铁路: 数字模拟

数字化是铁路行业的重要主题。必须 智能化使用所采集到的数据。格拉茨 大学副教授 Stefan Marschnig 如此强 调说。

铁路行业是否错过了数字化革命?在科学 和铁路行业领域不断提出“提高数字化程 度”时,有时会令人产生这种印象。然 而,铁路行业绝不是一个模拟式的,止步于过去的专 业领域。数字化在铁路领域的应用已经超过十年, 远早于其他行业。铁路系统长期使用数字化技术控制 运行过程,在大范围内采集数据,并基于数据做出 决策。今天的挑战不在于数字化本身,而是如何利用 数字化的技术可能性,从原始数据中获得有价值的 信息。

在铁路领域,采集到的数据不
计其数。然而,只有有效的联
网才能产生有价值的信息。 在铁路领域,采集到的数据不 计其数。然而,只有有效的联 网才能产生有价值的信息。

不能混淆数据和信息这两个概念

在过去,仅会使用通过数据本身所传达的信息: 例如 “ 什么?”、“哪里?”和“多久一次?”。下面的例子说 明了如何通过分析从现有数据中挖掘更多信息。通过 这种方式,数据还可以回答“为什么?”,在必要的、有 针对性的用途以外,还有助于系统优化。毫无疑问,事件的测量采集对于铁路运行环境的 安全十分重要。人们想到的都是未经授权进入轨道, 从外部非法操纵设备和设备部件,或不安全的操作条 件。对于运行而言,混合实时数据无疑是一项增值, 例如可以为乘客传达准确的信息。单纯通过加大数据 采集量或数据联网无法实现铁路系统的深层次技术开 发,更重要的是数据分析。只有这样,我们才能掌握 系统本身的磨损情况,优化硬件及相关过程。

详细程度不同的数据可以互相补充。进行选择性评估时(例如此处通过分形分析)可以从现有数据中获得新信息。 联网不同的数据组: 详细程度不同的数据可以互相补充。进行选择性评估时(例如此处通过分形分析)可以从现有数据中获得新信息。

路基评估中的数据分析应用案例

格拉茨技术大学铁路工程与运输学院针对轨床特性的 研究已进行了超过 15 年。由于轨床的质量无法通过单 独的测量运行数据描述说明(仅可表明当时的状态), 已经开始对连续的测量运行轨道位置数据进行分析, 并通过质量曲线进行定义。

数据分析不考虑针对当前状态的测量信号的纵向 延伸,只考虑它的时间进程。为了研究不同状态变化 的原因,下一步必须考虑轨道的边界条件。因此,在 此案例中,ÖBB-Infrastruktur AG 的测量车所采集到的 数据将与其他数据组相结合。这样就可以根据曲率、 轨床形状、轨道每天负载的吨数总和及设备年龄分析 状态变化。同时还可以记录各种维护作业如轨道捣 固、轨道打磨或道碴清筛及其维护日期和作业长度。 该数据库 (TUG-DB) 现在支持查询轨道位置变化的详 细分析数据。

Matthias Landgraf 博士的论文对此进行了详细 的描述,研究显示,不同详细程度的数据可以相互补 偿,并可以根据描述的目标采集和评估不同的数据。

通过一段时间内的信号变化,可以对状态的变化进行说明。基于相应的数据库,可以从中得到不同的信息。 按照时间序列分析测量数据: 通过一段时间内的信号变化,可以对状态的变化进行说明。基于相应的数据库,可以从中得到不同的信息。

数据分析一览

在数据采集和存储技术不断发展、成本不断降低的背 景下,未来几年将会开辟出更多的研究和应用领域。 上文举例所述的不同数据组的联网(至少)还有两个 扩展方向: 及时采集本地故障和进一步详细说明应力集 中情况。铁路工程与运输学院申请了研究项目,已经 开始致力于这两个方面的研究。关于测量技术,主要 有四种技术选择:

