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RFID、大数据等技术为动车组智能运维“添翼加速”

2020年12月31日 18:42来源:未知手机版

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作者:本站收录 来源:中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 2020-12-30 09:46:39

摘要:数据采集方面,通过车载传感器、RFID等技术采集动车组车载及检修数据,并建立统一的数据采集规范,从EMIS、WTDS、TEDS、TADS、主机厂及零部件造修企业等获取动车组新造、检修运用、监测、检测以及环境等海量数据,为动车组智能化运维提供数据支撑。

关键词:RFID[19086篇] 大数据[2623篇] 动车运维[0篇] 


工作人员在监控大厅工作



故障超前预警



性能演化趋势



数据汇集分析

据中国国家铁路集团公布的数据,截至2020年7月底,全国铁路营业里程达到14.14万公里,其中高铁3.6万公里。高铁在我国经济、社会、文化等方面发挥着不可估量的作用。

建立完善的动车组运维保障体系是动车组持续高效发展的重要前提。在高速铁路建设的同期,为保障动车组安全运行与高效维修,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所建设了覆盖全路的动车组管理信息系统(EMIS),随后又陆续建设了一系列动车组运维相关信息化系统,保障了动车组的安全运行和高效维修。动车组管理信息系统上线10余年,积累了大量的动车组新造、运用检修、监测、检测等数据,并且随着车载设备的不断升级,动车组车载数据也不断丰富、增多,这些数据不仅数量巨大且种类繁多、结构各异。

如何利用有效手段对动车组海量数据进行挖掘,研究动车组故障预测与健康管理(PHM)技术,实现动车组故障的超前预警,为动车组检修提供维修决策支持,优化修程修制,节约检修成本,由计划性预防修向状态修转变,成为当前比较重要的课题。

基于大数据架构搭建动车组智能化运维平台

针对高速动车组运维数据特点和应用需求,基于大数据架构搭建动车组智能化运维平台,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所对动车组海量数据进行统一汇集,利用大数据技术对其进行清洗、处理与存储,为动车组状态监测、故障超前预警、视情维修建议等提供数据支撑。

数据采集方面,通过车载传感器、RFID等技术采集动车组车载及检修数据,并建立统一的数据采集规范,从EMIS、WTDS、TEDS、TADS、主机厂及零部件造修企业等获取动车组新造、检修运用、监测、检测以及环境等海量数据,为动车组智能化运维提供数据支撑。

数据处理方面,动车组运维数据来源丰富,结构化、非结构化数据混杂,数据格式、表述、质量差异较大,数据汇集后,首先进行数据治理、融合,形成基础数据集,然后从数据粒度、应用目标、处理工具等不同维度对数据进行分类,方便数据的分析挖掘。

数据存储方面,采用数据仓库、非关系型数据库及分布式文件系统等技术实现海量数据的存储,采用关系型数据库满足实时响应速度的需求,通过分布式、多副本提高数据库整体性能与服务稳定性。并通过历史数据归档,降低海量数据对存储资源的消耗。

利用算法、模型对处理后的动车组数据进行智能化分析

中国铁道科学研究院电子计算技术研究所利用机理算法、规则模型以及阈值模型对处理后的动车组数据进行智能化分析,对动车组进行车组状态监测、故障超前预警、历史故障分析、部件性能退化分析、视情维修建议等,具体如下:

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