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    城軌交通行車調(diào)度應(yīng)急演練虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)研究及應(yīng)用

    2023-09-08 00:49:10劉潔呂楠顧御坤楊杰侯旭趙曄
    鐵路技術(shù)創(chuàng)新 2023年3期
    關(guān)鍵詞:故障

    劉潔,呂楠,顧御坤,楊杰,侯旭,趙曄

    (北京市地鐵運(yùn)營(yíng)有限公司,北京 100044)

    1 研究背景

    全自動(dòng)信號(hào)系統(tǒng)在城市軌道交通(簡(jiǎn)稱城軌交通)得到越來(lái)越多的應(yīng)用,行車調(diào)度在整個(gè)運(yùn)營(yíng)體系中發(fā)揮著更加重要的作用,針對(duì)行車調(diào)度的應(yīng)急演練技術(shù)也得到前所未有的發(fā)展。針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)行狀態(tài)、突發(fā)異常情況的模擬仿真,憑借其良好的可控性、無(wú)破壞性、安全性、靈活性、可重復(fù)性和經(jīng)濟(jì)性等特點(diǎn),已取代實(shí)際演練中的物理模型。盧健華等[1]以南京地鐵和廣州地鐵為例,針對(duì)地鐵應(yīng)急演練實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn),構(gòu)建了地鐵應(yīng)急演練與輔助決策系統(tǒng),能夠顯著提高系統(tǒng)性能。張峰等[2]基于B/S 結(jié)構(gòu),將應(yīng)急演練分為數(shù)據(jù)層、核心業(yè)務(wù)層和應(yīng)用層,構(gòu)建出能實(shí)現(xiàn)不同部門協(xié)同合作的應(yīng)急演練通用系統(tǒng)架構(gòu)。于江有等[3]以廣州地鐵為例,利用案例推理技術(shù)生成預(yù)案,為新的應(yīng)急事件發(fā)生提供智能決策;賀日興等[4]借鑒游戲引擎手段,對(duì)地鐵開(kāi)展反恐應(yīng)急演練問(wèn)題進(jìn)行研究,開(kāi)發(fā)了地鐵三維模擬演練架構(gòu),設(shè)計(jì)的相關(guān)系統(tǒng)能夠?qū)ρ菥殞?duì)象進(jìn)行逼真顯示,并能實(shí)現(xiàn)信息查詢、信息展示、動(dòng)態(tài)視頻調(diào)用等功能。李力雄[5]分析了演練流程,采用基于人工智能的應(yīng)急預(yù)案流程交互模型,構(gòu)建演練流程的形式化建模。劉春峰[6]利用GIS 和貝葉斯技術(shù),分別構(gòu)建基于GIS 的仿真演練程序模塊和Waxman隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型,以實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)急演練環(huán)境的模擬和應(yīng)急處置情況的約束與控制,實(shí)現(xiàn)了應(yīng)急演練過(guò)程中的交互、協(xié)調(diào)仿真。王智永等[7]以蘇州市軌道交通4號(hào)線為例,對(duì)行車調(diào)度演練系統(tǒng)的實(shí)施與應(yīng)用效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。賈文崢等[8]提出了確定應(yīng)急指揮系統(tǒng)功能需求的策略,并以列車信號(hào)系統(tǒng)故障為例進(jìn)行分析,給出功能需求描述和實(shí)現(xiàn)功能需求的數(shù)據(jù)和技術(shù)要求。湯卓慧等[9]探討相關(guān)硬件和軟件系統(tǒng)的基本構(gòu)成及主流開(kāi)發(fā)平臺(tái),并對(duì)其在軌道交通行業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行研究。趙根苗等[10]從上海市地鐵1 號(hào)線列車自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)(ATS)實(shí)際出發(fā),設(shè)計(jì)一種基于分布式3 層結(jié)構(gòu)的城軌ATS仿真培訓(xùn)系統(tǒng)解決方案。文超等[11]分析了鐵路智能調(diào)度輔助決策系統(tǒng)的功能需求,并闡釋數(shù)據(jù)管理、列車運(yùn)行仿真、晚點(diǎn)預(yù)測(cè)、沖突分析、輔助決策、調(diào)度決策質(zhì)量評(píng)估和綜合可視化等智能調(diào)度關(guān)鍵功能。

