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    高速鐵路信號系統(tǒng)智能技術(shù)應(yīng)用及發(fā)展

    2019-04-22 10:49:48莫志松李開成
    鐵道學(xué)報 2019年3期
    關(guān)鍵詞:電務(wù)列車運(yùn)行高速鐵路

    寧 濱, 莫志松, 李開成

    (1. 北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100044;2. 北京交通大學(xué) 軌道交通運(yùn)行控制系統(tǒng)國家工程研究中心, 北京 100044)

    自2004年1月國務(wù)院批準(zhǔn)通過《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》以來,中國高速鐵路從引進(jìn)吸收再創(chuàng)新,到自主掌握核心技術(shù),形成了以中國列車運(yùn)行控制系統(tǒng)(Chinese Train Control Systems,CTCS)為核心的信號系統(tǒng)。到2017年底,以“四縱四橫”為骨干的中國高速鐵路運(yùn)營里程達(dá)2.5萬km,占世界高鐵總量的66.3%,并規(guī)劃到2025年,中國高速鐵路運(yùn)營總里程約3.8萬km左右。目前,世界各國高速鐵路信號系統(tǒng),如我國的CTCS-2級列控系統(tǒng)、CTCS-3級列控系統(tǒng)、歐洲列車運(yùn)行控制系統(tǒng)(European Train Control Systems, ETCS)、日本DS-ATC系統(tǒng)等都實(shí)現(xiàn)了部分自動化,但列車運(yùn)行仍然以人工駕駛為主。

    隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大、運(yùn)行速度的不斷提高,高速鐵路信號系統(tǒng)已經(jīng)從保障高鐵安全高效運(yùn)行,拓展到多層域狀態(tài)智能感知、系統(tǒng)協(xié)同控制、安全態(tài)勢評估、大數(shù)據(jù)融合與智能維護(hù)、行程智能引導(dǎo)等前沿領(lǐng)域與技術(shù)的系統(tǒng)性研究領(lǐng)域。以京張高鐵、京雄高鐵為代表的一批智能高鐵項目的啟動與實(shí)施,搭載著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、北斗定位、5G通信、人工智能等先進(jìn)技術(shù)迅猛發(fā)展,標(biāo)志著中國高速鐵路進(jìn)入智能化發(fā)展新階段?,F(xiàn)階段,高速鐵路自動駕駛(Automatic Train Operation, ATO)、智能調(diào)度指揮(Centralized Traffic Control, CTC)、智能維護(hù)等技術(shù),在支撐高速鐵路信號系統(tǒng)智能化的過程中起到了關(guān)鍵作用,實(shí)現(xiàn)了列車控制自動化、調(diào)度指揮智能化及運(yùn)維監(jiān)控現(xiàn)代化。

    現(xiàn)階段高速鐵路信號系統(tǒng)的三大典型智能技術(shù)為高速鐵路自動駕駛、智能調(diào)度指揮、智能運(yùn)維,以及高速鐵路信號系統(tǒng)智能。

    1 高速鐵路自動駕駛(ATO)

    1.1 系統(tǒng)原理與主要功能

    在列車超速防護(hù)(Automatic Train Protection, ATP)系統(tǒng)保障列車安全運(yùn)行的前提下,高速鐵路ATO系統(tǒng)按照優(yōu)化運(yùn)行曲線驅(qū)動列車安全高效運(yùn)行,通常采用控制器追蹤既定速度-位置曲線的方法,從而提高列車運(yùn)行效率,降低牽引能耗,減輕司機(jī)勞動強(qiáng)度。如何控制列車在運(yùn)行過程中精確追蹤既定曲線一直是學(xué)術(shù)界一個重要的研究熱點(diǎn),受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。

    高速鐵路ATO信號系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1,其主要功能包含以下五個方面:

    (1) 車站自動發(fā)車控制。當(dāng)車門/站臺門關(guān)閉、出站進(jìn)路排列完成后,ATO車載設(shè)備獲得發(fā)車授權(quán)并提示司機(jī)發(fā)車;經(jīng)司機(jī)按壓按鈕確認(rèn)后,ATO車載設(shè)備控制列車自動發(fā)車。

