城市轨道交通全自动运行车辆移动值乘辅助系统研究与应用

裴加富，包亮强，林立，张炳锋

随着城市轨道交通全自动运行（FAO）技术的蓬勃发展和趋于成熟，国内越来越多的线路采用全自动运行建设和运营模式，显著提高了城市轨道交通的自动化水平和运营效率。全自动运行车辆不再设置传统的司机岗位，由高度自动化的列控系统承担相应的职责，车辆监督和远程应急处置的职责也转向运营控制中心，由车辆调度人员承担［1］。从驾驶车辆的角度来讲，全自动运行车辆无需司机或值守人员［2］。

然而从全自动运行系统在我国发展应用的现状来看，基于系统技术的完备程度、应用线路的客流压力，以及故障场景的复杂程度等因素综合考虑，配置相应的车辆值守人员还是行业内普遍做法。例如：陈敏玮等［3］提到考虑系统故障的偶发性及区间应急处置的复杂性，初期运营及某一段时间内全自动运行列车配备车辆值守人员（《城市轨道交通全自动运行系统功能测试验证指南》［4］称之为“列车运控员”）依然有必要，并在文中提到深圳地铁20号线在全自动运营期间，每车配置1名值守人员；倪尉［5］提到为提高全自动运行列车在正线车站、区间及车辆基地故障或紧急情况下的处置效率、降低列车故障对运营延误，北京和上海城市轨道交通运营维护部门都组建了综合素质较高的多职能队伍，其中上海地铁车辆值乘人员角色为多职能列控人员。此外，通过实际调研也了解到，目前国内已开通的全自动运行线路虽设置了车辆值乘人员，但相比非全自动运行线路，车辆值乘人员的岗位职责发生了重大变化，不但要承担值守角色，在列车中全程巡视、监督列车运行，还要同时负责乘客服务、应急故障处置、降级模式下人工驾驶等工作［6］。

目前，从我国城市轨道交通领域已开通全自动运行线路运营实际来看，由于全自动运行车辆驾驶台盖板常态下是闭合的，车辆值乘人员无法实时监视车辆的运行情况，只能通过集群调度系统无线对讲设备，被动地从线路中心获取运营动态和信息，被动接收控制中心调度指挥人员的信息告知和远程指挥，车辆值乘人员缺乏主动获取车辆实时运行信息、设备故障以及乘客求助信息的智能化、数字化技术手段，不利于多岗位人员高效协同处置故障。为此，通过深入分析全自动运行车辆值乘人员的功能需求，研究全自动运行车辆移动值乘辅助系统（简称“车辆值乘辅助系统”）方案，为车辆值乘人员配置专用的移动值乘设备，以提高车辆值乘监督自动化水平以及应急处置效率，更好地保障全自动运行车辆运营安全和乘客服务质量。

1 系统架构

1.1 硬件架构

为保持车辆值乘辅助系统运行的稳定性和独立性，在线路车辆段基地单独配置2台专用的数据库服务器，2台应用服务器和2台通信前置服务器；并配套增加接口交换机和防火墙，用于满足后续新增外部接口接入需求。其中，数据库服务器用于系统历史数据存储和查询；应用服务器通过LTE核心交换机接入LTE综合承载网，用于实时数据处理、智能分析，以及各远程连接设备管理等；通信前置服务器用于采集严重影响运营的车辆、信号、电力以及机电等关键故障和突发事件信息，包括车辆关键故障和运行信息、信号行车信息、车载信号信息以及站台门故障信息等。

为车辆值乘人员配置专用的移动终端（移动值乘辅助设备），并接入LTE-M综合承载网（业务占用带宽为1 Mbit/s）。车辆值乘人员依托该移动终端可实现车辆实时监督、智能排除故障指导等功能。在控制中心为运营调度人员配置PC终端，用于提供全线路车辆监督、应急排除故障指挥、运营信息发布等功能。车辆值乘辅助系统硬件架构见图1。

图1 车辆值乘辅助系统硬件架构

1.2 功能架构

车辆值乘辅助系统基于实时数据库（Real Time DataBase，RTDB）技术构建，采用Android原生技术开发移动值乘应用；通过消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）实现数据订阅和推送；采用基于多叉树的故障诊断分析技术，实现车辆故障智能诊断和定位等功能。

