劉富存，李海波，唐優(yōu)華，蘇開鵬

（1. 國能鐵路裝備公司神維分公司 準格爾工務機械段，內(nèi)蒙古自治區(qū)準格爾旗 010300；2. 成都交大大數(shù)據(jù)科技有限公司，成都 610097）

液壓系統(tǒng)是鐵路大型養(yǎng)路機械（簡稱：大機）的重要組成部分，機械的動力傳輸、車輛走行、大機作業(yè)等都是通過液壓系統(tǒng)進行驅(qū)動，因此，對鐵路大機液壓系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)監(jiān)測及大數(shù)據(jù)分析是保障其健康運行的重要手段。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術在鐵路領域的深入應用，鐵路大機的智慧化養(yǎng)護，尤其是對其液壓系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的智能維護逐漸受到學者的關注。王建軍等人[1]合理選擇參數(shù)采集節(jié)點，設計出基于傳感技術的液壓機故障診斷專家系統(tǒng)方案；陳書輝[2]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，提出了基于仿真數(shù)據(jù)與深度遷移學習的故障診斷模型，實現(xiàn)了小樣本與不平衡數(shù)據(jù)液壓泵的故障診斷；許艷蒲等人[3]針對液壓操動機構泄漏故障的監(jiān)測需求，研究開發(fā)了基于云平臺的液壓操動機構泄漏監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)了液壓操動機構泄漏的遠程監(jiān)測，保證了液壓操動機構的安全可靠運行；雷亞飛[4]以油動機液壓系統(tǒng)為研究對象，以挖掘狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中隱藏的故障信息為目標，采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術，打通了信號采集、邊緣數(shù)據(jù)處理、端云之間數(shù)據(jù)傳輸、海量數(shù)據(jù)彈性存儲、故障診斷建模分析等信息通道，為油動機液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)提供了新理論、新技術和新方法。以上研究均圍繞液壓系統(tǒng)故障分析算法及大數(shù)據(jù)平臺構建，較少涉及鐵路大機健康監(jiān)測領域。

本文基于鐵路大機液壓系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量多源異構數(shù)據(jù)，設計開發(fā)了集液壓系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸、整合、分析、統(tǒng)計、展示等功能為一體的鐵路大機液壓健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)平臺（簡稱：本文平臺），實現(xiàn)了對鐵路大機液壓系統(tǒng)典型故障的預測與診斷，提升了鐵路大機的維護效率，具有工程應用價值。

1 平臺設計

1.1 總體架構

本文平臺總體架構如圖1所示。

圖1 本文平臺總體架構

1.1.1 硬件層

包含本文平臺所需要的計算主機及存儲網(wǎng)絡設施，為平臺服務提供硬件支持。

1.1.2 基礎組件

包含MySQL數(shù)據(jù)存儲及緩存，為平臺提供數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)緩存功能，供服務層調(diào)用其數(shù)據(jù)。

1.1.3 服務層

負責數(shù)據(jù)接收與處理，包含用戶管理、權限管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析等模塊，并與網(wǎng)關進行數(shù)據(jù)交換，可簡化業(yè)務邏輯單元測試，同時負責與客戶端進行數(shù)據(jù)對接。

1.1.4 Web層

包括輕量級的Web服務器Nginx，作為靜態(tài)資源服務器。此外，該層接入內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡（CDN，Content Delivery Network），解決因分布、帶寬、服務器性能帶來的訪問延遲問題，提高用戶訪問網(wǎng)站的響應速度和成功率，并負責前端服務的基礎構建，從而搭建出用戶可使用的Web環(huán)境。

1.1.5 訪問層

包括監(jiān)測后臺與監(jiān)測大屏，負責與用戶交互，運行數(shù)據(jù)庫并執(zhí)行更新，接收用戶輸入并向用戶呈現(xiàn)輸出結果。

1.2 技術架構

1.2.1 前端架構

本文平臺前端基于Vue-cli、IView和Node.js等前端技術棧進行開發(fā)[5]，其主要特點包括：（1）漸進式框架，采用自底向上增量開發(fā)設計；（2）模板雙向綁定機制；（3）利用指令對文檔對象模型進行封裝，能夠高效實現(xiàn)可視化展示、用戶交互、相關事件綁定及模板渲染等功能。

