中国机车监测与诊断系统（CMD 系统）数据深化应用研究

黄敏雷

（中车南京浦镇车辆有限公司，南京 210031）

中国铁路行业是国家交通运输的重要组成部分，其机车是运输的重要载体之一。随着中国高铁的迅猛发展，其优质高效的服务越来越被重视，在数字化转型工作不断深入的背景下，利用数据驱动产品技术发展和服务质量提升已成为当前重点发展和建设的工作。

中国机车监测与诊断系统（CMD 系统）是一种集机车运行数据采集、分析和诊断为一体的智能化监测系统，旨在提高机车运行的安全性和可靠性。CMD 系统作为机车动态大数据的采集、传输和综合应用平台，利用大量的数据采集技术和数据分析技术，对机车进行实时监测和分析。其建设构架技术路线为车载数据落地、数据挖掘利用，以及地面专家系统建设提供了技术实施基础，从而帮助铁路运输企业实现对机车的智能化管理。

然而，传统的CMD 系统只能对机车进行基本的监测和诊断，很难全面深入地分析机车的运行状况和故障情况。随着大数据技术的快速发展，CMD 系统所采集的数据量也在不断增加。如何更好地利用这些数据，深入挖掘其中的信息，为机车的运行安全和维护管理提供更为有效的支持，也成为了当前研究的热点之一。

近年来，轨道交通移动装备技术和服务要求不断提高，人们开始意识到将CMD 系统与数据深化应用相结合，将动车组运行过程中产生的各种数据进行收集、存储、分析和应用，有助于优化列车的运行效率，提高服务质量和客户满意度。同时也响应“交通强国”的国家战略，提高服务水平，快速响应服务需求，确保线上运行车组的安全、稳定和可靠运行。因此，利用CMD 系统的车载落地数据进行深度运用迫在眉睫。

1 CMD 系统概况

CMD 系统是由车载子系统、数据传输子系统、地面综合应用子系统3 个部分构成的[1]。车载子系统包括LDP、北斗卫星导航系统、WLAN/4G 定位天线及相应的线缆。数据传输子系统由GPRS/4G、WLAN、北斗、MTUP、铁路统一传输平台、通信服务器和无线转储服务器等组成。地面综合应用子系统则包括数据处理中心、综合服务平台、运行维护管理3 部分。

CMD 系统的主要功能是通过数据传输子系统将车载子系统采集到的数据传输到地面综合应用子系统中进行处理和管理，以实现对机车运行状态的监测和故障诊断。其中，数据处理中心是整个系统的核心部分，负责对接收到的数据进行分析和处理，并向综合服务平台提供相关信息和建议，以便进行运行维护管理。

2 CMD 系统数据深化应用方案

车载CMD 系统是机车数据的传输中枢，负责采集、汇总和传输列车运行监控装置（LKJ）、机车车载安全防护系统（6A）、列车控制与管理系统（TCMS）、铁路客车运行安全监控系统（TCDS）及北斗等系统的实时数据和存储数据，车载CMD 系统将上述数据信息通过公网传输到铁路总公司数据中心，再由数据中心将数据解析并转发到各个主机厂。车载实时数据落地到主机厂的过程如图1所示。

图1 CMD 数据落地过程图

数据落地后，主机企业通过搭建CMD 数据处理平台，对CMD 数据进行接收、加解密和回传，可以进行远程实时应急处置、即时故障分析反馈、可靠性分析报告、PHM专家系统建设及数据和功能校验5 个方面的数据运用。

2.1 远程实时应急处置

线上故障远程实时应急处置针对线上运行的车辆，在发生影响车辆正常运行的故障时，主机厂技术支持人员通过落地主机厂的CMD 系统数据进行快速分析，及时研判，给出应急处置建议。通过CMD 系统将建议推送至用户，用于用户的线上故障应急指挥参考。

主机厂获取需要介入并提供应急指挥的场景有3个：一是通过主机厂提供给用户的应急指挥联系方式，用户通过电话联系主机厂应急指挥人员以获取应急指挥建议信息，称为“被动”应急指挥。二是用户应急指挥中心通过用户CMD 系统、监控系统等数据，以及随车机械师或乘务员的线上运用信息反馈的情况，在获取线上运行车辆故障信息后，用户在其应急指挥中心将应急指挥技术支持需求信息通过CMD 平台推送至主机厂，主机厂收到CMD 推送的需求信息后在系统中及时回传应急指挥建议，称为“半主动”应急指挥。三是通过落地在主机厂内的CMD 系统数据，综合车辆速度、公里标、网压和网流等状态数据，以及车辆实时故障数据，智能识别到需要线上运行故障车辆，并主动提供应急指挥建议，称为“主动”应急指挥。

根据当前实际情况和技术状态，系统运用前期可针对场景一和场景二进行应急指挥成果回传，在系统不断建设研究并完善后，可逐步实现场景三的智能报警并主动回传应急指挥建议。

针对场景一，为实现用户准确掌握主机厂应急指挥技术人员联系信息，主机厂可以通过数据运用平台向用户回传应急指挥技术人员的信息，并动态更新。

针对场景二，由用户通过系统触发的应急指挥，用户CMD 系统需要具备向主机厂发生需求的功能。同时，为实现主机厂技术资源合理高效运用，建议用户自身建立发起应急指挥需求的相关制度流程，明确需要发起应急指挥的具体场景。为不断提高主机厂的应急处置建议的准确性，在当次应急指挥结束后，建议用户将本次应急指挥实际情况反馈回主机厂。

