基于大数据的铁路道岔缺口监测分析研究

发布时间：2021-07-03 04:14

　　目前随着我国铁路行业高速发展,我国铁路基础设施的数量也在逐渐增多,而设备的健康状况管理与监测问题一直没有得到很好的解决。当前我国铁路对于运输设备的维护主要采取“计划修”的手段,即以预防为主的定期维护,而这种传统的维修模式已经不能满足我国铁路发展形式下的新要求,迫切需要对铁路设施运行与健康状态进行监测分析,采取“状态修”或“预测修”的智能维护模式。另外,当前铁路系统各专业也已经积累了大规模的海量数据,并且还在呈现不断增长的趋势,但目前还缺乏一种有效手段来对铁路基础设施的健康状态进行统一管理以及对设备运行过程中所产生的海量数据进行有效的挖掘分析。本文以道岔缺口及转辙机设备状态的监测分析为研究重点,全面了解分析了国内外研究现状,提出了铁路道岔缺口大数据智能监测分析平台的研究思路,并通过铁路道岔缺口大数据智能监测分析平台相关技术的研究,实现了铁路道岔缺口及转辙机设备的状态管理、智能监测与综合分析。本文主要研究内容包括以下几个方面:（1）首先围绕当前铁路道岔缺口监测现状与实际业务需求进行分析,并根据目前主流物联网、大数据以及机器学习的相关技术,对道岔缺口大数据智能监测与分析平台的整体架构、各部分... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－４?ＬＳＴＭ网络结构示意图??

图３－１当前铁路道岔缺口监测系统??Ｆｉｇｕｒｅ３－１?Ｃｕｒｒｅｎｔ?ｒａｉｌｗａｙ?ｔｕｒｎｏｕｔ?ｇａｐ?ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ?ｓｙｓｔｅｍ??目前每个站点各自为政的系统设计部署方案虽然能够满足铁路缺口的相关需??和技术标准，但是存在着烟囱式开发部署导致的不能弹性扩展、数据存储不能??足面向未来的大数据应用需求、各站点的系统难以横向打通等问题。目前车间??站务段相关技术人员在查看下属站点的道岔缺口数据时，需要分别远程登陆各??站的缺口监测主机进行查询，操作体验极差。??而且当前道岔缺口监测系统，还存在有如下几方面的问题：??（１）智能分析不到位：仅有传感器阈值报警判断，没有通过多维传感器关联??据进行智能分析预警；??（２）状态监测不完善：转辙机状态监测数据利用率不高，无法实时动态判断??辙机工作状态；??（３）数据存储不高效：数据存储本地化、分散化，数据处理及利用率不高；??（４）网络传输不及时：网络带宽有限，数据传输能力不足，系统数据实时性??

Ｖ??ＨＢａｓｅ??图３－６数据接入与前端显示流程图??Ｆｉｇｕｒｅ３－６?Ｄａｔａ?ａｃｃｅｓｓ?ａｎｄ?ｆｒｏｎｔ－ｅｎｄ?ｄｉｓｐｌａｙ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??３．３．２基于ＭＱＴＴ?Ｂｒｏｋｅｒ的接入机制??在数据采集接入时采用物联网传感器通信标准协议ＭＱＴＴ协议可以解决传感??器或Ａｇｅｎｔ的接入和数据传输的ＱｏＳ保证。ＱｏＳ?（Ｑｕａｌｉｔｙ?ｏｆ?Ｓｅｒｖｉｃｅ，服务质量）??指一个网络能够利用各种基础技术，为指定的网络通信提供更好的服务能力，是网??络的一种安全机制，是用来解决网络延迟和阻塞等问题的一种技术。所以在本文??道岔缺口与转辙机设备监测数据接入时，采用ＭＱＴＴ?Ｂｒｏｋｅｒ集群的方式来解决海??量设备并发接入和通信的需求。Ｂｒｏｋｅｒ集群对外提供服务时需要一个反向代理服??务进行负载均衡，负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透??明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、??提高网络的灵活性和可用性。而为了避免单点故障，又需要对反向代理服务器进??行高可用主备部署。同时为了保持Ａｇｅｎｔ在数据接入时的简单性和集群部署方式??对Ａｇｅｎｔ的充分透明，需要一个状态监测服务对主备负载均衡服务进行状态监测、??主备切换和统一对外浮动ＩＰ供Ａｇｅｎｔ调用


本文编号：3261846