陳寶花，史 宏

（1.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；2.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院 運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081）

鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法研究

陳寶花1，史 宏2

（1.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；2.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院 運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081）

鐵路沿線雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于保障嚴(yán)寒地區(qū)列車的安全運(yùn)行具有重要作用。針對(duì)該系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致雪深監(jiān)測(cè)值失真甚至可能引起系統(tǒng)誤報(bào)警這一問題，在分析鐵路沿線監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深傳感器原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，歸類異常數(shù)據(jù)，制定數(shù)據(jù)過濾規(guī)則，提出鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。仿真結(jié)果表明：該算法能夠有效地過濾掉異常數(shù)據(jù)并消除數(shù)據(jù)抖動(dòng)現(xiàn)象，在鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中具有較大的應(yīng)用價(jià)值。

鐵路；雪深監(jiān)測(cè)；異常數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)過濾

降雪天氣影響鐵路的行車安全，近幾年隨著我國(guó)鐵路的飛速發(fā)展，鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱：雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)）對(duì)于防止嚴(yán)寒地區(qū)列車遭遇雪災(zāi)危害發(fā)揮著越來越重要的作用[1～2]。雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過對(duì)鐵路沿線各監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集及報(bào)警評(píng)判，向監(jiān)測(cè)終端提供實(shí)時(shí)雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和大雪報(bào)警信息，為鐵路相關(guān)部門制定預(yù)案和采取措施提供可靠的依據(jù)。雪深數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響到該系統(tǒng)的可靠性，因此 ，保證雪深數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

目前，我國(guó)雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多數(shù)采用激光雪深傳感器進(jìn)行雪深測(cè)量，由于傳感器自身因素（傳感器故障）及外在環(huán)境（大風(fēng)導(dǎo)致激光探頭晃動(dòng)、激光波束路徑上出現(xiàn)異物、探頭攝入反射光線等）的影響，系統(tǒng)采集到的原始數(shù)據(jù)不能完全準(zhǔn)確地反映真實(shí)雪深值甚至可能引起系統(tǒng)誤報(bào)警，故從監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中篩選出異常數(shù)據(jù)并過濾是保證雪深監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性的前提。在地面氣象雪深自動(dòng)化觀測(cè)領(lǐng)域，關(guān)于數(shù)據(jù)異常的判斷與處理方面有很多研究[3～5]。 “激光波束路徑上飄落雪花可能導(dǎo)致測(cè)量值發(fā)生突變”這一問題提出了測(cè)距可靠性算法，通過在一次測(cè)量中連續(xù)讀取多值并選取與上一次結(jié)果最接近的一個(gè)值作為當(dāng)前的測(cè)量值[6]，對(duì)于雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理有一定的借鑒意義。

在分析鐵路沿線監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深傳感器原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，歸類異常數(shù)據(jù)，結(jié)合測(cè)距可靠性算法，提出一種雪深數(shù)據(jù)過濾算法。通過對(duì)比該算法應(yīng)用前后的雪深數(shù)據(jù)曲線，驗(yàn)證了該過濾算法的有效性。

1 鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為鐵路自然災(zāi)害及異物侵限監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[7～9]的重要子系統(tǒng)之一，對(duì)鐵路沿線雪深進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，具備報(bào)警、預(yù)警及聯(lián)動(dòng)觸發(fā)等功能。該系統(tǒng)由監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理設(shè)備和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)備組成，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理設(shè)備由數(shù)據(jù)處理中心和監(jiān)測(cè)終端組成，現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)備由現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備和監(jiān)控單元構(gòu)成，如圖1所示。

圖1 鐵路雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成

1.2 系統(tǒng)功能

現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備：負(fù)責(zé)定時(shí)采集監(jiān)測(cè)點(diǎn)的雪深數(shù)據(jù)，并通過串口通信方式將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送給所屬監(jiān)控單元。

監(jiān)控單元：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的接收、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、雪深采集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、上位機(jī)命令的執(zhí)行及通過遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)傳輸方式向數(shù)據(jù)處理中心傳送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理中心：包括應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、接口服務(wù)器等。負(fù)責(zé)匯聚監(jiān)控單元上傳的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，解析處理數(shù)據(jù)，進(jìn)行報(bào)警評(píng)判及向監(jiān)測(cè)終端實(shí)時(shí)傳送雪深數(shù)據(jù)和推送報(bào)警信息，數(shù)據(jù)過濾即在數(shù)據(jù)處理中心實(shí)現(xiàn)。

監(jiān)測(cè)終端：包括監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)終端和監(jiān)測(cè)維護(hù)終端。負(fù)責(zé)災(zāi)害監(jiān)測(cè)報(bào)警信息的實(shí)時(shí)顯示及聲音播報(bào)、現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)報(bào)警信息的實(shí)時(shí)顯示及聲音播報(bào)、監(jiān)控單元狀態(tài)監(jiān)測(cè)報(bào)警信息的實(shí)時(shí)顯示和系統(tǒng)管理等。