1.2.2 后端架構

本文平臺后端采用Linux服務器部署，基于Java、J2EE技術和Spring Boot進行框架搭建。采用數(shù)據(jù)持久層與邏輯模型層分離的部署方式，以達到解耦的目的，有利于本文平臺維護和升級。在邏輯模型層，本文平臺架設基于Nginx和Spring Boot的網(wǎng)關，用于鑒權、HTTPS解密、負載均衡及安全防控，以此提升其穩(wěn)定性和安全性；在持久層使用Mybatis-Plus與MySQL關系型數(shù)據(jù)庫進行通信和信息交換，使用Druid連接池提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫長連接[6]。

數(shù)據(jù)庫選擇MySQL關系型數(shù)據(jù)庫，具有輕量、開源及高效等特點，可有效減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，降低服務器的響應時間，提高本文平臺性能。采用Redis進行數(shù)據(jù)緩存，消息管理采用WebSocket，實現(xiàn)站內(nèi)消息實時推送。數(shù)據(jù)庫存取方式設計如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)庫存取方式示意

1.2.3 通信協(xié)議

智能網(wǎng)關通信通過4G/5G網(wǎng)絡，以消息隊列遙測傳輸（MQTT，Message Queue Telemetry Transport）協(xié)議的方式，將監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_。智能網(wǎng)關將采集到的數(shù)據(jù)通過MQTT協(xié)議以“/Iot/Pub”主題發(fā)布到云服務器，消息被暫存在云服務器中；后端通過Client MQTT通信接口，連接到暫存數(shù)據(jù)的云服務器，通過訂閱“/Iot/Pub”主題獲取暫存信息，隨后調(diào)用自定義數(shù)據(jù)存儲服務層，通過mybatis技術將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫，方便對數(shù)據(jù)進行增刪改查等操作；采用WebSocket技術將接收到的數(shù)據(jù)實時推送到前端，再由前端將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)到顯示屏上。

2 功能設計

基于安全性、可擴展性和靈活性的原則[7]，設計本文平臺功能，如圖3所示。

圖3 本文平臺功能

2.1 監(jiān)測中心

實現(xiàn)鐵路大機當前所在位置顯示及大機液壓設備運行情況統(tǒng)計數(shù)據(jù)展示。同時，可統(tǒng)計并展示車輛液壓系統(tǒng)報警狀況、報警趨勢等信息功能。監(jiān)測中心可在地圖模式和圖列模式間切換。

2.2 大機動態(tài)監(jiān)測

用于展示當前所選車輛的各項液壓健康監(jiān)測參數(shù)及報警數(shù)據(jù)。

2.2.1 實時監(jiān)測

直觀展示大機液壓系統(tǒng)最新監(jiān)測數(shù)據(jù)及報警位置，對不在正常范圍內(nèi)的監(jiān)測值進行標識，并可按不同類別、不同型號切換選擇車輛。

2.2.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)

通過表格的形式展示車輛不同部位液壓系統(tǒng)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，并對異常數(shù)據(jù)高亮顯示，提醒維修管理人員對異常部位重點關注，及早安排維修計劃。

2.2.3 報警數(shù)據(jù)

通過表格的形式展示當前車輛液壓系統(tǒng)報警數(shù)據(jù)，并對報警狀態(tài)高亮顯示，提供按條件搜索數(shù)據(jù)的功能，為當前車輛維修保養(yǎng)提供數(shù)據(jù)支持。

2.3 大機健康分析

用于展示當前所選車輛的液壓健康監(jiān)測數(shù)據(jù)、監(jiān)測值超標情況及報警數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。

2.3.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析

按不同車型、不同時間維度統(tǒng)計分析各系統(tǒng)監(jiān)測采集數(shù)據(jù)，以圖表形式顯示異常數(shù)據(jù)比率及各系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)占比等情況。

2.3.2 報警數(shù)據(jù)分析

按不同時間維度統(tǒng)計分析各系統(tǒng)報警數(shù)據(jù)，測算液壓部件性能變化趨勢，判斷當前各部件運行狀況及是否需要更換。

2.4 大機監(jiān)測配置

用于設置大機配置方案，按需配置車型及車輛信息、監(jiān)測信息。

2.4.1 大機方案設置

用于配置本文平臺所需要車型的基本信息，如類別、型號、圖片等，可添加修改各車輛信息，并為每輛車綁定信號傳輸設備的設備號。同時，模塊可顯示當前車輛經(jīng)緯度、位置及定位時間信息，并提供按條件搜索車輛等功能。