    (2) 區(qū)間自動運(yùn)行控制。在區(qū)間運(yùn)行時,ATO車載設(shè)備根據(jù)地面設(shè)備提供的運(yùn)行計劃(即下一車站的到達(dá)時刻),結(jié)合列車的牽引制動性能,自動選擇區(qū)間運(yùn)行曲線;并根據(jù)該曲線控制列車加速、巡航、惰行、減速和停車,實(shí)現(xiàn)自動運(yùn)行。

    (3) 車站自動停車控制。ATO車載設(shè)備通過精確定位應(yīng)答器進(jìn)行位置校正,并根據(jù)列車停車位置和制動性能,自動控制列車在車站股道停車標(biāo)處對標(biāo)停車。

    (4) 車門自動開門防護(hù)控制。列車進(jìn)入車站股道停車后,ATP判斷列車停準(zhǔn)、停穩(wěn)并根據(jù)接收的站臺側(cè)信息,對車門進(jìn)行開門防護(hù);ATO按接收到運(yùn)行計劃自動打開相應(yīng)的車門。

    (5) 車門/站臺門聯(lián)動控制。當(dāng)車站設(shè)置站臺門時,ATO系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車門與站臺門的聯(lián)動控制。

    在列車行駛過程中,ATO系統(tǒng)通過車載速度傳感器和軌旁定位設(shè)備獲得列車位置x和速度v,并通過車-地傳輸設(shè)備獲得運(yùn)行計劃和線路信息。ATO的速度控制器嵌入在車載計算機(jī)中的控制算法中,將反饋信息v與預(yù)定位置的推薦速度進(jìn)行比較以確定控制命令u,以便列車可以盡可能精確地跟蹤推薦的速度曲線,見圖2。

    1.2 關(guān)鍵技術(shù)

    高速鐵路ATO是保證高速列車在多等級切換和復(fù)雜運(yùn)行場景等條件下,列車高速平穩(wěn)運(yùn)行及一次精確控制(從運(yùn)行速度最高350 km/h到0 km/h時列車停穩(wěn)、停準(zhǔn))的核心,由于其具有運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn),地鐵、城際鐵路中常用的PID、模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、迭代學(xué)習(xí)控制等傳統(tǒng)方法[1]難以適用,需要提高其自適應(yīng)性與自學(xué)習(xí)特性。曲線優(yōu)化、準(zhǔn)點(diǎn)控制和跟蹤控制是需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。

    (1) 曲線優(yōu)化

    推薦速度曲線(或列車軌跡)優(yōu)化通常被抽象為基于式( 1 )的最優(yōu)控制問題[2]。

    ( 1 )

    式中:F、B分別為控制變量加速力、制動力。

    目標(biāo)函數(shù)為在給定運(yùn)行時間、乘坐舒適性、轉(zhuǎn)換頻率或在這些指標(biāo)之間的平衡下的列車能耗。因此,限定運(yùn)行時間下列車從車站i到車站i+1的列車節(jié)能曲線優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為

    ( 2 )

    曲線優(yōu)化的技術(shù)難點(diǎn)主要集中在,應(yīng)用極大值原理、近似動態(tài)規(guī)劃等方法在相應(yīng)的約束下對上述目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化過程中,還需考慮舒適度約束、準(zhǔn)時性約束、限速約束、控制變量限制等。

    (2) 準(zhǔn)點(diǎn)控制

    高速鐵路站間距離較長、運(yùn)行擾動成因復(fù)雜控制站間運(yùn)行時間困難,需要設(shè)計一種閉環(huán)機(jī)制用以控制列車運(yùn)行時間的偏差。因此,需要建立高精度列車牽引計算模型以保證控制的準(zhǔn)確性,同時可以建立基于檢查點(diǎn)的準(zhǔn)時運(yùn)行控制方案,通過在預(yù)定點(diǎn)處對準(zhǔn)點(diǎn)目標(biāo)的檢查實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制以保證列車準(zhǔn)點(diǎn)率[3]。

    ( 3 )

