值等于实际收到的本包数据中下一站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;(2)当列车速度不为零,当前站I D和下一站I D不相等,并且距离下一站距离为0时,在智能运维系统中使下一站I D的取值等

19、于实际收到的本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;(3)当列车速度不为零,当前站I D和下一站I D相等,并且距离下一站距离不为0 时,在智能运维系统中使下一站I D取值等于实际收到本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;(4)当列车速度不为零,当前站I D和下一站I D相等,并且距离下一站距离为0时,在智能运维系统中使下一站I D取值等于实际收到本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;(5)当列车速度为零,当前站I D和下一站I D不相等,并且距离下一站距离不为0时,在智能运维系统中36第6 0卷第5

20、期2 0 2 3年9月使下一站I D取值等于实际收到本包数据中下一站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;图2 某线路当前站I D、下一站I D、距下一站距离、列车速度的实际变化情况 (6)当列车速度为零,当前站I D和下一站I D不相等,并且距离下一站距离为0时,在智能运维系统中使下一站I D取值等于实际收到本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置;(7)当列车速度为零,当前站I D和下一站I D相等,并且距下一站距离不为0时,在智能运维系统中使下一站I D的取值等于实际收到的本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车位置;(8

21、)当列车速度为零,当前站I D和下一站I D相等,并且距离下一站距离为0时,在智能运维系统中使下一站I D取值等于实际收到的本包数据中当前站I D,即可在智能运维系统站点图上准确显示列车的位置,具体逻辑如表1所示。表1 下一站I D取值判断逻辑序号列车速度是否为零当前站I D和下一站I D是否相等距下一站距离是否为零下一站I D取值1否否否下一站I D2否否是当前站I D3否是否当前站I D4否是是当前站I D5是否否下一站I D6是否是当前站I D7是是否当前站I D8是是是当前站I D 综上所述,根据当前时刻列车速度是否为零;当前站I D和下一站I D是否相等;距下一站距离是否为零这三个逻

22、辑判断结果进行与运算,得到用于显示的下一站I D取值,结合实际收到的距下一站距离的变化,即可在智能运维系统的站点图上准确显示列车的位置。2.2 基于站间距的列车跳站研究列车在正线行驶过程中,根据终点站信息确定列车上下行方向,根据收到的车辆信号判断列车的行驶状态,以本次当前站I D变化到下一次当前站I D作为1个周期,可以把列车的运行状态分为2个阶段:分别是进站后-出站前和出站后-进站前。进站时刻定义为当前站I D改变的时刻,出站时刻定义为列车速度开始大于1 0 k m/h的时刻。对于进站后-出站前这段时间,下一站距离等于当前站与下一站站间距,站间距是已知量。对于出站后-进站前这段时间,列车下一

23、站距离与智能运维系统中收到的实际下一站距离保持一致,具体执行流程如图3所示。根据某条线路收到的实际运行情况,选取2 0 2 2年5月2 6日某一列车8时1分0秒至8时8分0秒数据,如图4所示,以8时2分2 3秒到8时5分3 8秒为1个周期,当前站I D在8时2分2 3秒跳变为2 8,列车速度在8时4分2 8秒变化为1 2.3 k m/h,定义这段时间为进站后-出站前阶段;当前站I D下一次变化时间为8时5分3 8秒,所以8时4分2 8秒至8时5分3 8秒定义为出站后-进站前阶段。进站后-出站前阶段距下一站距离为1 4 3 1 k m,出站后-进站前阶段距下一站距离与实际收到的数据保持一致,据此

24、,智能运维系统站点图上可实时准 确显示列车 在各站点的 运行位置。46基于智能运维系统列车跳站问题研究 屈利杰,吴 强,杨苡辰,王 亮图3 执行流程图图4 某线路当前站I D、距下一站距离以及列车速度的实际变化情况2.3 基于下一站I D和站间距的列车跳站研究对比分析 在实际项目执行过程中,对于车载设备发送到地面的数据,在软件实现层面获取列车跳站时间难度较大,并且在车辆实际运行过程中,由于存在时间抖动和延时,所以基于站间距的列车跳站研究误差较大。采用基于下一站I D的列车跳站研究更容易实现,目前已经运用在实际项目中,效果较好。针对地铁线路中下一站I D和距下一站距离的变化时刻不同步问题,采用基