2.4.2 配置監(jiān)測平臺

用于配置各類車型所需要的監(jiān)測平臺，并可定義該平臺監(jiān)測信息在車輛圖片顯示位置的X軸、Y軸與伸縮條長度等。

2.4.3 配置監(jiān)測對象

提供各大機機型液壓健康監(jiān)測平臺監(jiān)測對象配置等功能。

2.4.4 配置設備信息

用于配置監(jiān)測設備名稱、監(jiān)測對象信號寄存地址及報警信息寄存地址等。

2.5 監(jiān)測數(shù)據(jù)網(wǎng)關

顯示智能網(wǎng)關實時采集接收的原始數(shù)據(jù)，同時顯示智能網(wǎng)關的運行狀態(tài)。

2.6 平臺管理

提供基本信息管理設置及文件管理功能。其中，用戶管理和部門管理提供部門及用戶權限分級、信息查看及基本信息管理等功能；消息管理提供通知及消息發(fā)送、查看、管理等功能，可對消息通知進行分類顯示；文件對象存儲提供大機液壓健康管理相關文件存儲、下載、查看等功能；角色權限管理和菜單管理實現(xiàn)不同角色配置菜單權限等功能；數(shù)據(jù)字典管理為整個平臺配置通用型字典并對其進行管理；平臺配置提供短信配置、郵件配置、禁用詞管理、平臺公告配置等功能。

3 關鍵技術

3.1 數(shù)據(jù)預處理

大機液壓健康監(jiān)測數(shù)據(jù)具有海量且多元異構的特點，尤其是液壓部件傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，其經(jīng)過通信模塊加工處理后會出現(xiàn)部分數(shù)據(jù)異常、缺失、冗余等問題，因此，需要對其進行數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷、抽取–轉(zhuǎn)換–加載（ETL，Extract-Transform-Load）等處理，以保障數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理要求。本文平臺通過分布式ETL處理集群，將采集數(shù)據(jù)抽取至臨時中間層，作進一步清洗、轉(zhuǎn)換、整合等處理，從而提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計、挖掘的工作效率，節(jié)省計算資源。數(shù)據(jù)預處理步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)清洗：對傳感器采集到的大機液壓流量、溫度、壓力等數(shù)據(jù)進行質(zhì)量判斷，不符合要求的數(shù)據(jù)可采取刪除、修正等操作。

（2）定位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：采用地圖軟件為企業(yè)提供API接口，將AGPS信號轉(zhuǎn)化為GPS定位信號，從而得到經(jīng)緯度坐標并將其存入數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)大機定位的功能[8]。

（3）采集信號轉(zhuǎn)換并存儲：采用某種標準通信協(xié)議，因此，信息格式需要按相關標準經(jīng)后端轉(zhuǎn)化后存入數(shù)據(jù)庫。

3.2 數(shù)據(jù)智能分析預警

本文平臺在接收到車載數(shù)據(jù)采集硬件采集到的液壓數(shù)據(jù)后，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡、回歸分析等預測算法，識別數(shù)據(jù)是否存在異常，從而實現(xiàn)風險隱患識別及智能預警報警功能?；诖髷?shù)據(jù)平臺提供的大量數(shù)據(jù)樣本，對其規(guī)律進行挖掘，建立各液壓部件壽命模型，并通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡等預測方法，實現(xiàn)液壓部件壽命預測。

4 結束語

本文基于鐵路大機各關鍵部位液壓系統(tǒng)采集的海量實時數(shù)據(jù)，設計開發(fā)了鐵路大機液壓健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)平臺。該平臺已在國能鐵路裝備有限責任公司鐵路養(yǎng)護部門部署試用。平臺能夠?qū)崟r、準確地監(jiān)測液壓系統(tǒng)性能及健康狀況、統(tǒng)計并展示大機液壓系統(tǒng)各部件故障信息、預判液壓系統(tǒng)各部件狀態(tài)及壽命等，從而提醒大機管理部門提前備貨長周期、易損壞、價值高的液壓部件，成功避免因液壓系統(tǒng)故障和損壞而導致的大機停工事故的發(fā)生，為鐵路養(yǎng)路機械的智能化和自動化發(fā)展提供了重要的技術支持。未來還需要進一步研究液壓部件壽命預測算法，使液壓部件預測壽命更符合實際。