    式中:tsi、vsi分別為列車在si處的實(shí)際時間和運(yùn)行速度;Ti為計劃時間;Vi為計劃運(yùn)行速度。

    (3) 跟蹤控制

    區(qū)間運(yùn)行常用基于多目標(biāo)尋優(yōu)的智能化區(qū)間運(yùn)行策略選擇算法進(jìn)行研究。區(qū)間運(yùn)行策略的選擇,實(shí)質(zhì)是復(fù)雜輸入條件下多目標(biāo)尋優(yōu)的最優(yōu)控制問題,其核心是在列車安全、正點(diǎn)、節(jié)能、舒適等多重目標(biāo)下,尋求最優(yōu)的區(qū)間運(yùn)行方法[4]?;诟咚倭熊噷?shí)際位置與速度的檢測與反饋,通過定義實(shí)時位置誤差ep=p-pd和速度誤差ev=v-vd,將高速鐵路ATO控制問題轉(zhuǎn)化成一類誤差鎮(zhèn)定問題。其中,p、v、pd、vd分別代表列車位置、速度、目標(biāo)位置、目標(biāo)速度。

    2 高速鐵路智能調(diào)度指揮(CTC)

    2.1 系統(tǒng)原理與主要功能

    高速鐵路調(diào)度可分為戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術(shù)層和操作層三個層次,見圖3,包括運(yùn)行計劃制定和運(yùn)行計劃調(diào)整兩個方面。對比既有調(diào)度與智能調(diào)度,智能CTC是從“人工經(jīng)驗(yàn)型被動反應(yīng)”向“科學(xué)高效主動調(diào)控”轉(zhuǎn)變,其目的是為了“一日一圖”和“優(yōu)化調(diào)整”,在運(yùn)輸資源和約束動態(tài)變化時快捷編制運(yùn)行圖,在發(fā)生突發(fā)事件造成行車秩序紊亂時盡快恢復(fù)行車秩序。具體表現(xiàn)為在戰(zhàn)略層和戰(zhàn)術(shù)層,從開行方案和運(yùn)行圖的分層分布迭代轉(zhuǎn)變?yōu)椤伴_行方案-運(yùn)行圖”動態(tài)一體化編制;在操作層從憑人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度為主變化為數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性智能調(diào)度,通過資源的優(yōu)化配置和應(yīng)急處置能力的提升,以支撐我國建設(shè)“智能高鐵”之智能運(yùn)輸?shù)男枨骩5]。

    智能高鐵調(diào)度集中(CTC)系統(tǒng)以現(xiàn)有CTC系統(tǒng)為基礎(chǔ),不改變現(xiàn)有CTC系統(tǒng)架構(gòu),以實(shí)現(xiàn)階段計劃自動調(diào)整功能為核心,兼顧異構(gòu)信息共享和智能安全控制功能,優(yōu)化完善現(xiàn)有CTC系統(tǒng),系統(tǒng)框架見圖4。

    相對原CTC系統(tǒng),智能CTC系統(tǒng)在列車運(yùn)行計劃智能調(diào)整、列車進(jìn)路和命令安全卡控和行車信息數(shù)據(jù)平臺信息共享等方面進(jìn)一步優(yōu)化和完善,其主要功能包含以下三個方面。

    (1) 列車運(yùn)行計劃智能調(diào)整。在風(fēng)雨雪等惡劣天氣或設(shè)備故障等應(yīng)急情況下,利用列車交路、最小折返時間和到發(fā)線運(yùn)用等關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)庫,并遵循不改變列車運(yùn)行先后順序和停靠站點(diǎn)的基礎(chǔ)策略,建立與限速關(guān)聯(lián)的晚點(diǎn)車次、總晚點(diǎn)時間、到發(fā)線運(yùn)用等綜合列車運(yùn)行計劃智能調(diào)整策略,實(shí)現(xiàn)列車運(yùn)行計劃的智能和快速調(diào)整,以提高調(diào)度員應(yīng)急處置效率;同時通過建立列車計劃調(diào)整專家知識庫,對不同因素造成的晚點(diǎn)和調(diào)整方案進(jìn)行歸類,實(shí)現(xiàn)調(diào)整案例和經(jīng)驗(yàn)的累積,解決調(diào)度員對應(yīng)急方案學(xué)習(xí)和調(diào)整方案進(jìn)一步優(yōu)化的問題。