1.3 雪深測(cè)量原理

雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備為激光雪深傳感器，其牢固安裝在鐵路軌道旁邊的接觸網(wǎng)支柱上，定時(shí)（如每隔10 s）對(duì)鐵路軌道上的監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量。激光雪深傳感器由測(cè)距探頭、處理控制單元和安裝支架組成，測(cè)量原理為激光測(cè)距。測(cè)距探頭由高穩(wěn)定的激光發(fā)射器、接收器、前置控制器組成，利用發(fā)射的波束遇到障礙物反射回來的特性進(jìn)行距離差測(cè)量，即測(cè)量傳感器和障礙物這兩點(diǎn)間的直線距離d，如圖2所示。

圖2 激光傳感器測(cè)距三角關(guān)系原理圖

由直線距離和傳感器安裝角度這兩個(gè)數(shù)值，根據(jù)三角關(guān)系可得到傳感器與障礙物水平面的垂直距離h，見式（1）。在使用前進(jìn)行一次零水平面測(cè)量，并將該值作為偏移量offset存儲(chǔ)在設(shè)備中，由偏移量offset減去測(cè)量得到的垂直距離h即為激光雪深傳感器輸出的測(cè)量結(jié)果。

監(jiān)控單元對(duì)傳感器測(cè)量值進(jìn)行雪深轉(zhuǎn)換處理。系統(tǒng)正式運(yùn)行前，將傳感器在軌道無雪覆蓋時(shí)的測(cè)量值作為雪深基準(zhǔn)值h0。系統(tǒng)正式運(yùn)行過程中，傳感器測(cè)量值為雪深實(shí)測(cè)值h1；雪深實(shí)測(cè)值減去雪深基準(zhǔn)值為雪深值h2，見式（2）。

數(shù)據(jù)處理中心定時(shí)（如每隔1 min）通過數(shù)據(jù)過濾算法對(duì)監(jiān)控單元上傳的多個(gè)雪深數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選、過濾得出當(dāng)前分鐘的有效雪深值，然后根據(jù)報(bào)警評(píng)判規(guī)則進(jìn)行報(bào)警評(píng)判。

2 數(shù)據(jù)過濾算法

數(shù)據(jù)過濾的核心功能是從監(jiān)控單元上傳的雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中過濾掉異常數(shù)據(jù)，對(duì)上層提供準(zhǔn)確的雪深值。在對(duì)雪深數(shù)據(jù)異常情況進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，制定相應(yīng)的過濾規(guī)則，生成過濾算法。

2.1 異常數(shù)據(jù)分類

由于傳感器自身因素和鐵路沿線外在環(huán)境的影響，傳感器測(cè)量得到的值不一定能真實(shí)反映現(xiàn)場(chǎng)雪深狀況。通過分析鐵路沿線監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深傳感器原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，得到異常數(shù)據(jù)的主要表現(xiàn)形式、產(chǎn)生的原因、對(duì)應(yīng)的雪深值及分析結(jié)果，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

2.2 數(shù)據(jù)過濾規(guī)則

2.2.1 過濾規(guī)則描述

異常數(shù)據(jù)過濾的總體原則是增加測(cè)量時(shí)間，每次從1 min內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)中篩選出符合過濾類別的異常數(shù)據(jù)優(yōu)先進(jìn)行排除，再?gòu)挠嘞碌臄?shù)據(jù)中選取與前 1 min有效雪深值最相近的值作為當(dāng)前分鐘的有效雪深值。具體過濾原則如下：

（1）對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行失效判斷，約定一個(gè)有效數(shù)據(jù)范圍，不在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)直接過濾。

（2）對(duì)于第1 min數(shù)據(jù)，在第1步的基礎(chǔ)上，對(duì)余下的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行離散程度驗(yàn)證，離散程度小則取其均值作為當(dāng)前時(shí)刻的有效雪深值；否則下1 min數(shù)據(jù)繼續(xù)執(zhí)行此步驟，直到取到有效雪深值。當(dāng)前時(shí)刻的有效雪深值作為下1 min數(shù)據(jù)跳變?cè)u(píng)判的基準(zhǔn)。

（3）在已有基準(zhǔn)的前提下，對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行向上跳變判斷，若其跳變值超過設(shè)定閾值，直接過濾。

（4）在已有基準(zhǔn)的前提下，對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行向下跳變判斷，若其跳變值超過設(shè)定閾值，對(duì)該時(shí)刻內(nèi)有效數(shù)據(jù)離散程度驗(yàn)證，離散程度大則全部拒絕，直接過濾；離散程度小則全部接收，不予過濾。

（5）在已有基準(zhǔn)的前提下，在前4個(gè)步驟的基礎(chǔ)上，判斷剩余數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，若為零則當(dāng)前時(shí)刻的有效雪深值等于前1 min有效雪深值；若不為零則當(dāng)前時(shí)刻的有效雪深值等于剩余數(shù)據(jù)中與前1 min有效雪深值最相近的值。

2.2.2 關(guān)鍵閾值選取

以上的過濾規(guī)則中，閾值的選取是關(guān)鍵。有效數(shù)據(jù)范圍若太大則不利于異常數(shù)據(jù)的過濾，太小又可能出現(xiàn)誤判，跳變閾值也存在相似的問題。閾值確定原則如下：