    雖然我國(guó)針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)行狀態(tài)、突發(fā)異常情況的模擬仿真研究已取得了一定進(jìn)展,但目前關(guān)于行車調(diào)度場(chǎng)景的模擬仿真大部分是基于固定的演練方案,缺乏現(xiàn)場(chǎng)的靈活處置,不能真實(shí)模擬應(yīng)急場(chǎng)景,因此研究城軌交通行車調(diào)度的虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)迫在眉睫。城軌交通行車調(diào)度的虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)是指通過(guò)相關(guān)崗位的設(shè)置,實(shí)現(xiàn)行車調(diào)度在特定的仿真環(huán)境下進(jìn)行調(diào)度指揮。要實(shí)現(xiàn)虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)需要解決兩大難題:一是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別行車調(diào)度員發(fā)布的語(yǔ)音命令或指示;二是虛擬崗位的設(shè)計(jì)及聯(lián)動(dòng),設(shè)置不同的虛擬崗位,使其與行車調(diào)度員聯(lián)動(dòng),共同推動(dòng)仿真場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)?;谏鲜?項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),結(jié)合應(yīng)急預(yù)案的部門、崗位職責(zé)及應(yīng)急處置流程,研究針對(duì)城軌交通行車調(diào)度應(yīng)急演練的虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù),旨在降低行車調(diào)度應(yīng)急演練的組織難度,提高演練靈活性,更好地提高行車調(diào)度員的應(yīng)急處置能力。

    2 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

    要實(shí)現(xiàn)行車調(diào)度應(yīng)急演練的虛擬聯(lián)動(dòng),首先需要解決語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題。城軌交通術(shù)語(yǔ)具有很強(qiáng)的專業(yè)性,導(dǎo)致通用的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)對(duì)城軌交通術(shù)語(yǔ)的識(shí)別準(zhǔn)確率低、效率低,例如:“手搖”譯為“受邀”,“受令處所”譯為“首領(lǐng)處所”等。構(gòu)建有效的垂直領(lǐng)域語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)軌道交通術(shù)語(yǔ)識(shí)別的關(guān)鍵。通過(guò)在通用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)城軌交通術(shù)語(yǔ)進(jìn)行調(diào)度命令基元化拆解、構(gòu)建城軌交通術(shù)語(yǔ)專項(xiàng)語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù),提高專業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別的權(quán)重和命中率,使識(shí)別結(jié)果由隨機(jī)發(fā)散逐步收斂聚集。

    根據(jù)GB/T 50833—2012《城市軌道交通工程基本術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)》以及調(diào)度員日常工作常用專業(yè)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行匯總,形成城軌交通高頻術(shù)語(yǔ)庫(kù),然后加入人工智能專業(yè)識(shí)別語(yǔ)音庫(kù)。在語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上,建立調(diào)度命令數(shù)據(jù)庫(kù),基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和語(yǔ)音識(shí)別算法,再通過(guò)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練,提高優(yōu)先級(jí)和準(zhǔn)確率。當(dāng)接收到行車調(diào)度員的語(yǔ)音命令后,核心系統(tǒng)首先進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè),其次進(jìn)行關(guān)鍵字匹配、語(yǔ)義分析,然后通過(guò)聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型進(jìn)行解碼,最后得到識(shí)別結(jié)果。行車調(diào)度命令庫(kù)示例見(jiàn)表1。

    表1 行車調(diào)度命令庫(kù)示例

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基本方法是將城軌交通行業(yè)常用術(shù)語(yǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類,并將行業(yè)專用術(shù)語(yǔ)基元化,結(jié)合人工智能語(yǔ)音合成技術(shù),將調(diào)度員發(fā)布的語(yǔ)音命令進(jìn)行分解合成關(guān)鍵詞語(yǔ),匹配專業(yè)識(shí)別語(yǔ)音庫(kù),識(shí)別翻譯為計(jì)算機(jī)仿真指令。同時(shí),根據(jù)調(diào)度員發(fā)布調(diào)度指令的常規(guī),制定該系統(tǒng)的調(diào)度語(yǔ)音命令發(fā)布規(guī)范,不僅可促使調(diào)度員日常調(diào)度發(fā)布調(diào)度命令的規(guī)范化,還可提高與系統(tǒng)的融合性,從而不斷提高人工智能語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度,從最初的人機(jī)對(duì)抗逐漸演練成為調(diào)度員沉浸式智能培訓(xùn)和考核。

    3 虛擬崗位設(shè)計(jì)及聯(lián)動(dòng)

    3.1 虛擬崗位設(shè)計(jì)