    (2) 列車進(jìn)路和命令安全智能卡控。融合CTC相關(guān)行車和信號邏輯關(guān)系,拓展自律卡控條件,提高行車安全性。智能卡控內(nèi)容包括:進(jìn)路道岔一鍵單鎖和解鎖,實(shí)現(xiàn)對重點(diǎn)列車進(jìn)路的重點(diǎn)智能盯控;卡控不一致的調(diào)度計劃與執(zhí)行路徑,防止調(diào)度員階段計劃中的人為錯誤;有效卡控分路不良道岔的未單鎖操作等。

    (3) 行車信息大數(shù)據(jù)平臺。將CTC系統(tǒng)與鐵路運(yùn)輸信息集成平臺深度結(jié)合,實(shí)現(xiàn)CTC與客運(yùn)、供電、施工、防災(zāi)等多專業(yè)信息互聯(lián)和實(shí)時共享,提供應(yīng)急處置流程、列車運(yùn)行綜合展示、客票(旅客人數(shù)、座席)信息和司乘信息展示、線路停送電的自動化卡控、施工命令符號自動上圖和防災(zāi)限速信息自動提取等功能。

    2.2 關(guān)鍵技術(shù)

    列車運(yùn)行計劃的智能調(diào)整通常使用線性規(guī)劃模型、混合整數(shù)規(guī)劃模型、約束規(guī)劃模型、交互圖模型、模糊Petri網(wǎng)和專家系統(tǒng)模型、離散事件模型和仿真模型[6-10]等進(jìn)行分析,并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等人工智能理論方法。列車運(yùn)行計劃的智能調(diào)整涉及時刻表調(diào)整、動車組調(diào)度和乘務(wù)計劃調(diào)度三個方面。

    (1) 時刻表調(diào)整

    在給定計劃運(yùn)行圖以及當(dāng)前列車運(yùn)行狀態(tài)和干擾相關(guān)信息等基礎(chǔ)上,首先對列車運(yùn)行圖進(jìn)行調(diào)整,通過分析干擾影響后偏離原定運(yùn)行計劃的列車,盡可能少調(diào)整計劃列車運(yùn)行圖。其特點(diǎn)是在極少情況下需要局部調(diào)整相鄰列車的順序,不需要對列車進(jìn)行大規(guī)模的調(diào)整,使受干擾影響的列車盡快地恢復(fù)正常運(yùn)行。時刻表調(diào)整問題通常采用車間調(diào)度作業(yè)模型描述為[11]

    min(tn-t0)

    ( 4 )

    式中:t0,…,tn是操作0,…,n的開始時間,其中操作0和操作n是假定操作,該模型的目標(biāo)函數(shù)表示為所有操作所經(jīng)過時間,通過最小化目標(biāo)函數(shù)減小列車運(yùn)行延遲。

    (2) 動車組調(diào)度

    由于干擾對列車運(yùn)行的影響很大,動車組運(yùn)行計劃需要調(diào)整,并根據(jù)調(diào)整后的列車運(yùn)行圖,改變動車組的交路。其特點(diǎn)是運(yùn)行圖和動車組之間需要一個反饋調(diào)整的過程,即先調(diào)整運(yùn)行圖,在此基礎(chǔ)上調(diào)整動車組運(yùn)用計劃,動車組調(diào)整和運(yùn)行圖調(diào)整密不可分,它們之間的反饋調(diào)整使列車運(yùn)行調(diào)整問題更加復(fù)雜,卻能使調(diào)整后的列車運(yùn)行方案更加切實(shí)可行。動車組調(diào)度問題可以用描述為多商品流圖模型表示,其中節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于特定時刻的站點(diǎn),節(jié)點(diǎn)之間的弧表示為必須按照時刻表執(zhí)行的過程[12]。

