Research on influence factors of real-time tracking of railway freights loaded on wagons
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摘要: 针对铁路车−货实时追踪及预警系统中车−货全程追踪匹配率不高的问题,对货物运输过程各环节中影响车−货追踪匹配效果的因素进行分析,提出针对性措施;通过整合货运制票信息、货物装卸信息及集装箱装载清单信息,改进车−货匹配算法,建立整车的车−货、集装箱的车−货−箱的匹配关系,将车−货全程追踪匹配率提升至95%以上。系统充分利用既有货物运输数据,通过信息整合和集成运用,为货物运输的调度指挥、分析决策提供更为完整的数据,有助于提升铁路货运服务质量。Abstract: To tackle the problem of low ratio of freight-wagon matching in the real-time tracking and early-warn system of railway freights loaded on wagons, the factors that affect the effect of real-time tracking of freights loaded on wagons in the process of railway freight transpot are analyzed respectively. Through integrating freight bill data, freight handling data and container loading list data and improving the algorithm of freight-wagon matching, the matching relationships of wagon-freight and wagon-container-freight are established, thus enhancing the freight-wagon matching ratio to over 95%. The system is improved by utilizing available freight transport data and can provide more integral data for dispatching and command, analysis and decision-making of freight transport, helping further improve the service quality of railway freight transport.
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城市轨道交通凭借其安全快捷等优势,在我国公共交通系统中快速发展,成为缓解城市运输压力的重要工具。城市轨道交通的高速发展也对行车安全及运输效率等各方面提出了更高的要求。性能稳定、技术先进的全自动运行技术应运而生,近几年被大量应用于我国地铁线路的新线建设和旧线改造[1]。
在全自动运行线路中,司机原有职责转向调度中心,调度中心远程控制能力增强,要求调度系统具有更好的互操作性和实时性。针对传统运营模式分立设置的调度系统,不利于实现信息的高效共享,调度指挥效率较低,不能充分发挥全自动运行优势,其仿真系统无法满足全自动运行线路仿真需求[2-3]。因此,需要有一套针对全自动运行线路特点及需求而设计的仿真系统,为调度人员培训等工作提供支持。
城市轨道交通全自动运行线路调度系统基于计算机、通信、控制和系统集成等技术,以行车调度为核心、联合多专业、实时远程监测现场、指导列车自动化运行[4-5]。本文以上海地铁14号线调度系统为仿真对象,对该系统进行仿真研究,建立系统仿真模型,并选取部分行车调度、列车调度、乘客调度功能进行仿真分析,实现了行车模拟及站场图显示、列车运行信息及设备健康状态监测、车载PIS信息管理等功能。
1 上海地铁14号线调度系统总体架构
上海地铁14号线全程共有31座车站,设有2处车辆基地,1个控制中心。该线路调度系统涉及对象包括信号、车辆、行车、综合监控、通信、供电等专业,按中心层、车站/车场层(含轨旁)和车载层进行配置,通过骨干网及无线通信系统完成数据信息交互。系统架构如图1所示。
1.1 中心层