（1）有效數(shù)據(jù)范圍確定：有效范圍的最小值為0；對(duì)該地區(qū)歷史氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分析，得到歷史上最大雪深值，以該值為基礎(chǔ)向上浮動(dòng)20%，作為有效范圍的最大值。

（2）向上/下跳變閾值確定：積雪從無到有再到消融是一個(gè)緩慢漸變的過程，理想情況下，測(cè)量得到的雪深值應(yīng)該也是一個(gè)漸變的數(shù)字，1 min時(shí)間內(nèi)得到的數(shù)據(jù)值不會(huì)有過大的跳變，以相鄰時(shí)間的雪深差距的最大值作為跳變閾值。

數(shù)據(jù)離散程度閾值：方差是在概率論和統(tǒng)計(jì)方差衡量隨機(jī)變量或一組數(shù)據(jù)離散程度的度量，故本文的數(shù)據(jù)離散程度采用方差來直觀表示，離散型方差的計(jì)算式如式3所示。1 min內(nèi)雪深值增長(zhǎng)很小，故方差閾值可取得小些。

xi—第i個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)；

u—數(shù)據(jù)平均數(shù)。

2.3 過濾算法實(shí)現(xiàn)

雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法主要包括以下4個(gè)方面：

（1）循環(huán)收集一分鐘雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

（2）有效雪深值基準(zhǔn)的確定；

（3）過濾失效數(shù)據(jù)和跳變數(shù)據(jù)，再與前1 min雪深有效值基準(zhǔn)進(jìn)行相近性對(duì)比，得到當(dāng)前時(shí)刻雪深有效值；

（4）用該值更新雪深有效值基準(zhǔn)，輸出該雪深有效值。

激光傳感器每隔10 s進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集，通常1 min內(nèi)能采集6條數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理中心，每分鐘以這6條原始數(shù)據(jù)作為算法的輸入，得到每分鐘有效雪深值，該算法的流程如圖3所示。

圖3 雪深數(shù)據(jù)過濾流程圖

3 實(shí)驗(yàn)與仿真

為完整考慮無雪和有雪2種天氣情況下的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，選取鐵路沿線監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深傳感器冬季12月1日（無雪）、12月2日（有雪）兩天的原始雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為算法的輸入，應(yīng)用本文提出的數(shù)據(jù)過濾算法進(jìn)行優(yōu)化處理。

原始雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如圖4所示，12月1日雪深值基本為0 mm，從22:00開始有小幅度的增長(zhǎng)， 12月2日雪深值開始有漲落的變化（注：為更直觀地看到雪深的變化情況，圖中未顯示出顯著跳變值，包括列車途經(jīng)時(shí)刻隨機(jī)出現(xiàn)的900 mm左右、1 900 mm左右的大幅度跳變和2日13:00的一次負(fù)值跳變）。從圖4中可看到曲線有小幅度的浮動(dòng)，并不平穩(wěn)。

經(jīng)數(shù)據(jù)過濾算法進(jìn)行優(yōu)化處理后的雪深數(shù)據(jù)如圖5所示，從圖5中可得，數(shù)據(jù)過濾算法能較好地過濾掉顯著跳變值，使曲線趨于平穩(wěn)，并且不會(huì)將除雪當(dāng)成異常跳變數(shù)據(jù)而過濾掉，具有良好的適用性。

圖4 原始雪深數(shù)據(jù)折線圖

圖5 數(shù)據(jù)過濾算法優(yōu)化后雪深數(shù)據(jù)折線圖

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致雪深監(jiān)測(cè)值失真甚至可能引起系統(tǒng)誤報(bào)警這一問題，提出了雪深監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法。該算法通過增長(zhǎng)測(cè)量時(shí)間，對(duì)每分鐘采集的多條雪深監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按設(shè)定的過濾規(guī)則進(jìn)行過濾，得到該分鐘的有效雪深值。以某鐵路沿線監(jiān)測(cè)點(diǎn)雪深傳感器原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為算法的輸入進(jìn)行驗(yàn)證，通過對(duì)過濾算法優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了該算法的有效性和可行性，對(duì)類似系統(tǒng)具有一定的參考價(jià)值。

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責(zé)任編輯 徐侃春

Data fltering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System

CHEN Baohua1,SHI Hong2
( 1.China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China;2.Transportation &Economics Research Institute,China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China)

The Railway Snow Depth Monitoring System plays an important role in ensuring train safety in the severe cold areas.In terms of the distortion of snow depth monitoring data and the possible false alarm caused by the anomalous data of the system,the article analyzed the initial snow depth monitoring data of a railway line,sorted the anomalous data into different types,made data fltering rule,proposed a data fltering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System,and took a simulation testing.The simulation testing result showed that the algorithm could effectively flter out anomalous data and eliminate data jitter,be with signifcantly applying value.

railway;snow depth monitoring;anomalous data;data fltering

U216.41∶TP39

A

1005-8451（2016）10-0009-05

2016-02-23

陳寶花，在讀碩士研究生；史 宏，研究員。