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动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

李超旭, 王辉, 李燕, 乔成珍

李超旭, 王辉, 李燕, 乔成珍. 动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究[J]. 铁路计算机应用, 2022, 31(7): 63-68. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2022.07.12
引用本文: 李超旭, 王辉, 李燕, 乔成珍. 动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究[J]. 铁路计算机应用, 2022, 31(7): 63-68. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2022.07.12
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LI Chaoxu, WANG Hui, LI Yan, QIAO Chengzhen. Data processing architecture optimization and key technology of EMU PHM model[J]. Railway Computer Application, 2022, 31(7): 63-68. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2022.07.12
Citation: LI Chaoxu, WANG Hui, LI Yan, QIAO Chengzhen. Data processing architecture optimization and key technology of EMU PHM model[J]. Railway Computer Application, 2022, 31(7): 63-68. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2022.07.12
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动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

  • 中国铁道科学研究院集团有限公司　电子计算技术研究所，北京　100081

基金项目: 中国国家铁路集团有限公司系统性重大项目（P2020J016）
详细信息
    作者简介:

    李超旭，研究实习员

    王　辉，研究员

  • 中图分类号: U266.2 : TP39

Data processing architecture optimization and key technology of EMU PHM model

  • Institute of Computing Technologies, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing　100081, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 动车组故障预测与健康管理（PHM，Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS ，Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。
    Abstract: The research work of Electric Multiple Unit(EMU) Prognostics and Health Management(PHM) model is carried out around EMU Operation and maintenance data. Data is the driving force of EMU PHM model, and data calculation is the core of EMU PHM model. Starting from the application status of EMU PHM model, this paper optimized the data architecture of EMU PHM model, studied the key technologies such as wireless transmission device system data cleaning and storage, and improved the source data processing efficiency of PHM model.
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  • 图  1   既有动车组PHM模型数据处理流程

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    图  2   优化的动车组PHM模型数据处理总体架构

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    图  3   优化的动车组PHM模型数据处理技术架构

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    图  4   缓存区设计示意

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    图  5   缓存区部署架构

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    图  6   抽取WTDS数据

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    图  7   处理WTDS数据

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    图  8   StreamSets构建EMIS数据公共缓存区示意

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    表  1   实验环境配置

    服务器节点数量配置操作系统
    测试集群30CPU：8C-Xeon- 4114 2.2 GHZCentOS 7.3
    内存：64G DDR4 2 666 MHZ
    硬盘：8 T
    网络：集群内万兆光纤
    下载: 导出CSV
    • 参考文献(10)
  • [1] 张宝珍. 预测与健康管理技术的发展及应用 [J]. 测控技术,2008(2):5-7. DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2008.02.002
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-09
  • 网络出版日期:  2022-08-12
  • 刊出日期:  2022-08-07

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