    (3) 乘務(wù)計劃調(diào)度

    乘務(wù)組包括動車司機(jī)和列車乘務(wù)員,僅在有動車交路計劃發(fā)生變化時才需要調(diào)整,其調(diào)整目標(biāo)為乘務(wù)組的值乘時間、取消運(yùn)行的列車數(shù)量以及各乘務(wù)組的工作量。乘務(wù)計劃調(diào)度可以表述為一個擴(kuò)展集覆蓋問題,因?yàn)橛媱濍A段乘務(wù)人員的任務(wù)與計劃階段的任務(wù)類似,所以在調(diào)度時需要考慮計劃階段的任務(wù)[13]。

    3 高速鐵路智能運(yùn)維

    3.1 系統(tǒng)原理與主要功能

    基于電務(wù)大數(shù)據(jù)的智能運(yùn)維系統(tǒng)按照鐵路局和鐵路總公司兩級部署進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計,采用統(tǒng)一的技術(shù)架構(gòu)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、分析與計算框架。系統(tǒng)遵循“平臺+應(yīng)用”模式,平臺應(yīng)用鐵路一體化信息集成平臺中的鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺[14],信號各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)經(jīng)過匯聚與融合后統(tǒng)一存入到平臺中,在平臺之上開發(fā)電務(wù)運(yùn)維的智能化應(yīng)用模塊。高速鐵路智能運(yùn)維系統(tǒng)采用電務(wù)監(jiān)測、檢測和作業(yè)管理等信息系統(tǒng)產(chǎn)生的海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。高速鐵路智能運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)見圖5。

    高速鐵路智能運(yùn)維系統(tǒng)總體分為三個部分:數(shù)據(jù)匯聚與融合、數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用。

    (1) 數(shù)據(jù)匯聚與融合。系統(tǒng)將信號集中監(jiān)測等系統(tǒng)產(chǎn)生的動態(tài)信息以及信號技術(shù)設(shè)備履歷管理系統(tǒng)產(chǎn)生的靜態(tài)信息統(tǒng)一匯聚,并將各系統(tǒng)產(chǎn)生的多種類型的、獨(dú)立的、松耦合的、語義不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成融合,通過數(shù)據(jù)的抽取、凈化、轉(zhuǎn)化、加載過程,從物理和邏輯層面構(gòu)成一個集成的數(shù)據(jù)集合,為后續(xù)的數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

    (2) 數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)匯聚與融合完成后,統(tǒng)一送至數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺作為鐵路一體化信息集成平臺的重要組成部分,是中國鐵路總公司及各鐵路局進(jìn)行數(shù)據(jù)集中管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ),為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)交換與分析支持。

    (3) 數(shù)據(jù)應(yīng)用。運(yùn)用數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供的分析和挖掘工具,對電務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析;綜合分析數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中各信號系統(tǒng)數(shù)據(jù),為各類電務(wù)人員提供智能化的應(yīng)用。主要包括設(shè)備綜合監(jiān)測、設(shè)備全壽命周期管理、設(shè)備智能診斷、設(shè)備健康管理與故障預(yù)測、應(yīng)急指揮、智能化作業(yè)等。

    基于數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,通常采用大數(shù)據(jù)分析與因果邏輯分析兩種方法對電務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析,實(shí)現(xiàn)電務(wù)智能化應(yīng)用,包括如下主要功能。

    (1) 設(shè)備綜合監(jiān)測。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)服務(wù)平臺實(shí)時監(jiān)視各信號設(shè)備的工作狀態(tài),并集中顯示各信號設(shè)備狀態(tài)、業(yè)務(wù)和管理信息。系統(tǒng)通過對車載和地面信號設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的聯(lián)動分析,實(shí)現(xiàn)車地閉環(huán)監(jiān)測。系統(tǒng)通過GIS地圖實(shí)時顯示各信號設(shè)備及作業(yè)人員的地理位置,可以快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)急指揮及任務(wù)工單自動下發(fā)。

    (2) 設(shè)備全壽命周期管理。系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)服務(wù)平臺上各信號系統(tǒng)的全量動靜態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)對電務(wù)設(shè)備的全壽命周期管理。系統(tǒng)賦予每個設(shè)備、板件唯一身份標(biāo)識碼,對其出廠—運(yùn)行—維修—中修—大修—更改—報廢的整個過程進(jìn)行追蹤,并結(jié)合預(yù)報警、故障等動態(tài)信息,對其全壽命周期內(nèi)運(yùn)行用情況進(jìn)行分析,保證設(shè)備健康、高效、低成本的運(yùn)行。

