徐鹏程
哈尔滨地铁 黑龙江省哈尔滨市 150000
摘 要：在地铁列车运行中，车载信号设备会形成各种各样的数据，为地铁列车配备车载信号设备数据采集和智能预警系统，可以收集这些数据，并对其进行分析，如果出现异常情况会给出预警；而地铁列车运行出现故障，也能分析故障数据，第一时间判断故障发生位置，为快速处理故障，尽快恢复通车提供全面支持。
关键词：地铁列车；车载信号设备；数据采集；智能预警系统
最近几年，我国城市建设水平越来越高，城市轨道交通得到广泛应用，地铁列车运营时间增加，运行数量也逐渐增多。但是，因为人为因素、设备突发故障等原因，导致地铁列车运行事故的数量也逐渐提升。为更好地排查事故原因，提升调查结果的科学性和客观性，需要在地铁列车上增设车载信号设备数据采集及智能预警系统，准确记录设备运行数据，也能起到智能预警的作用，从而为地铁列车良好运行和准确查找事故原因提供支持。
1、车载信号设备数据采集及智能预警系统的设计方案
1.1车载数据采集单元
本单元的主要作用就是进行ATO和ATP内部数据的访问、传输和记录，初步分析收集到的数据，并就其进行预处理，可以进行数据本地存储，还能保存故障数据，也可进行数据的实时下载。数据传输的实现方式分成多种，可以是DP接口传输，还可以是USB接口传输，也可以是网口传输，如果网卡故障，可选择另一种方式，那就是以维护终端，接通DP接口，连接上外接的便携存储设备，从而实现数据的下载和访问。
1.2数据处理解析模块
本模块的主要功能就是接受到车载数据的采集单元所收集到的数据，运用数据解析技术以及配置信息，在车辆的base基础上，实现数据解析的预处理以及数据流；并且可运用数据记录模块，可在数据存储到本地之后，也能在同步到数据库之后，进而后续的预警以及分析。
1.3数据展示模块
此部分就是各种曲线数据模式的展示，还有一些组合曲线模式数据的展示，实际上，工作人员根据自身需求，选取合适的本地数据文件，将其显示出来并分析。
1.4智能分析预警模块
在数据分析的统计模块基础上，可以分析出数字量的超限以及状态量的变化，综合各种各样的以往故障数据，以BP神经网络形成分类器构建数据和故障预警评估模型，在此基础上可以对列车当下运行数据进行分析，从而进行预警化判断[1]。
2、系统主要功能
2.1列车ATP及ATO的数据记录、采集、传输
综合运用列控车载设备运行原理，以不影响原来列控车载的相应设备的工作状态为前提，可以访问APT及ATO内部的数据，并将这些数据记录和分享，依据实际需求，采集需要数据，传输给智能数据处理模块；并借助数据存储模块，可记录采集数据，将其传输到硬件平台上存储，工作人员依据自身需求，拷贝数据到移动存储设备。
2.2数据处理解析
以实时使用的车辆base做数据分析，依照不同类型划分车辆数据，具体分类可以是轨道状态、进路地图、TSR等，依照这些分类标准，把数据存储到本地，此部分数据存储与ATP和ATO的存储不同，主要是为后期维护人员的维护工作而划分成不同类型的数据做参考。
2.3历史数据分析和统计
此功能的构成分成不同部分，数据记录模块、数据分析统计模块。
前一个模块可以记录历史数据，并依据需求做自由组合，依照需求分析，对象是历史数据，先将该对象导入到数据分析统计模块，进而可将历史数据显示出来，接着进行统计，还能实现按照需求查询。后一个模块则可以将导入的不同历史数据运用图表或者文字的形式显示出来，如果是一些特定的历史数据，还可以对其设定时间范围以及区段范围，以此为查询标准进行查询，还能将这些数据导出[2]。
2.4智能分析预警
此部分的功能就是在历史故障数据的基础上，运用BP神经网络模型对其分类，可以依据评估的结果，构成各种参数预警阙值或者故障判断的方法，从而可进行实时的预警。
3、车载信号设备数据采集及智能预警系统的应用现状
近些年，我国信息技术以及通信技术的发展水平同时提高，地铁信号系统有着更高的集成度，同时自动化水平越来越高。地铁信号系统的功能越来越强大，在极大程度上提升了列车运行的效率，进而使得运营人员工作强度减轻。并且，随着信号系统集成度以及复杂度的提升，出现故障的的危险性也越来越大，一旦有故障出现，将会对列车正常运营产生巨大影响[3]。为此，必须对使用车载信号设备数据采集及智能预警系统对信号系统进行监测及预警，从而降低因故障而造成的损失程度，也能提前感知故障危险，才能及时规避故障风险。数据采集和智能预警系统打破了原有列车维护，缺少电气设备信息收集功能的瓶颈，实现了准确查找电气设备故障的目的。此系统应用之后，可以在电气故障发生之后，找出故障具体位置，主要采用的方式就是对分散的部件做详细分析，从而定位出具体发生故障的位置。另外，还能提前预警哪部分运行不正常，从而提醒工作人员及时作出调整。当此系统应用之后，极大程度上减少了信号系统故障出现时对于列车运营时所造成的不良影响，可做到事前预警处理，对于列车运行不正常和运行状态判断以及故障原因的查找是非常重要的手段。维护人员可依据此系统给出的预警，提前处理可能出现问题的部分；而在故障出现后，也能第一时间确定故障位置，从而在最大程度上保证列车稳定运行[4]。
4、对系统的继续优化
4.1强调性能指标的对比与跟踪
对于本信号系统所用传感器，应当从工作特点出发，绘制多种多言的曲线。通过观察不同设备在不同时间所形成的曲线，可以看出每个设备在性能上所展现出的变化。为加强在设备的性能指标的对比与跟踪，做了如下的处理：详细分析日志信息中各项内容，包含ATP处理报文、测速报文、应答器接收报文等等，然后进行综合化地处理，进而可以观察到测速雷达、测速电机、车载应答器的传输单元天线，它们的具体工作状态，依照这些数据偏差，找出异常表现的部分，确定传感器部分存在的性能下降问题，接着做出预警提示。
4.2优化车载信号设备的维护
针对地铁车载信号设备，必须进行定期的维护，运行维护人员进行设备保养和维护，制定维护工作计划，从而保证车载信号设备始终保持良好状态。而对于设备的维护，需要信息收集和预警系统的支持，只有认真分析此系统收集到的信息数据之后，才能准确地找出哪部分出现问题，并有针对性地进行维护。
结束语：
综上所述，数据采集和智能预警系统配置在地铁列车上，可实现精准定位故障、准确分析故障原因、提前预警的目的，更有效地保证了地铁的有序运行，有利于提高地铁运行稳定性。
参考文献：
[1]甘觐溪. 地铁列车车载信号设备数据采集及智能预警系统[J]. 名城绘, 2020, 000(002):P.1-1.
[2]陈思维, 苏国辉, 于辰栋,等. 地铁列车车载信号设备数据采集及智能预警系统[J]. 轻型汽车技术, 2018, 350(Z4):29-31.
[3]梁翼翀. 大数据处理的地铁车载信号设备主动维护系统探究[J]. 数码设计(上), 2018, 000(011):152.
[4]吴岳飞. 地铁车载信号系统功能及常见故障分析[J]. 中国新通信, 2017(15).
徐鹏程 1993-8-17 男 汉族 黑龙江 中专 助理工程师 哈尔滨地铁 150000 地铁司机