25、于下一站I D的列车跳站研究方法可以很好的解决此问题,该方法可以广泛应用于地铁线路。根据列车速度、当前站I D、下一站I D以及距下一站距离得出下一站I D的实际取值,此方法在解决智能运维系统问题上具有一定的先进性。3 结论智能运维系统作为近年来引进轨道交通领域的新兴方向,对交通强国建设具有重要的意义。本文以城市轨道交通车辆的智能运维系统为研究背景,基于下一站I D的变化时刻与下一站最大距离变化时刻不同步问题,结合某线路的实际数据,提出改变下一站I D的取值方法,同时提出选用站间距作为进站前-出站后阶段的下一站距离方法,以此解决地面P HM系统实时监控界面列车跳站问题。通过对比发现,采用基于下

26、一站I D的列车跳站研究方法具有较强的先进性,准确性更高,目前此方法已经在实际项目中成功运用,可以推广到其它地铁线路中应用。参考文献:1 赵焱,曾云峰,陈龙,等.基于大数据的城轨车辆P HM智能运维系统的研究与实践J.铁道车辆,2 0 2 2,6 0(6):1 3 3-1 3 8.Z HAO Y a n,Z E N G Y u n f e n g,CHE N L o n g,e t a l.R e s e a r c h a n d p r a c t i c e o f P HM i n t e l l i g e n t o p e r a t i o n a n d m a i n t

27、e n a n c e s y s t e m f o r u r b a n r a i l v e h i c l e s b a s e d o n b i g d a t aJ.R o l l i n g S t o c k,2 0 2 2,6 0(6):1 3 3-1 3 8.2 陈文乐.基于大数据的轨道交通多专业智能运维研究J.设备管理与维修,2 0 2 2(1 7):4 8-4 9.CHE N W e n l e.R e s e a r c h o n m u l t i d i s c i p l i n a r y i n t e l l i g e n t o p e r

28、a t i o n a n d m a i n t e n a n c e o f r a i l t r a n s i t b a s e d o n b i g d a t aJ.E q u i p m e n t M a n a g e m e n t a n d M a i n t e n a n c e,2 0 2 2(1 7):4 8-4 9.3 李昭勇,李梓靖.面向轨道交通智能监控的物联网技术分析J.城市建设理论研究(电子版),2 0 2 0(1 4):5 3.L I Z h a o y o n g,L I Z i j i n g.A n a l y s i s o f I o

29、 T t e c h n o l o g y f o r i n t e l l i g e n t m o n i t o r i n g o f r a i l t r a n s i tJ.T h e o r e t i c a l R e s e a r c h o n U r b a n C o n s t r u c t i o n(E l e c t r o n i c V e r s i o n),2 0 2 0(1 4):5 3.4 张春杰,武智博,张硕桐.物联网及人工智能技术在城市轨道交通综合监控系统中的应用探究J.电子世界,2 0 2 0(7):5 5-5 6.Z HAN

30、 G C h u n j i e,WU Z h i b o,Z HAN G S h u o t o n g.R e s e a r c h o n t h e a p p l i c a t i o n o f I o T a n d a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t e c h n o l o g y i n t h e c o m p r e h e n s i v e m o n i t o r i n g s y s t e m o f u r b a n r a i l t r a n s i tJ.E l e c-t r o

31、 n i c s W o r l d,2 0 2 0(7):5 5-5 6.5 张艳,赵国强.基于5 G的城市轨道交通车地无线通信应用J.计算机与网络,2 0 2 1,4 7(1 8):6 9-7 3.Z HAN G Y a n,Z HAO G u o q i a n g.A p p l i c a t i o n o f 5 G b a s e d u r b a n 56第6 0卷第5期2 0 2 3年9月r a i l t r a n s i t v e h i c l e g r o u n d w i r e l e s s c o mm u n i c a t i o nJ.C o

32、 m p u t e r a n d N e t w o r k,2 0 2 1,4 7(1 8):6 9-7 3.6 陈琦.基于5 G技术的城市轨道交通车地数据转储方案研究J.城市轨道交通研究,2 0 2 2,2 5(1):2 3-2 6.C HE N Q i.R e s e a r c h o n u r b a n r a i l t r a n s i t v e h i c l e g r o u n d d a t a d u m p i n g s c h e m e b a s e d o n 5 G t e c h n o l o g yJ.U r b a n M a s s

33、 T r a n-s i t,2 0 2 2,2 5(1):2 3-2 6.7 赵伟慧,汪晓臣,孙同庆,等.基于5 G移动通信技术的城市轨道交通车地无线网络协同传输方案J.铁路 计算机应用,2 0 2 1,3 0(5):1 0-1 4.Z HAO W e i h u i,WAN G X i a o c h e n,S UN T o n g q i n g,e t a l.C o o p e r-a t i v e t r a n s m i s s i o n s c h e m e o f u r b a n r a i l t r a n s i t v e h i c l e g r o