    行車調(diào)度應(yīng)急演練需要將行車調(diào)度以外的其他崗位設(shè)置為虛擬崗位,包括電調(diào)、設(shè)備調(diào)、車輛調(diào)、乘客調(diào)、車站值班員、乘務(wù)員等。為研究虛擬崗位之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,首先需要將緊急情況下的運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景進(jìn)行分解,然后分系統(tǒng)、分專業(yè)按照聯(lián)動(dòng)的先后順序依次觸發(fā)相應(yīng)操作,還原真實(shí)線路運(yùn)營(yíng)中各崗位的業(yè)務(wù)處理流程和崗位間協(xié)同合作。

    實(shí)現(xiàn)虛擬崗位包括3 個(gè)部分:對(duì)外部輸入的解析、邏輯處理、向外部反饋。外部輸入包括2種:(1)人工操作輸入。當(dāng)用戶人工操作信號(hào)系統(tǒng),設(shè)置各類故障后,人機(jī)交互工作站將輸入轉(zhuǎn)化為內(nèi)部命令傳遞給智能核心系統(tǒng)(MCTS)。智能核心系統(tǒng)作為虛擬崗位的大腦,負(fù)責(zé)決策每個(gè)輸入應(yīng)匹配的動(dòng)作和事件,并通知信號(hào)系統(tǒng)執(zhí)行相關(guān)操作、通知通信系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)音合成技術(shù)向用戶發(fā)送語(yǔ)音通知,同時(shí)根據(jù)輸入信息的嚴(yán)重程度、緊迫性等控制語(yǔ)音合成播放的語(yǔ)速和朗讀情緒,給調(diào)度員仿佛有真實(shí)崗位在與其溝通的感覺(jué)。(2)調(diào)度命令語(yǔ)音輸入。當(dāng)用戶通過(guò)語(yǔ)音采集設(shè)備發(fā)布調(diào)度命令后,通信系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)置的城軌交通專業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別功能將調(diào)度命令識(shí)別為準(zhǔn)確的文字,并將文字根據(jù)調(diào)度命令基元定義的關(guān)鍵詞進(jìn)行拆解,將關(guān)鍵詞重新構(gòu)建成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的內(nèi)部命令單元,發(fā)送給智能核心系統(tǒng),智能核心系統(tǒng)作為虛擬崗位的大腦,負(fù)責(zé)決策每個(gè)輸入應(yīng)匹配的動(dòng)作和事件,并通知信號(hào)系統(tǒng)以及各虛擬崗位對(duì)應(yīng)的仿真系統(tǒng)執(zhí)行相關(guān)操作。之后收集操作結(jié)果,通知通信系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)音合成技術(shù)向用戶發(fā)送語(yǔ)音通知。城軌交通虛擬崗位動(dòng)作流程見(jiàn)圖1。

    3.2 虛擬崗位聯(lián)動(dòng)

    選擇要考核的應(yīng)急演練場(chǎng)景注入后,仿真信號(hào)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的場(chǎng)景狀態(tài)同步更新到仿真ATS 和核心后臺(tái)系統(tǒng)中的聯(lián)鎖(CI)、區(qū)域控制器(ZC)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元(FTM)、車載控制器(VOBC)、軌旁電子單元(LEU),學(xué)員接收到場(chǎng)景注入成功后選擇開(kāi)始考核,聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)將根據(jù)演練場(chǎng)景自動(dòng)生成乘務(wù)、站務(wù)等虛擬崗位。接收到場(chǎng)景指令后,虛擬崗位根據(jù)場(chǎng)景中注入的故障類型通過(guò)通信系統(tǒng)予以上報(bào),調(diào)度員根據(jù)故障類型將調(diào)度語(yǔ)音命令和操作指令下達(dá)到相應(yīng)的虛擬崗位,虛擬崗位根據(jù)調(diào)度命令予以執(zhí)行,并將結(jié)果實(shí)時(shí)同步到仿真信號(hào)系統(tǒng)中,同時(shí)通過(guò)教員系統(tǒng)同步展示故障場(chǎng)景,最終形成一套虛擬崗位聯(lián)動(dòng)應(yīng)急演練平臺(tái)的閉環(huán)。城軌交通虛擬崗位聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)應(yīng)急流程見(jiàn)圖2。

    圖2 城軌交通虛擬崗位聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)應(yīng)急流程

    4 實(shí)例驗(yàn)證

    虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)在北京地鐵行車調(diào)度演練平臺(tái)中開(kāi)展應(yīng)用,以常營(yíng)站全列車門無(wú)法打開(kāi)場(chǎng)景為例,按照故障預(yù)處理→信息通報(bào)→行車調(diào)整→故障恢復(fù)4個(gè)階段驗(yàn)證虛擬聯(lián)動(dòng)技術(shù)的可行性。

