物聯(lián)網(wǎng)在鐵路智能運維領(lǐng)域的潛在應(yīng)用分析

劉 運

（中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司,北京 100081）

0 引言

為了滿足日益增加的客貨運量需求，中國鐵路也逐步向高速、高安全、智能化轉(zhuǎn)型。高鐵的誕生給鐵路運維系統(tǒng)帶來挑戰(zhàn)。一方面，列車高速運行狀態(tài)下，關(guān)鍵部件的磨損、消耗、損壞等問題帶來較大的運維壓力。另一方面，2006 年中國“十一五”推行的節(jié)能減排號召也限制了鐵路運營維護成本效益。如何進一步提高運維效率、經(jīng)濟性一直是鐵路運維行業(yè)研究重點。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能運維簡介

當(dāng)前，絕大多數(shù)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施均暴露在室外環(huán)境中，惡劣天氣以及風(fēng)雨雪侵蝕進一步加大運營維護工作量。此外全球的絕大多數(shù)鐵路已經(jīng)運營數(shù)十年，例如，據(jù)統(tǒng)計韓國 42% 的鐵路橋與 47% 的鐵路隧道已經(jīng)服役超過30 年[1]，維護頻率維護難度逐年增加。既有運維系統(tǒng)往往依賴于人工巡檢，并手動將設(shè)備狀態(tài)信息上傳至運維中心，對于世界各國而言，鐵路運維保養(yǎng)依舊是鐵路公司的一項巨大支出。圖 1 為鐵路系統(tǒng)示意圖，圖中鐵路系統(tǒng)包含車輛、軌道、橋隧、接觸網(wǎng)、軌旁通信信號裝置等多個子系統(tǒng)。鐵路運營公司應(yīng)當(dāng)保障各個子系統(tǒng)持續(xù)安全、可靠運行，一旦任一子系統(tǒng)出現(xiàn)不安全因素，將危害整條鐵路運營。國際方面，瑞士國家鐵路采用了SAP 公司的資產(chǎn)智能網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)進一步提高供應(yīng)商數(shù)據(jù)交換的效率，確保機車構(gòu)型數(shù)據(jù)和其他設(shè)備數(shù)據(jù)的及時準(zhǔn)確完整，將使維護更加容易和高效。國內(nèi)方面，中國中車股份有限公司提出的基于IoTDB 時序數(shù)據(jù)庫的智能維修體系架構(gòu)。該架構(gòu)可實現(xiàn)毫秒級實時數(shù)據(jù)接收，TB 級數(shù)據(jù)存儲，以及設(shè)備狀態(tài)實時監(jiān)控。

圖1 鐵路系統(tǒng)示意圖

2 基于狀態(tài)維修的運維系統(tǒng)

2.1 基于狀態(tài)維修的概念

鑒于鐵路行業(yè)運維壓力較大，中國鐵路開始研究如何高效完成運營維護以及延長鐵路基礎(chǔ)設(shè)施壽命，提出了基于狀態(tài)維修（CBM）的運維概念[2-5]。CBM 強調(diào)維修計劃應(yīng)當(dāng)根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)制訂。從傳統(tǒng)運維角度出發(fā)，無論設(shè)備使用頻次、設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)，均需按時執(zhí)行運維保養(yǎng)。雖然傳統(tǒng)運維方式可以保障設(shè)備正常運行，但可能會替換、修理原本正常的設(shè)備，增加不必要的運維成本。如果采用CBM 理念，運維人員可根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)僅維修損壞、磨損的設(shè)備，進一步延長鐵路基礎(chǔ)設(shè)施壽命。

2.2 基于狀態(tài)維修的運維流程

鐵路運維保養(yǎng)的目的是保證各個關(guān)鍵設(shè)備時刻保持正常運行狀態(tài)。正如前文所述的CBM 概念，運維人員應(yīng)逐個檢查設(shè)備狀態(tài)并根據(jù)設(shè)備狀態(tài)進行必要的養(yǎng)護、保養(yǎng)或替換。圖2 為CBM 步驟。首先運維人員根據(jù)設(shè)備使用說明書，逐個檢查設(shè)備狀態(tài)。此時，需要運維人員到設(shè)備安裝現(xiàn)場并衡量設(shè)備的可靠性指標(biāo)。根據(jù)指標(biāo)情況，確定設(shè)備狀態(tài)以及設(shè)備是否需要維護、維修。隨后根據(jù)設(shè)備重要性、損壞磨損嚴(yán)重程度、運維預(yù)算對運維項目劃分優(yōu)先級。最后根據(jù)優(yōu)先級執(zhí)行維修、維護以及保養(yǎng)。