车辆值乘辅助系统主要由采集层、服务层和展示层相关功能模块构成。其中，采集层实现与信号、车辆、综合监控以及站台门等系统的接口功能，获取车辆以及严重影响运营的主要故障、事件信息；服务层负责系统实时数据处理和分析功能；展示层用于为车辆值乘人员和中心运营指挥人员提供车辆和线路监督、排除故障指导、运营信息发布等功能。车辆值乘辅助系统功能架构见图2。

图2 车辆值乘辅助系统功能架构

2 功能实现

1）全息感知。为全面监督严重影响全自动线路运营的关键设备故障和运行信息，系统实时感知采集相关专业数据，并通过实时数据库进行管理。

2）智能分析。以运营场景为驱动，通过关联算法进行多专业数据智能化融合分析，为车辆值乘人员和控制中心车辆调度人员提供车辆和线路监督、排除故障指导、运营信息发布等功能。

3）值乘监督。系统为值乘人员配置专用手持终端设备，值乘监督相关功能在该终端设备中以APP方式运行。车辆值乘人员既可以实时掌握车辆运行情况和故障信息，提高故障处理效率；同时也可以第一时间获取乘客求助信息，赶赴乘客求助位置，更好地进行乘客服务和协助。以图形化方式实时显示车辆各专业系统设备运行状态。显示信息主要以车辆驾驶员显示单元（Driver Display Unit，DDU）和车载信号人机界面（Driver Machine Interface，DMI）为主。车辆DDU实时监督界面见图3。

图3 车辆DDU实时监督界面

4）报警管理。系统实现实时报警和历史报警管理功能。实时报警时，以语言和振动方式提醒乘务人员及时查看，并提供报警处置建议；历史报警管理支持按时间段、车辆、状态等参数进行统计查询。

5）场景管理。系统建立以场景为驱动的车辆监督规则，场景管理包括设备严重故障类、应急事件类2种。系统可依据场景实时分析应急处置操作和防护措施是否到位，并及时提醒相关岗位人员进行互控操作和防护。如车辆停靠站台时发生夹人、夹物时，一方面应提醒站务人员及时激活紧急关闭按钮，避免危及乘客人身安全；另一方面提醒乘务人员及时到故障位置协助站务进行应急处置。

6）智能排除故障指导。车辆值乘辅助系统以运营场景为驱动，通过关联算法实现多专业数据的智能化融合分析，为车辆值乘人员和控制中心车辆调度人员提供车辆和线路监督、排除故障指导等功能。排除故障指导包括故障定位、原因分析、影响范围、可视化操作指引等。车辆值乘人员可根据系统提供的排除故障指导，流程化、高效、可靠地进行故障应急处置。

7）运营信息发布。基于LTE车地无线通信网络和移动值乘服务设备，将运营信息实时发送给车辆值乘人员，并通过语音方式，提醒车辆值乘人员及时查看处理和确认，并支持多车批量下发和信息模板定制功能，可以显著提升运营信息发布效率。

3 关键技术

3.1 实时数据库技术

实时数据库也叫内存数据库，是数据库技术结合实时处理技术产生的用于开发实时控制系统、数据采集系统等的重要支撑技术［7］。实时数据库包括数据实时性和事务实时性［8］。本项目是以设备为单位进行面向对象的实时数据模型管理，将采集的信号、车辆、综合监控等专业数据，以设备为单位更新到实时数据库中，供控制中心调度工作站和各移动值乘辅助设备以订阅方式实时访问。数据从采集到终端实时显示控制在1 s内完成，充分保证了数据并发访问的实时性和效率。实时数据处理流程如下。

Step 1实时数据采集服务相关进程使用各种协议，同外部设备接口进行数据通信。

Step 2外部接口数据先被写到数据采集生数据缓存，再由实时数据处理服务器发出事项通知。

Step 3实时数据处理服务器接收到通知事件后，将采集生数据拷贝到处理生数据的缓存中；然后按时序对生数据进行转换处理，并将处理结果更新至实时数据库。

Step 4根据需要生成相应点变位事件，驱动其他处理进程。

3.2 实时数据订阅技术

MQTT是一种基于发布/订阅模式的“轻量级”通信协议，构建于TCP/IP协议上，可以基于极少的代码数量和极小的带宽需求，为连接远程设备提供实时、可靠的消息服务。MQTT协议中有发布者、代理和订阅者3种身份。其中，消息的发布者和订阅者都是客户端，消息代理是服务器。MQTT协议主要特性包括：①使用发布/订阅消息模式，提供一对多的消息发布，解除应用程序耦合；②消息传输不需要知道负载内容；③使用TCP/IP提供网络连接；④有3种消息发布服务质量，包括最多一次，至少一次和只有一次；⑤小型传输、开销很小，协议交换最小化，以降低网络流量等。