    (3) 智能診斷分析。采用綜合分析法,對存在內(nèi)在聯(lián)系的信息進(jìn)行持續(xù)跟蹤分析,智能比對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的一致性,智能分析邏輯的正確性,及時發(fā)現(xiàn)信號設(shè)備異常狀態(tài)。采用大數(shù)據(jù)分析法,在大量數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備隱患提前發(fā)現(xiàn)、設(shè)備故障精確定位。

    (4) 設(shè)備健康管理與故障預(yù)測。依托數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)信號設(shè)備的健康管理和動態(tài)養(yǎng)護(hù),當(dāng)設(shè)備即將達(dá)到維修周期或出現(xiàn)劣化趨勢時,及時預(yù)警提醒維護(hù)人員進(jìn)行維護(hù)系統(tǒng)以日常的健康日志、年度體檢、壽命評估、年狀態(tài)分析等方式開展健康管理,對設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估;系統(tǒng)以鐵路局為單位,以各信號設(shè)備監(jiān)測檢測及維修信息為對象,采用可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測分析等大數(shù)據(jù)分析方法,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并綜合運(yùn)用基于物理失效、數(shù)據(jù)驅(qū)動以及基于兩者融合的故障預(yù)測技術(shù)進(jìn)行故障預(yù)測。

    (5) 應(yīng)急指揮。在出現(xiàn)應(yīng)急情況時,系統(tǒng)根據(jù)智能診斷分析的結(jié)果快速定位故障點(diǎn)或范圍,綜合協(xié)同現(xiàn)場人員、應(yīng)急車輛、備品備件、技術(shù)資料、技術(shù)專家等資源,通過電子地圖、衛(wèi)星地圖、單兵視頻等直觀的方式實(shí)現(xiàn)對應(yīng)急情況的可視化指揮調(diào)度,并通過智能化作業(yè)卡控流程實(shí)現(xiàn)指揮調(diào)度工單的自動下發(fā)。

    (6) 作業(yè)流程智能化卡控。依托數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的電務(wù)生產(chǎn)指揮及設(shè)備智能診斷分析信息,實(shí)現(xiàn)作業(yè)流程的智能化卡控。根據(jù)電務(wù)生產(chǎn)指揮系統(tǒng)的計劃及設(shè)備診斷結(jié)果,系統(tǒng)自動生成生產(chǎn)計劃,并按照作業(yè)流程自動派發(fā)工單,作業(yè)工單可以自動同步到作業(yè)人員手持終端;通過作業(yè)過程中匯聚到數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的設(shè)備監(jiān)測及人員作業(yè)信息,實(shí)現(xiàn)對作業(yè)過程的智能化監(jiān)控;通過對作業(yè)后相關(guān)設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的分析,實(shí)現(xiàn)對作業(yè)效果的智能評估。

    3.2 關(guān)鍵技術(shù)

    智能運(yùn)維需要對長期、海量、異構(gòu)歷史數(shù)據(jù)(如電務(wù)設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)、圖片、維修文本記錄、設(shè)備臺賬等)進(jìn)行有效存儲、檢索、故障模式挖掘和劣化趨勢分析。傳統(tǒng)的基于計算機(jī)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲和處理技術(shù)難于適應(yīng)這種需求,隨著大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的發(fā)展,重點(diǎn)研究基于大數(shù)據(jù)和云計算的電務(wù)設(shè)備健康管理和故障預(yù)測技術(shù),實(shí)現(xiàn)電務(wù)設(shè)備超前預(yù)防,提前發(fā)現(xiàn)并有效化解系統(tǒng)源頭風(fēng)險。

    (1) 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)