圖2 基于狀態(tài)維修的運維流程

2.3 基于狀態(tài)維修的局限性分析

基于狀態(tài)維修的局限性主要體現(xiàn)在以下兩點：

（1）檢查效率。由于傳統(tǒng)CBM 需要檢測人員前往現(xiàn)場測量現(xiàn)場情況后方可決定維護執(zhí)行順序，如果設(shè)備距離車站、工點較遠(yuǎn)，人工往返檢測比較耽誤時間。

（2）人力成本。當(dāng)需要檢查的設(shè)備數(shù)量過多時，可能需要雇傭更多的檢測人員以在短時間內(nèi)完成設(shè)備檢修，此時人員投入成本便會增加，當(dāng)運維預(yù)算一定的情況下，更多的人力成本意味著分配在設(shè)備維修上的預(yù)算會進一步減少。

以上兩個局限性可通過將基于狀態(tài)維修和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合起來解決，解決方案將在下文分析。

3 基于物聯(lián)網(wǎng)與狀態(tài)維修的運維系統(tǒng)解決方案

3.1 概述

正如前文所述，傳統(tǒng)CBM 方案大多通過人工檢查判定設(shè)備狀態(tài)，運維成本較高。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展帶來的萬物互聯(lián)、萬物智聯(lián)等概念重新定義人物交互手段，物聯(lián)網(wǎng)終端可實時監(jiān)測設(shè)備自身運行數(shù)據(jù)、狀態(tài)信息，并上傳至物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。運維人員可遠(yuǎn)程實時查看設(shè)備當(dāng)前情況并制訂運維保養(yǎng)計劃[6-7]。

物聯(lián)網(wǎng)終端的設(shè)備狀態(tài)感知主要分為三個部分：感知、接入和處理。在感知部分，傳感器負(fù)責(zé)收集鐵路基礎(chǔ)設(shè)施、車輛、軌道的信息。接入部分無須人工操作，傳感器自動收集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)并通過無線通信鏈路上傳至物聯(lián)網(wǎng)。處理階段，物聯(lián)網(wǎng)通過結(jié)合各專業(yè)的傳感器數(shù)據(jù)進行跨學(xué)科計算分析，通過計算結(jié)果決定設(shè)備是否需要維護保養(yǎng)。

為了能實時掌握系統(tǒng)內(nèi)各部件的可靠程度，需要在鐵路干線、股道、站場等多種場景下布設(shè)物聯(lián)網(wǎng)終端以收集信息，同時也要保障物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備本身的可靠性。通常鐵路設(shè)備的生命周期一般為部署后的5～10 年。設(shè)備正常運行主要依賴于設(shè)備本身的可靠性以及功耗[8]。

可靠性側(cè)面反映了設(shè)備在損壞前運行了多長時間，由平均無故障時間（MTBF）表示。通常來說，根據(jù)設(shè)備重要程度，要求鐵路設(shè)備MTBF 介于50 000～100 000 h 之間。對于功耗而言，要求設(shè)備在沒有供電條件下依舊可以持續(xù)工作較長時間。盡管靠近站場的設(shè)備可以通過線纜供電，但是對于地形較為艱險供電線纜故障的情況需要設(shè)備靠自身電池繼續(xù)運行，因此，物聯(lián)網(wǎng)終端應(yīng)盡量降低功耗。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

