摘　要 根據軌道交通監控系統的特點,結合現有軌道交通車站設備監控系統架構,應用智能預警技術,建立新型軌道交通機電設備監控系統,實現設備故障早期預警。討論多傳感器數據融合構成、多級報警方案等問題,并將基于智能多級預警的設備監控系統與現有的監控系統進行比較。

　　關鍵詞 軌道交通　多傳感器融合　設備監控　嵌入式技術
 
　　1 軌道交通設備監控系統的智能預警

　　軌道交通具有高速、準時和載客量大的特點,是大中型城市解決交通擁堵最有效的手段之一。為了給乘客創造安全、可靠和舒適的候車環境,軌道交通工程的地下車站均設有通風空調、給排水、自動扶梯、屏蔽門、照明、車站導向標志等機電設備。軌道交通車站機電設備監控系統（簡稱為EMCS）負責對車站的這些機電設備進行全面、有效的自動化監控及管理,對保障人身安全、降低設備的運行能耗、提高管理效率和服務水平具有重要作用。

　　然而,絕大部分在研或建成的軌道交通車站監控系統大都存在著兩個問題:“過嚴”和“延遲”。有時候,某個設備的一個小故障可能對整個大系統并沒有太大的影響,但是監控系統卻報警甚至停用設備;有時候,某個設備已經存在嚴重故障,監控系統的診斷卻姍姍來遲。這些問題不但造成設備報廢的損失,而且對乘客的生命安全及軌道交通的正常運行造成巨大的威脅和隱患。在國外,智能預警技術已應用于電力設備監控、大型工廠設備監控等領域,并有逐步向各領域延伸的趨勢。將智能多級預警技術應用在軌道交通車站機電設備監控系統中,能從根本上提高機電設備故障監測的靈敏度,從而實現準確的故障早期預警,防止因設備故障影響軌道交通的正常運營。

　　2 嵌入式控制系統與傳統監控系統的比較

　　應用智能多級預警技術的嵌入式控制系統,具有可編程控制器（PLC）所沒有的體積小、功耗低、柔性大、功能強等優勢,在智能化、柔性度方面的優勢更為明顯（見表1）。

　　通過設備狀態的信息獲取、特征提取及在線分析,實現設備故障的多層次預報,在監控歷史數據庫基礎上,構造監控及運營管理專家系統,從而提高運營管理水平,減少工作人員的人工維護,減少設備故障率,提高設備的運營效率,改善車站人員的工作環境,降低運營成本。在盡量不改變或少改變現有設備的基礎上,通過局部的嵌入式技術應用,實現對軌道交通車站監控設備的智能化改造;對既有不同設備進行信息整合,通過信息和智能技術,提升設備監控系統的性能。基于現代交通對技術發展的需求,綜合考慮設計周期、系統成本、可靠性、體積、功耗、系統智能化程度等多方面因素,將基于嵌入式技術的智能多級預警控制器用于軌道交通,在區域控制器中有很大優勢。可以預見,該類系統將成為未來幾年城市軌道交通車站機電設備監控的發展方向。

　　3 智能算法的選用———多傳感器數據融合 

　　軌道交通中的機電設備眾多,且發生故障的表象特征也各有不同,為實現故障的準確預警,應利用多種傳感器不同特點、使用范圍和精度,獲得各種機電設備的局部情況和數據。通過多傳感器之間的協調和性能互補,克服單個傳感器的不確定性和局限性,通過運算分析,可以獲得對被測對象的一致性解釋與描述[1]。數據融合技術涉及信號處理、特征提取、推理決策三大環節,本研究所采用的多傳感器系統數據融合同樣也由這三大部分組成,其過程如圖1所示。由于被測對象多為具有不同特征的非電量,所以首先將它們通過傳感器轉換成為電信號,經過A/D轉換將現場參數變為可由微處理器處理的數字量[2]。數字化后的電信號經過預處理,可以濾除數據采集過程中現場環境下的干擾和噪聲;對處理后的目標信號做特征提取,根據所提取的特征信號進行數據融合,最終輸出結果。