    電務(wù)運(yùn)維數(shù)據(jù)包括集中監(jiān)測系統(tǒng)采集的結(jié)構(gòu)化時間序列數(shù)據(jù),圖像監(jiān)控、列控司法記錄儀等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及記錄日志等非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),不能有效實(shí)現(xiàn)知識的共享和互操作,這將影響高速鐵路的智能運(yùn)營維護(hù)決策和行車效率。多源異構(gòu)信息融合技術(shù)和方法,可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合互補(bǔ),形成一致性、綜合性電務(wù)維護(hù)數(shù)據(jù)[15-16]。

    (2) 基于大數(shù)據(jù)和云計算的智能診斷技術(shù)

    利用主題模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)中主題詞項分布和文檔主題分布進(jìn)行文本挖掘[17],采用基于大數(shù)據(jù)和云計算的智能診斷技術(shù),實(shí)現(xiàn)海量(TB甚至PB級)、異構(gòu)數(shù)據(jù)(電務(wù)設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)、圖片、維修文本記錄、設(shè)備臺賬等)的云存儲,電務(wù)設(shè)備多維運(yùn)行狀態(tài)和監(jiān)測數(shù)據(jù)的檢索、綜合集成和可視化,電務(wù)設(shè)備故障診斷與精確定位。

    (3) 故障預(yù)測技術(shù)

    利用隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)方法,融合壓力、電流、電壓等監(jiān)測數(shù)據(jù),通過建立基于狀態(tài)的簡單預(yù)測(Simple State-Based Prognostic,SSBP)模型,實(shí)現(xiàn)道岔設(shè)備的故障預(yù)測[18];利用時間延時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自回歸滑動平均模型,實(shí)現(xiàn)道岔設(shè)備的故障預(yù)測[19];通過建立基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network,F(xiàn)NN)的軌道電路故障診斷與預(yù)測模型,研究軌道電路故障預(yù)測,實(shí)現(xiàn)軌道電路故障預(yù)測與健康管理[20]。

    4 高速鐵路信號系統(tǒng)智能技術(shù)發(fā)展趨勢

    智能高鐵的研究和應(yīng)用剛剛起步,伴隨著計算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)的快速發(fā)展,高速鐵路信號系統(tǒng)的智能化擁有很大發(fā)展空間。

    (1) 多層域狀態(tài)智能感知

    軌道交通自動化等級的進(jìn)一步提高和高速列車自動駕駛的發(fā)展等,需要運(yùn)用列車運(yùn)行周界檢測與入侵物智能感知技術(shù)和識別技術(shù),實(shí)現(xiàn)對軌道交通運(yùn)載工具、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)行周界等進(jìn)行全天候、全場景、跨區(qū)間、多層域的狀態(tài)實(shí)時感知,除了在列車上增加智能感知設(shè)備外,在鐵路沿線也要增加智能感知設(shè)備,并將感知狀態(tài)實(shí)時傳輸給列車,實(shí)現(xiàn)車、地相結(jié)合的智能感知。

    未來高速鐵路信號系統(tǒng)可對車、電、機(jī)和環(huán)境的狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和融合,見圖6。通過M-M網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)設(shè)備間信息傳輸,利用全感知信息的障礙物狀態(tài)輸入,實(shí)現(xiàn)高精度、高安全的列車移動閉塞控制。

    (2) 車-車通信

    目前在用的列車運(yùn)行控制系統(tǒng)都是以“地面設(shè)備為中心”,各個列車將自身的狀態(tài)信息匯集到地面中心設(shè)備,然后由地面設(shè)備再向相關(guān)列車發(fā)送,造成追蹤列車(后車)對前方列車的運(yùn)行狀態(tài)信息獲取不及時。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展,車-車通信(Vehicle to Vehicle)技術(shù)變?yōu)榭赡?,見圖7,使得傳統(tǒng)的線性通信變?yōu)榱巳峭ㄐ诺木W(wǎng)絡(luò)。前車可通過車-車通信的通道直接將位置、狀態(tài)等安全相關(guān)信息發(fā)送至后行列車,使后行列車增加了獲取前車位置的渠道,綜合地面設(shè)備的信息,增強(qiáng)主動防護(hù)的能力。