為了承載數(shù)據(jù)傳輸，基于物聯(lián)網(wǎng)的狀態(tài)維修系統(tǒng)需要包含多個子系統(tǒng)（例如LTE/5G 無線通信系統(tǒng)）。但系統(tǒng)復(fù)雜度、物聯(lián)網(wǎng)終端的功耗將會進一步提升，雖然可采用藍(lán)牙設(shè)備降低終端功耗，但是通常藍(lán)牙設(shè)備監(jiān)測距離較短，為了覆蓋同一區(qū)域可能會需要部署更多設(shè)備，使用藍(lán)牙設(shè)備可能并不經(jīng)濟。此外，系統(tǒng)應(yīng)能從眾多傳感器傳輸?shù)慕M合數(shù)據(jù)中分析出設(shè)備狀態(tài)，在設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)時，應(yīng)考慮接入平臺、設(shè)備、服務(wù)的多樣化問題。

圖3 為基于物聯(lián)網(wǎng)與狀態(tài)維修的運維系統(tǒng)解決方案的示意圖，系統(tǒng)中，傳感器負(fù)責(zé)實時監(jiān)測設(shè)備的狀態(tài)信息并匯聚到設(shè)備平臺，隨后設(shè)備平臺向上傳輸至物聯(lián)網(wǎng)。狀態(tài)信息通過物聯(lián)網(wǎng)匯聚到平臺服務(wù)器。最后由平臺服務(wù)器對設(shè)備情況進行排序、處理以及分析，并及時反映給現(xiàn)場的運維管理人員。

設(shè)備平臺應(yīng)能支持傳感器的基本功能并在終端側(cè)采用較為靈活的架構(gòu)設(shè)計以應(yīng)對多種傳感器數(shù)據(jù)的組合接入。如圖3 所示，設(shè)備平臺包含功能模塊（硬件聚合層），功能模塊僅負(fù)責(zé)硬件層面操作。此模塊僅為多種傳感器提供設(shè)備接口，不更改傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)容，隨后上傳至設(shè)備平臺，設(shè)備平臺對數(shù)據(jù)進行分析處理后通過其無線通信模塊上傳至物聯(lián)網(wǎng)。

為了保障整個系統(tǒng)的可靠性，要求設(shè)備平臺在服役期間保持良好的可靠性。同時也要求設(shè)備平臺根據(jù)接入通信制式（例如 LTE 或5G-R）采取適當(dāng)?shù)墓膬?yōu)化策略。例如在通信方面，物聯(lián)網(wǎng)終端的電池續(xù)航時間取決于設(shè)備喚醒狀態(tài)下的工作強度。以LTE 制式為例，設(shè)備最初處于空閑（IDLE）狀態(tài)，并在每個不連續(xù)接收周期（320～2 560 ms）后喚醒開始監(jiān)聽基站信號。正是因為基于設(shè)備狀態(tài)維修所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量較小，數(shù)據(jù)收發(fā)頻次較低，所以LTE 終端設(shè)備的電池續(xù)航與不連續(xù)接收周期成反比。

網(wǎng)關(guān)設(shè)備應(yīng)有較強的計算能力以解析各種物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，但網(wǎng)關(guān)設(shè)備往往功耗低，不具備遠(yuǎn)程傳輸能力。如圖3 所示，鐵路物聯(lián)網(wǎng)場景下，有長距離數(shù)據(jù)傳輸和短距離數(shù)據(jù)傳輸兩種情況，網(wǎng)關(guān)通過短距離無線通信鏈路從設(shè)備平臺收集數(shù)據(jù)并通過長距離通信系統(tǒng)上傳至物聯(lián)網(wǎng)。

圖3 基于物聯(lián)網(wǎng)與狀態(tài)維修的運維系統(tǒng)解決方案示意圖

平臺服務(wù)器負(fù)責(zé)監(jiān)管數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)上傳過程，并處理底層設(shè)備生成的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，分發(fā)給運維管理人員。平臺服務(wù)器可遠(yuǎn)程配置、管理設(shè)備平臺，并根據(jù)實際情況需要控制設(shè)備平臺采集更多數(shù)據(jù)。同時應(yīng)重點關(guān)注與行車安全相關(guān)的數(shù)據(jù)完整性，平臺內(nèi)部應(yīng)設(shè)置相應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量保障機制以保障行車安全相關(guān)數(shù)據(jù)完成無差錯傳輸。為了便于物聯(lián)網(wǎng)識別潛在故障設(shè)備，第4 章分析了一種基于模型的設(shè)備狀態(tài)預(yù)測方法。