34、 u n d w i r e l e s s n e t w o r k b a s e d o n 5 G m o b i l e c o mm u n i c a t i o n t e c h n o l o g yJ.R a i l w a y C o m p u t e r A p p l i c a t i o n,2 0 2 1,3 0(5):1 0-1 4.8 周健.城市轨道交通车辆故障预测与健康管理技术研究D.南京:南京师范大学,2 0 2 1.9 宋德刚,牛齐明.高速动车组大数据智能运维系统研究与应用J.铁路计算机应用,2 0 1 8,2 7(1 0):4 4-4 8.S

35、ON G D e g a n g,N I U Q i m i n g.R e s e a r c h a n d a p p l i c a t i o n o f b i g d a-t a i n t e l l i g e n t o p e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c e s y s t e m f o r h i g h s p e e d E-MU sJ.R a i l w a y C o m p u t e r A p p l i c a t i o n,2 0 1 8,2 7(1 0):4 4-4 8.1 0 江炘坤,宋冬利.轨道

36、交通健康管理系统关键技术研究综述J.中国铁路,2 0 2 2(3):1 6-2 2.J I ANG X i n k u n,S ON G D o n g l i.O v e r v i e w o f k e y t e c h n o l o g i e s i n r a i l t r a n s i t h e a l t h m a n a g e m e n t s y s t e mJ.C h i n a R a i l w a y,2 0 2 2(3):1 6-2 2.(上接第5 6页)力下的运行安全试验。TUV S UD在其车辆测试中心按照 E N 1 4 3 6 3:2 0

37、 1 6 铁路设施 铁路车辆运行特性的验收试验 运行性能试验和稳定性试验 的方法1测试了S g g m r s s 9 0 型关节式集装箱平车的脱轨安全性,该试验是在空车和部分加载时进行的,以检验最不利的加载条件组合和刚度。在空车和部分加载状态下,2个转向架的最大车轮爬坡量为2 mm,小于极限值(5 mm)。该车符合E N 1 4 3 6 3:2 0 1 6标准要求8。6.7 在纵向压缩力下的运行安全试验2 0 1 9年8月,委托TUV S UD进行了在纵向力作用下的运行安全试验。TUV S UD在一段S曲线(1 5 0 m曲线和反向曲线,中间有6 m直线轨道)上对一辆S g g m r s

38、s 9 0 型关节式集装箱平车进行了一系列的推进测试,用于确定可承受的纵向压缩力。总共进行了2 4次有效测试,平均纵向压缩力为2 6 4 k N,在此纵向压缩力下侧轴向力、车轮抬升力和水平方向缓冲器最小重叠的评估标准没有达到极限。在纵向压缩力下的运行安全试验满足E N 1 5 8 3 9:2 0 1 2+A 1:2 0 1 5 铁路应用设施 铁道车辆的运行特性的验收试验 货车 纵向压缩力下运行安全性试验 要求9。7 结束语S g g m r s s 9 0 型关节式集装箱平车通过了欧盟的T S I符合性认证、C S M1 0安全评估,并获得了E R A授权的欧盟线路正式上线许可。2 0 2 1

39、年底,该车陆续交付客户并在泛欧大陆上线运营,经过了1年的持续运用,车辆状态良好,获得了客户的高度认可。参考文献:1 跨欧大陆铁路系统“机车车辆-货车”子系统的互操作性技术规范Z.2 0 1 3.2 中铁检验认证(青岛)车辆检验站.Y 2 5 L s s 1-K型转向架构架强度试验报告R.2 0 1 8.3 中铁检验认证(青岛)车辆检验站.S g g m r s s 9 0 型关节式集装箱平车车体静强度试验报告R.2 0 1 8.4“机车车辆 噪声”有关的互联互通技术规范Z.2 0 1 4.5 P R O S E A G.S g g m r s s 9 0 T S I 噪声试验报告R.2 0 2 0.6 P R O S E A G.S g g m r s s 9 0 制动试验报告R.2 0 2 0.7 TUV S UD R a i l Gm b H.S g g m r s s 9 0 冲击试验报告R.2 0 2 0.8 TUV S UD R a i l Gm b H.S g g m r s s 9 0 在扭曲轨道上的脱轨安全性试验报告R.2 0 2 0.9 TUV S UD R a i l Gm b H.S g g m r s s 9 0 在纵向压缩力下的运行安全试验报告R.2 0 2 0.1 0 关于风险评估和评估的通用安全方法Z.2 0 1 3.66

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