    通過實(shí)現(xiàn)列車間的直接通信,實(shí)時獲取前車的位置信息、速度信息和運(yùn)行狀態(tài)信息(牽引或者制動)等信息,提高列車控制的反應(yīng)能力,為列車智能駕駛提供及時、全面的信息。

    (3) 智能駕駛

    研究發(fā)展高速鐵路移動閉塞技術(shù)和更高自動化程度(GoA3/GoA4級)的列車自動駕駛技術(shù),進(jìn)一步提高運(yùn)能、降低能耗,進(jìn)一步提高列車操縱自動化水平、減輕司機(jī)勞動強(qiáng)度、優(yōu)化旅客旅行體驗(yàn)。

    未來高速鐵路信號系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)列車智能駕駛,能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備替代司機(jī)智能化地駕駛列車,使列車平穩(wěn)地加速至行駛速度,自動調(diào)整車速,并使列車平穩(wěn)地停在車站的正確位置。智能駕駛系統(tǒng)與地面調(diào)度控制系統(tǒng)直接通信,實(shí)現(xiàn)監(jiān)督、引導(dǎo)列車按預(yù)定的時刻表運(yùn)行,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。智能駕駛系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)見圖8。

    通過列車智能系統(tǒng)部分或完全替代駕駛員,實(shí)現(xiàn)對列車速度更安全、高效、舒適、節(jié)能的控制,實(shí)現(xiàn)單體列車的最優(yōu)化控制。

    (4) 智能調(diào)度控制一體化

    運(yùn)用先進(jìn)的感知、傳輸、控制方法和技術(shù),利用實(shí)時狀態(tài)反饋、精細(xì)抗擾控制和列車智能分群調(diào)度的思想,深度融合調(diào)度指揮和運(yùn)行控制,研究突發(fā)事件的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的高速鐵路列車群協(xié)同控制與動態(tài)調(diào)度理論、深度融合調(diào)度指揮和列車運(yùn)行控制的技術(shù),實(shí)現(xiàn)具有“快(實(shí)時)、智(智能)、協(xié)(協(xié)同)、穩(wěn)(穩(wěn)定)”特色的智能調(diào)度與列車運(yùn)行優(yōu)化控制一體化,從而實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)整體運(yùn)行效率全局最優(yōu)化控制,全面提升及時應(yīng)對突發(fā)事件能力。實(shí)現(xiàn)控制調(diào)度智能、扁平、全局化的控制調(diào)度一體化理念見圖9。

    (5) 智能維護(hù)

    隨著傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理、人工智能、深度學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)的不斷成熟和實(shí)踐,可以在對信號系統(tǒng)進(jìn)行全面數(shù)字化、信息化和智能化的基礎(chǔ)上,通過海量數(shù)據(jù)挖據(jù)、機(jī)器自學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)關(guān)系建模等方法,完善和開發(fā)監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的故障精準(zhǔn)定位技術(shù)、故障處理的向?qū)Ъ夹g(shù),同時通過監(jiān)測數(shù)據(jù)與生產(chǎn)維修調(diào)度指揮流程和業(yè)務(wù)的有機(jī)結(jié)合和聯(lián)動,健全信號系統(tǒng)健康管理PHM體系,在預(yù)防性維修和綜合維護(hù)方面發(fā)揮更加積極有效的作用。

    5 結(jié)束語

    智能、綠色是人類社會發(fā)展的必然趨勢,鑒于高速鐵路天然的環(huán)保特征,智能高鐵必將在第四次工業(yè)革命中占據(jù)重要地位。2035年中國將率先建成發(fā)達(dá)完善的以高速鐵路為骨干的現(xiàn)代化鐵路網(wǎng),為實(shí)現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國提供強(qiáng)大運(yùn)輸保障,進(jìn)而使中國鐵路成為社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要標(biāo)志和組成部分。高速鐵路將向基于智能感知和車-車通信的移動閉塞,以及全系統(tǒng)、全過程智能化和高度自動化方向發(fā)展,高速鐵路將會更加安全、更加高效、更加舒適、更加環(huán)保,在交通強(qiáng)國建設(shè)中獨(dú)樹一幟,并引領(lǐng)世界高速鐵路的發(fā)展。

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