4 基于模型的設(shè)備狀態(tài)預(yù)測方法

4.1 模型架設(shè)條件

（1）基于設(shè)備狀態(tài)維修的監(jiān)測時間點為離散分布，物聯(lián)網(wǎng)終端在監(jiān)測時間點監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)并傳輸至設(shè)備平臺。

（2）在設(shè)備發(fā)生故障前一般經(jīng)歷兩個階段，第一階段定義為從設(shè)備部署到設(shè)備可能發(fā)生潛在故障的時間；第二階段為從潛在故障時間到故障發(fā)生時間。

（3）只有在第二階段，才能基于設(shè)備狀態(tài)-設(shè)備維修、替換需求進行建模。

（4）兩個階段相互獨立，可靠度分布可通過常用分布模型模擬。

（5）在第二階段的設(shè)備狀態(tài)為一隨機向量，可使用一個以設(shè)備使用壽命為參數(shù)的分布函數(shù)描述，具體見公式（1）：

式中，i——正整數(shù)；ti——第二階段中第i個狀態(tài)監(jiān)測時間點；Si——第i時刻時設(shè)備壽命。

4.2 設(shè)備壽命分布建模

該節(jié)重點關(guān)注在物聯(lián)網(wǎng)終端獲取狀態(tài)信息條件下對設(shè)備壽命信息進行建模，求出設(shè)備壽命密度函數(shù)。根據(jù)公式（1）可知設(shè)備壽命只有在設(shè)備壽命大于兩次監(jiān)測時間差的時候才有意義。公式（2）為設(shè)備壽命密度函數(shù)。

式中，yi——時刻i物聯(lián)網(wǎng)終端捕獲到的設(shè)備狀態(tài)信息；Yi——從時刻i以前的歷史設(shè)備狀態(tài)信息的集合；f(Si/Yi)——時刻i時設(shè)備狀態(tài)信息。通過貝葉斯定律可知式（2）可進一步展開為：

將上述公式反復(fù)迭代后可得出：

通常來說當(dāng)設(shè)備初次部署時設(shè)備情況為未知數(shù)，即當(dāng)i=0 時Y0為未知數(shù)，可用正態(tài)分布、韋布爾分布以及對數(shù)正態(tài)分布等描述。通常情況下大部分設(shè)備服從雙參數(shù)韋布爾分布，具體如下：

其概率密度函數(shù)為：

式中，β——形狀參數(shù)；η——為物體集合參數(shù)，并定義θ=ηβ，則設(shè)備可靠度為：

因此每個設(shè)備可根據(jù)公式（8）計算出設(shè)備可靠度指數(shù)，每個設(shè)備可使用軟件仿真計算出β和η的數(shù)值，并根據(jù)設(shè)備具體情況制定設(shè)備可靠指數(shù)下限值，當(dāng)設(shè)備可靠性指數(shù)低于下限值時，須對設(shè)備進行維修、替換，否則暫時不用進行維修。

5 結(jié)論

該文研究了一種基于狀態(tài)維修的物聯(lián)網(wǎng)智能運維系統(tǒng)方案以及設(shè)備可靠性的計算方式。物聯(lián)網(wǎng)終端實時感知設(shè)備狀態(tài)并上傳至平臺服務(wù)器，服務(wù)器通過計算當(dāng)前設(shè)備可靠性指數(shù)決定是否需要維修以及維修工作的優(yōu)先級，最后平臺服務(wù)器按優(yōu)先級將運維工作推送給現(xiàn)場管理人員。該系統(tǒng)可有效減少鐵路運維行業(yè)的人員成本投入，使得運維管理人員可實時、遠(yuǎn)程查看設(shè)備狀態(tài)，并在設(shè)備出現(xiàn)故障時可根據(jù)設(shè)備維修業(yè)務(wù)優(yōu)先級安排養(yǎng)護維修任務(wù)。該文僅采用韋爾布分布方式計算設(shè)備可靠度，其他分布形式的可靠度計算研究不在該文研究范圍內(nèi)，相關(guān)問題有待進一步研究。