姜喜民 王川 顧佳

摘 要：本文基于Hadoop平臺的大數(shù)據(jù)技術(shù)采集和分析動車位置、狀態(tài)等數(shù)據(jù)，對列車進(jìn)行故障快速預(yù)警和報警，實現(xiàn)列車的運行健康監(jiān)測。對列車數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，實現(xiàn)參數(shù)級故障預(yù)測，為預(yù)測性維修管理打下基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：預(yù)測性維修;健康診斷;動車組;事件中心;監(jiān)控中心

中圖分類號：TP333 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）10-0044-02

近年來，我國高速鐵路飛速發(fā)展，動車組在為人們出行提供方便的同時，也對車輛運用檢修部門提出了新的要求?！邦A(yù)測性維修”是通過對列車運行現(xiàn)狀的監(jiān)控和分析，進(jìn)行有針對性、預(yù)測性維修。列車的“預(yù)測性維修”是未來列車運營保障的發(fā)展方向[1]。預(yù)測性維修可以降低維修成本，減少維修時間，提高列車運營的效率，同時避免重大惡性事故發(fā)生，是現(xiàn)有維修服務(wù)體系的創(chuàng)新。

1 項目總體目標(biāo)

初步構(gòu)建基于hadoop技術(shù)的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，利用列車車載和地面數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析挖掘模型，實現(xiàn)部分典型故障的預(yù)測和預(yù)判，構(gòu)建列車典型部件故障診斷和故障預(yù)測模型，為維修人員提供故障解決方案[2]。通過該系統(tǒng)實現(xiàn)運營故障數(shù)據(jù)整合利用，對故障信息和履歷信息提供針對性推送，為故障診斷提供有效依據(jù)，實現(xiàn)故障應(yīng)急處理知識關(guān)聯(lián)推送。

2 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

系統(tǒng)分為PC版本、大屏展示以及移動端（pad和手機(jī)）三大版本。PC版本負(fù)責(zé)全部的后臺數(shù)據(jù)采集、處理以及前臺展示功能;大屏展示提供全景監(jiān)控中心、事件監(jiān)控中心和資源監(jiān)控中心三大前端功能板塊;移動端提供面向pad和手機(jī)的前端業(yè)務(wù)展示功能。

平臺采用Hadoop+Spark+關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的混搭技術(shù)架構(gòu)，實現(xiàn)列車健康狀況的實時展現(xiàn)和分析挖掘。系統(tǒng)基于Hadoop技術(shù)完成數(shù)據(jù)的采集、解析、處理、存儲和應(yīng)用。系統(tǒng)集群總體上通過Yarn進(jìn)行資源管理協(xié)調(diào);通過Zookeeper進(jìn)行集群內(nèi)部通信協(xié)調(diào)管理。首先通過數(shù)據(jù)采集解析程序，實時采集原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行協(xié)議解析;解析后的數(shù)據(jù)消息流傳輸?shù)終afka進(jìn)行消息流序列化，然后將實時消息流傳輸?shù)絊park-streaming進(jìn)行數(shù)據(jù)實時計算處理，將處理結(jié)果配合Redis應(yīng)用，實時呈現(xiàn)列車健康狀況信息;將最終處理結(jié)果寫入Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS中，為后續(xù)批量查詢、分析挖掘提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時支撐應(yīng)用頁面展現(xiàn);通過Hbase進(jìn)行大批量歷史數(shù)據(jù)查詢操作，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘。

平臺主要功能主要分為三大功能區(qū)域，分別是全景監(jiān)控中心、事件中心和資源中心。

（1）全景監(jiān)控中心。全景監(jiān)控中心采用數(shù)字化、結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)及專業(yè)的GIS地理信息處理技術(shù)，在動態(tài)的大屏幕GIS地圖上展示動車組的整體運行情況，目前包括了四方股份所有交付的動車組。全景監(jiān)控中心可以直觀顯示所有列車所在運行位置、列號車、當(dāng)前狀態(tài)，并可通過點擊或查詢列號車直接顯示目標(biāo)選項，包含：單列列車信息、當(dāng)前故障查詢、歷史故障查詢。監(jiān)控中心整合MRO（車輛運營故障系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)，展示所有列車運行狀態(tài)和配屬情況。監(jiān)控中心功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