由于全自动运行线路LTE车地无线通信带宽资源有限，但车辆值乘监督又对系统实时性要求较高，为此系统采用基于MQTT协议的主题订阅推送技术［9］，实现车辆和车载信号图形化监督和显示。同时，采用定向实时推送机制，只向登录该车的移动值乘设备推送报警信息，避免同时向全线车辆广播发送，以充分保证数据传输的实时性，提高网络传输效率。

当车辆值乘人员登录并打开车辆或车载信号监督界面时，以车组号为主题，向应用服务器发送数据显示的订阅请求；由应用服务器维护各移动值乘辅助设备的订阅请求，并在数据发生变化时，主动向特定的移动值乘辅助设备推送更新的数据。当用户退出车辆和车载信号图形监督界面时，移动值乘辅助设备向服务器发送取消订阅消息，应用服务器收到该消息后，将不再向该设备发送数据。在有限可用带宽条件下，该机制可保障数据传输的实时性和可靠性。实时数据订阅流程示意见图4。

图4 实时数据订阅流程示意

3.3 故障智能诊断技术

为实现复杂故障的追溯和诊断定位，该系统采用基于多叉树分析模型的车辆故障定位方法［10］。本文以列车紧急制动故障为例，建立多叉树分析模型，见图5。图5中，最上层节点为故障触发节点，将触发故障的不同原因梳理为不同的分支，通过层层分解，确定不同类型故障的原因节点，最终将每个故障分析过程梳理为一个多叉树。多叉树分析模型是以计算表达式为核心的逻辑分析引擎，为每个多叉树节点关联一个逻辑分析表达式，并判断该表达式配置节点是否满足故障定位条件。若满足，则故障分析定位至此节点；若不满足，则继续往下递归分析。表达式支持任意基础四则混合运算以及与或非等逻辑运算，可以满足所有分析条件的定义。

图5 多叉树分析模型示例

系统运行后，加载各个故障多叉树分析模型，最上层节点变位时，先触发故障分析过程，然后通过逻辑分析引擎递归遍历多叉树，直至最终定位故障位置和原因。逻辑分析引擎支持大规模案例和分析逻辑并发运行，能够保证系统分析的实时性和效率。系统精准定位故障处所后，会针对该故障提供可视的排除故障指导和流程［11］，并推送至车辆值乘人员移动终端设备上，指导车辆值乘人员快速准确地排除故障。同时，该系统可实时统计分析车辆故障情况，并与全自动运行车辆上/下线标准实时对比，为车辆调度提供车辆运营调整策略。

4 应用效果

目前，该系统方案已于2022年底在上海地铁某全自动运行线路全线试点应用。现场运用表明：车辆值乘人员在值乘作业过程中，可以实时监督车辆运行、关键设备故障以及乘客动态信息，并提供智能排除故障技术支撑。该系统信息获取速度比既有方式至少提前20 s，车辆排除故障和乘客服务效率均有所提升。目前该系统成果也正逐步在上海其他全自动运行线路进行推广应用。

5 结束语

根据全自动运行车辆值乘现状及需求分析，以全自动运行车辆实时数据为基础，集成信号、屏蔽门等专业关键及结合部信息，以实时数据库、智能化分析等技术为依托，基于LTE综合承载网，构建了服务于全自动运行车辆值乘人员的移动值乘辅助系统，具备信息全面、实时性好、排除故障效率高等优点。

随着全自动运行线路的快速发展以及智慧城轨的建设要求，城市轨道交通尤其是全自动运行技术发展导向和需求日益清晰和迫切，如何在技术快速迭代发展过程中，实现人机工效最佳结合，保证系统在故障场景下维持高水平、高可用运行，该系统方案为此提供了有益的参考和指引。