    (1)故障預(yù)處理。本階段為應(yīng)急場(chǎng)景的初始階段,基本內(nèi)容是行車調(diào)度員對(duì)故障信息的掌握和故障的預(yù)處理,以行車調(diào)度員與虛擬崗位的語(yǔ)音互動(dòng)為主。調(diào)度員在接到故障信息后,通知司機(jī)進(jìn)行預(yù)處理,同時(shí)將信號(hào)控制權(quán)下放至常營(yíng)站,由車站對(duì)故障列車的出站進(jìn)路進(jìn)行解鎖,此時(shí)需要行車調(diào)度與故障車司機(jī)、常營(yíng)站綜控員聯(lián)動(dòng)(見(jiàn)圖3)。

    圖3 司機(jī)報(bào)車門故障界面

    (2)信息通報(bào)。本階段同樣為應(yīng)急場(chǎng)景的初始階段,基本內(nèi)容是行車調(diào)度員與虛擬崗位之間故障信息傳達(dá),難點(diǎn)是語(yǔ)音識(shí)別較為頻繁、相互之間的干擾多。在確定了故障信息后,行車調(diào)度首先向上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行初報(bào),同時(shí)向所有的車站及在線列車進(jìn)行故障情況通報(bào),并通知做好客運(yùn)組織與宣傳工作,此時(shí)需要行車調(diào)度與上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、全線司機(jī)、全線綜控員聯(lián)動(dòng)(見(jiàn)圖4)。

    圖4 行車調(diào)度向上級(jí)部門進(jìn)行故障匯報(bào)界面

    (3)行車調(diào)整。本階段為應(yīng)急場(chǎng)景的核心階段,基本內(nèi)容是行車調(diào)度員為了保障運(yùn)營(yíng)而采取的一系列調(diào)度指揮操作,是整個(gè)故障處置的核心,除了語(yǔ)音互動(dòng),還需要虛擬崗位接收調(diào)度指令并在信號(hào)系統(tǒng)上進(jìn)行一系列反饋操作。根據(jù)司機(jī)的處置反饋,確定基本的故障處置策略:安排故障列車手動(dòng)打開(kāi)車門清人作業(yè),同時(shí)安排后續(xù)列車在常營(yíng)3 號(hào)站線乘降(見(jiàn)圖5),安排段場(chǎng)信號(hào)樓準(zhǔn)備備用車,此時(shí)需要行車調(diào)度與故障車之后的列車司機(jī)、常營(yíng)站綜控員、段場(chǎng)信號(hào)樓值班員聯(lián)動(dòng)。

    圖5 行車調(diào)度組織后續(xù)列車在常營(yíng)站3號(hào)站線乘降界面

    (4)故障恢復(fù)。本階段為應(yīng)急場(chǎng)景的收尾階段,基本內(nèi)容是行車調(diào)度員與各虛擬崗位故障信息傳達(dá),以語(yǔ)音互動(dòng)為主。行車調(diào)度安排故障車清人后改發(fā)2850 次回段,同時(shí)安排段備車替代發(fā)車(見(jiàn)圖6),經(jīng)處置后恢復(fù)正常的行車秩序,行車調(diào)度向上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行匯報(bào),此時(shí)需要行車調(diào)度與上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、全線司機(jī)、全線綜控員、段場(chǎng)信號(hào)樓值班員聯(lián)動(dòng)。

    圖6 太平莊車輛段備用車替換故障車界面

    5 結(jié)論

    基于智能語(yǔ)音辨識(shí)的虛擬崗位人機(jī)交互技術(shù)已在北京地鐵行車調(diào)度演練平臺(tái)項(xiàng)目中進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果表明:軌道交通類高頻詞匯平均語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率為98.49%,軌道交通類高頻詞匯在命令上下文中平均語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率為96.97%。同時(shí),經(jīng)北京地鐵行車調(diào)度演練平臺(tái)的測(cè)試,證明在應(yīng)景演練場(chǎng)景中,行車調(diào)度員與計(jì)算機(jī)虛擬崗位的人機(jī)協(xié)同技術(shù),可以解決傳統(tǒng)桌面推演場(chǎng)景復(fù)用性差、靈活性低、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,有利于提高行車調(diào)度員的應(yīng)急處置能力。

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