线上故障应急处置建议成果回传业务流程如图2—4 所示。

图2 场景一“被动”应急指挥业务流程图

图3 场景二“半主动”应急指挥业务流程图

图4 场景三“主动”应急指挥业务流程图

2.2 即时故障分析反馈

针对动车组的线上运用故障，特别是引起机破、安监类的故障，为支持用户快速掌握故障详细原因、制定故障处理方案及车组后续生产计划，主机厂利用自身的技术优势及CMD 系统数据，在车组回库前快速给出初步原因分析报告，并在车组回库后给出最终故障原因报告，将相关分析报告通过CMD 系统回传给用户。

当前，拟定需要触发主机厂进行故障分析报告回传的场景为线上故障，主要是针对引起机破、安监类的故障，需要通过用户CMD 系统每天及时准确推送机破、安监类故障信息至主机厂，主机厂针对该类故障完成故障分析报告编写并回传。

考虑到系统推送的机破、安监类故障推送可能存在延迟或丢失的情况，系统需要具备主机厂主动推送故障分析报告的功能。按照动车组线上运用问题不过夜的原则，故障分析报告回传原则上要求于次日7 点前提交初版分析报告，待故障原因确定后，再回传终版分析报告，用户可以针对终版分析报告进行审核。除机破、安监类故障需强制触发回传报告外，主机厂也可主动推送其他类故障报告。

即时故障分析业务流程如图5 所示。

图5 即时故障分析业务流程图

2.3 可靠性分析报告

通过CMD 系统将当前动力集中动车组相关车载数据在主机厂内落地，对高压系统、制动系统、走行部系统和车门系统等方面进行部件工作负荷的统计分析，结合统计数据和设备故障数据，研究设定各部件工作状态的故障预警值，对实时工作的设备参数进行监测并评估其可靠性。主机厂将可靠性评估成果回传给用户，用户可参考主机厂对系统或部件的可靠性评估成果制定检修和维护方案，用户也可结合实际检修维护情况，对主机厂的可靠性评估结论的合理性和可靠性反馈意见。

当前拟定需要进行可靠性分析报告回传的场景为主机厂主动触发，先期确定回传的数据接口，在各主机厂可靠性分析模型建设完善并具有一定准确性后，通过数据回传接口将成果回传至用户。

可靠性分析报告及部件预警信息回传业务流程如图6 所示。

图6 可靠性分析报告回传流程图

2.4 PHM 专家系统建设

PHM 模型在主机厂数据系统内进行分析运用，将具备较高准确率的成熟模型的模型字典通过接口回传至CMD 系统，该模型产生的实时预警信息作为推送信息，通过CMD 系统共享给用户运用。用户收到预警信息可根据处置建议采取对应处置，最后将处置结果反馈主机厂形成闭环，为主机厂修正、升级模型提供数据支撑。

当前拟定需要进行PHM 专家系统分析回传的场景为主机厂主动触发，先期确定回传的数据接口，在各主机厂PHM 分析模型建设完善并具有一定准确性后，通过数据回传接口将成果回传至用户。

基于当前车载系统或部件PHM 专家系统研究现状，电力动力车、内燃动力车及拖车基于自身技术特点开展PHM 专家系统建设，如通过开发车门故障统计、轴温趋势分析、制动缸异常预警、车门状态监控和故障提醒、转向架平稳性监测及绝缘监测预警等算法模型，将故障预测结果回传到CMD 系统，为主动服务提供技术支撑。

PHM 专家系统回传业务流程如图7 所示。

图7 PHM 专家系统回传业务流程图

PHM 专家系统建设效果如图8 所示。

图8 PHM 专家系统建设效果图

2.5 数据和功能校核

数据校验从数据源的本身来说分为2 个部分：一是状态数据校验，二是故障信息数据校验。从校验的工作内容来说主要包括以下2 个方面：一是主机厂拿到的数据和车载数据的一致性校验，也就是所述的数据准确性校验；二是主机厂拿到了和车载实际一样的数据，但是报出的是故障数据的准确性和合理性校验，也就是所述的功能校验，这里仅针对故障信息数据。

主机拿到的数据和车载数据不一致，可能的原因有主机厂自己解析错误、数据中心的数据解析和接口转发过程问题、车载CMD 系统因自身问题往地面发错误数据，以及车载CMD 系统协议问题导致错误地转储了数据。因此，主机厂提出的需要校验的状态数据或故障数据，需要相关单位共同从以上链路进行排查校准。

当前，数据校验工作触发的场景为主机厂数据运用人员日常数据运用过程中发现数据不一致或数据准确性问题，人为主动推送数据校验信息。主机厂提出的需要校验的状态数据或故障数据，进行反馈的同时，需要产品设计人员优化控制软件。数据和功能校核成果回传业务流程如图9 所示。数据和功能校核应用效果如图10 所示。

图9 数据和功能校核成果回传业务流程图

图10 数据和功能校核应用效果图

3 结束语

由于CMD 数据跨局回传采用车辆段到铁路总公司的方案，涉及跨段传输且车载数据落地总公司数据中心后再回传给各个主机厂，数据体量较大，当数据过多时会给网络带宽带来压力[2]，在数据落地时会出现数据延迟、数据丢失、数据堆积等现象，会影响到数据落地的应用效果。

未来希望数据中心优化数据解析和转发程序，提高车载落地数据的实时性、准确性、完整性。通过提高数据质量和数据运用挖掘，将CMD 系统的数据价值最大化利用，以数据驱动产品与服务，实现主机厂的设计质量提升，实现用户对产品的运、管、修质量全面提升。