（2）事件中心。事件中心是系統(tǒng)的核心監(jiān)控模塊，實時監(jiān)控列車運行故障，是日常工作中主要關(guān)注的內(nèi)容。當(dāng)動車組發(fā)生故障時，事件中心會同步顯示，以便指揮中心的診斷工程師第一時間掌握故障信息。事件中心功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。

事件中心監(jiān)控分為兩個主要功能：1）三級實時展示列車故障，提供關(guān)注故障功能，方便檢修人員對關(guān)注故障進(jìn)行重點監(jiān)控;2）數(shù)據(jù)規(guī)則模型生成事件，在車輛達(dá)到故障狀態(tài)前盡早發(fā)現(xiàn)異常趨勢，做到預(yù)防檢查和處理，降低故障發(fā)生幾率。

（3）資源中心。資源中心主要為故障分析提供信息支持。當(dāng)故障發(fā)生時可通過資源中心獲取全面的支撐信息。資源中心提供事件詳情、MRO一車一檔信息、車輛健康評估、高級修預(yù)測功能[3]。事件詳情，此功能為檢修人員對列車運行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控，以及對故障或事件進(jìn)行處置指導(dǎo)提供基礎(chǔ)保障。具體分為四個部分：1）車輛工況實時展示;2）事件詳情包括故障具體內(nèi)容及判定邏輯等信息，包括事件內(nèi)容、模型可視、MON彈屏類型;3）關(guān)聯(lián)信息展示列車履歷信息和最近一次高級修信息，支持基于MRO的一車一檔查看功能;4）處置措施展示故障對應(yīng)的處置措施，包括途中應(yīng)急處置措施、遠(yuǎn)程監(jiān)控措施、車輛回庫后檢查處置措施。

一車一檔中的信息是通過與MRO做接口集成獲取到的，分別展示了每一列車設(shè)計之初的靜態(tài)參數(shù)、歷史的配屬、運用信息、故障信息是否閉環(huán)、技術(shù)改造是否閉環(huán)、檢修信息，歷史的裝車信息。車輛集群健康評估關(guān)注的是列車運用一天整個車輛集群的健康狀況，不僅能評價動車組一天的運營品質(zhì)，還能通過分析結(jié)果指導(dǎo)列車回庫檢修，對于存在問題的車，可以通過事件詳情來判定該列車的當(dāng)前狀態(tài)。高級修預(yù)測，通過整合列車運用信息，累計里程、高級修等信息，將動車組全年的入修計劃按照不同維度進(jìn)行分析，使檢修人員能夠?qū)S修物料和工藝進(jìn)行提前準(zhǔn)備，用最短的時間保質(zhì)保量的完成維修作業(yè)，將健康車輛配屬回運用路局。

3 結(jié)語

本文闡述了基于hadoop技術(shù)的列車健康診斷及專家支持系統(tǒng)的主要設(shè)計思路和系統(tǒng)關(guān)鍵功能。系統(tǒng)實現(xiàn)了動車組的運行監(jiān)測，實時提供故障解決方案，實現(xiàn)故障應(yīng)急處理知識關(guān)聯(lián)推送，為故障遠(yuǎn)程診斷維修決策提供了支持保障，提高了故障分析處置的效率，保障了四方平臺動車組穩(wěn)定可靠地運行。通過建立大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建列車典型部件故障診斷和故障預(yù)測模型，降低維修成本，減少維修時間，提升工作效能和零部件使用壽命。

參考文獻(xiàn)

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