  • 车载测量 (OBM,Onboard-Measuring): 未来可以在列车上安装简单、经济的测量装置(部 分列车现在已安装)。密集的数据序列(例如加速 度数据序列)可以立刻采集到突然出现的系统故 障。通过这种趋势可以显著优化对轨道断裂、岔 心断裂或轨道接头故障的探测。
  • 固定的测量点 (WTMS,Wayside Train Monitoring Systems,道侧列车监控系统): 如上所述, 载荷谱对车道损伤机制起决定 性作用。载荷谱的清晰显示提供了更详细 的应力积累图像。同时, 数据模型基于 强大的简化操作, 可以根据列车的新状态 推导列车的受力。在固定测量点采集实际 的相互作用力意味着更加细化的步骤, 因为列车的磨损情况(例如车轮扁疤)又会对力 造成很大的影响。
  • 光纤光学测量系统(DAS,Distributed Acoustic Sensing,分布式声学传感技术): 对光纤(在轨道侧铺设)传送的光波进行声学分 析是一项前景大好的技术。光波的智能分析很可 能为基础设施运营商带来巨大的增值。首先,可 以借助测量技术提升安全性(防止未经授权进入 轨道、保护作业人员)。此外,至少在理论上实 现了对轮轨接触的技术监控。借此识别两侧轨道 和列车上的瑕疵(例如轨道断裂和车轮扁疤)。 再将此类分析结合现有数据库,通过这种方式可 以解答关于系统响应及系统配置与调整的开放性 问题。
  • 轨道/道岔组件的局部测量装置 (smart assets): 为了解何种力以何种程度即会对基础设施造成实 际影响,局部测量(例如道岔组件或单个阈值) 十分必要。不考虑在管辖的整个铁路范围内全面 铺设测量装备。一方面是经济原因;另一方面, 安装的传感器数量过多时,将导致故障信号数量 急剧增加。

除了生成的数据本身所携带的信息,数据之间的关 联也十分有趣。例如,在 WTMS 上探测到车轮扁 疤时,车轮扁疤可能被识别成 DAS 模型。同样, 局部轨道部件上的力峰值必须出现在列车上,然后 在 OBM 中再次被识别。通过 DAS 和 OBM 技术, 单点监控可以扩展成线性监控,实现数据的进一步使 用。研究将证明如何将这些附加信息用于改善一段时 间内列车的质量性能。

ÖBB-Infrastruktur AG 的 ARGOS 固定测量点 ÖBB-Infrastruktur AG 的 ARGOS 固定测量点

推导措施

无论采用哪种技术方法,都必须先澄清一个问题: 需 要进行多少测量?采集的数据越多,就越有可能出现 以下情况:
1) 无法重复使用数据
2) 数据与推导出的信息相悖。

测量数据的正确性意味着数据的可靠性,对于基 础设施运营商来说,这是至关重要的。制定措施和作 出决策时,会将全部数据纳入考虑,措施是模拟式的并 且将继续保持模拟。尽可能完善的监控基础设施和尽 可能多的提供数据支持说的是同一件事。制定措施和 实施措施则完全不同。

措施的推导和执行受到无数边界条件的影响, 且不仅仅是设备相关的边界条件。基于当前技术的可 靠分析是做出决策的必要基础,但无法直接推导出模 拟措施。制定和实施措施必须结合经济考虑、现有预 算、资源配置和铁路行业需要考虑的运行因素,以确 保最终在正确的时间、正确的地点采取正确的措施。 由于数字技术在设备状态评估领域的迅猛发展,几乎 可以说未来就是模拟的世界。而做出决策的基础则在 于能够获取最有价值的信息。

Stefan Marschnig

30.06.2017

技术

178 字

阅读所需2分钟

铁路: 数字模拟 铁路: 数字模拟 铁路: 数字模拟 铁路: 数字模拟 铁路: 数字模拟

相关文章

技术组合 带来更多 信息

技术

技术组合 带来更多 信息

Mayank Tripathi | 27.06.2017 | 179 字 | 阅读所需2分钟

智能组合带来真正的附加价值: 分布式声学传感技术 (DAS)与计轴系统和感应式车轮传感器组合使用时,将为铁路应用提供有价值的信息。

阅读更多
系统间 如何通信

技术

系统间 如何通信

Stefan Lugschitz | 29.06.2017 | 173 字 | 阅读所需2分钟

功能需要通信: 接口用于优化铁路基础设施组件间的联网。

阅读更多
“遵循协议”

应用

“遵循协议”

Fabian Schwarz | 28.06.2017 | 101 字 | 阅读所需1分钟

铁路应用日趋复杂。福豪盛产品经理 Melanie Kleinpötzl 在采访中介绍了,功能强大的软件 协议如何确保系统间的顺畅通信。

阅读更多
开放式接口: 模拟或数字

技术

开放式接口: 模拟或数字

Manfred Sommergruber | 26.06.2017 | 97 字 | 阅读所需1分钟

信号可以采用模拟或数字形式的车轮传感器。Manfred Sommergruber 以福豪盛车轮传感器 RSR110 为例,讲解两种信号的特点。

阅读更多