　　數據融合技術雖然未形成完整的理論體系和有效的融合算法,但是在不少應用領域已經提出了許多成熟并且有效的融合方法,主要有經典推理法、卡爾曼濾波法、貝葉斯估計法、Dempster-Shafer證據推理法、聚類分析法等[3]。

　　在設備故障特征識別中,采用經典的自適應加權融合估計算法進行數據融合,其模型如圖2所示。這種數據融合方法不要求知道傳感器測量數據的任何知識,只是靠傳感器所提供的測量數據,通過自動計算和調整,就可得出均方誤差最小的數據融合值[4]。

　　算法先對各傳感器在某一時刻的測量值進行估計,當估計真值為常量時,就可根據各個傳感器歷史數據的均值來進行估計。

　　因為不同的傳感器都有相應的加權數,在總均方誤差最小這一最優條件下,根據各個傳感器所得到的測量值,以自適應的方式尋找其對應的權數,可使圖2融合后的X︿達到最優[5]。

　　4 預警系統構成及多級報警的方案
　
　　根據現行的軌道交通車站設備監控系統架構,結合智能預警在設備、網絡等方面的特殊要求,擬采用嵌入式系統取代現有的PLC作為區域控制器,傳感器、處理器和控制器之間形成網絡控制系統。嵌入式控制器既能管理通信,同時又具有輸入/輸出以及控制的功能,對預警功能的實現具有較大的作用。本機電設備預警監控系統,利用數據采集卡對信息進行預處理,然后用通信網絡進行數據傳輸,再由上層PC的軟件對壓縮的數據信息進行融合。車站級軟件采用組態軟件進行開發,上層信息融合中心軟件采用高級軟件開發,軟件之間采用DDE（動態數據交換）以及OBDC（開放式數據庫連接）技術進行關聯與同步。系統原形結構如圖3。

　　硬件上采用性價比相對較高的三星公司的S3C2440處理器,作為軌道交通嵌入式機電設備監控系統的車站現場執行層的核心處理器。嵌入式操作系統采用了微軟的WinCE. net,數據采集軟件采用應用程序MicrosofteMbeddedVisualC++集成開發環境。
　
　　軟件可在分析與應用程序調度軟件的控制下運行,可按照預先設定的方式,在計算機硬盤內建立有關機電設備檔案,記錄各設備開/停時間、故障狀況、累計運行時間、維修狀況,并根據這些信息,定期編排維修計劃。系統還可以給高級工程人員提供在線編輯、在線調試和在線診斷的手段,使系統的可操縱性更強。

　　當通過多傳感器數據融合技術的自適應加權融合估計算法測出設備即將故障后,立即在監控系統中提示檢修。若無人應答,且實時數據通過新一輪的檢測運算后仍得出設備即將故障的結果,則在中央級監控系統上進行提示維修檢測;若依然無人應答,則通過組態軟件智能發送短消息,提示給主要設備負責人,進行維修檢測,從而實現多級報警。

　　5 結語

　　現代軌道交通車站機電設備監控系統建立在網絡和智能設備的基礎上,智能預警系統的應用可以使更多設備具有智能性預防故障停機的能力,從而促進現代監控技術的快速提高和發展[7]。針對機電監控中控制系統的設計問題,提出智能化設備監控及維護方案,為智能化在大型監控領域應用和推廣提供了一個實用的設計方法。特別是區域控制器使用嵌入式技術,能夠在不大規模改動現有設備的前提下推廣應用這一新技術,實現軌道交通車站機電設備監控系統的智能化與柔性化。嵌入式技術在EMCS系統中的應用研究,是基于上海市科委重大科技攻關項目,在成功實現智能預警的應用后,期望遠期達到基于遠程設備的在線故障診斷和維護,從而提高系統的維護水平。