中心层包含位于控制中心的调度工作台及服务器等计算机系统,负责获取车站/车场层、车载层设备信息并展示,下发调度命令。按照控制中心工作内容,划分为行车调度、列车调度、乘客调度、电力调度、环控调度,且配有实时服务器及备用统一调度服务器。中心调度员可通过多功能调度界面远程监视和控制列车运行状态,查看设备状态、环境信息,下发命令进行调度指挥。上海地铁14号线调度系统架构,如图1所示。
1.2 车站/车场层
车站/车场层负责采集车站、车场、轨旁信息并传输至控制中心,响应指令控制联锁系统及其它设备,接收车载定位信息,完成运行线的联锁、轨旁控制等功能。通过转辙机、信号机、轨旁人员作业防护开关(SPKS)等设备,采集轨旁信息。采用计算机联锁(CI)系统、区域控制(ZC)系统,配合完成进路及远程控制命令,设置临时限速,向控制中心传递轨旁状态信息、线路状态数据[6]。车站乘客信息系统(PIS)、综合监控系统(IMS)、语音通信系统、广播系统(PA)的状态信息也将实时传输至控制中心。
1.3 车载层
车载层负责采集并发送列车信息,接收控制中心指令,通过车载信号设备,配合实现列车自动运行。车载设备采集列车牵引、制动、车门、烟火、紧急呼叫按钮等各子系统数据,通过车载无线单元与控制中心通信,完成关于车辆控制系统(TCMS)、车载PIS、PA等信息的传送。
2 仿真系统功能
本系统选取上海地铁14号线调度系统中心层进行仿真,模拟实现行车调度、列车状态监测等功能。
2.1 用户登录
提供创建和管理用户功能,设置不同级别权限的用户。用户输入用户号和密码进行登录操作,登陆前禁用多数命令菜单和功能。
2.2 行车调度
完成基本行车调度功能,包括行车信息显示、列车运行模拟、列车运营调整等。通过站场图展示线路运行情况、列车运行位置,信号灯、道岔状态等,对线路设备进行状态监测。
2.3 列车状态监测
显示列车运行信息及车载设备信息,包括通信状态、牵引、制动、车门、照明和空调等。对列车状态进行全方位的监控,使中心调度员能方便快捷地了解列车运行情况,保证行车安全[7]。
2.4 故障报警
接收车辆和信号设备的报警信息,按列车、轨旁、调整、其它类别划分。将报警信息赋予不同优先级,进行区别处理。突出显示未经过确认的报警信息,并记录历史报警信息。
2.5 乘客服务
可实时查看车载PA / 视频监控系统(CCTV) / PIS信息,并下发信息进行调度管理与乘客服务[8]。
2.6 数据库管理及统计报表
管理历史数据及实时运行数据,包括线路数据、列车数据、报警信息等。生成和管理报警报表、事件报表、数据统计报表、运行日志报表等。操作员可以按事件类型、时间、特定列车等分类筛选查看。
3 仿真系统实现
采用C++编写该仿真软件,并采用基于VC++的MFC类库编写操作界面,实现界面与逻辑代码的分离。本文选取部分功能及界面,介绍其实现及内部逻辑。
3.1 主界面
启动软件进行登录后进入主界面,界面整体包括菜单栏、工具栏、主窗口等部分。主界面菜单栏通过CMenu类实现,根据用户权限配置功能。用户可通过菜单进行对列车、线路的操作。界面主窗口默认显示站场图概览。使用工具栏中窗口选择图标,可将主窗口显示内容切换为报警信息、系统状态、用户授权等,且可通过工具栏执行切分窗口、缩放视图等操作,工具栏通过CToolBar类实现。
3.2 站场图概览窗口
站场图概览窗口如图2所示,通过行车调度仿真,采用不同颜色的图标和文字,动态展示列车ID及状态、站台名称及状态、计轴位置、区段、道岔、信号机ID及占用情况等内容。采用双缓冲技术动态绘制站场图,避免画面反复闪烁。
(1)图2中浅灰色宽线条表示轨道,未被其它颜色覆盖时,表示该区段空闲。车站图形显示为蓝底黑边矩形,表示此车站空闲。
(2)以列车车体箭头方向表示行进方向。以列车ID颜色表示准点情况,图中列车ID“1001GQ”为黑色,表示列车准点。
(3)列车前方绿色箭头及实线代表当前列车的移动授权(LMA)进路,进路上的道岔及其相关道岔均被联锁预留,以紫色圆点表示。
(4)LMA所穿越的信号机为绿色,表示正常开放;其余信号机为红色,表示关闭。
3.3 行车调度仿真流程
行车调度仿真流程,如图3所示,核心在于列车速度、位置的计算及命令的处理。采用时间步长法进行仿真,定时循环计算每列车的位置和速度。根据理想运行曲线,考虑线路限速、坡度、弯道等因素,对不同工况下的列车进行受力分析,对变加速的牵引、惰行、制动过程进行模拟。相比于单纯地认为每一种工况下具有相同的加速度,本方法更好地保证了仿真的精度,且更加贴近真实场景。系统亦可处理多种人工命令,包括跳停、扣车、非计划调整等运营调整命令,远程复位、旁路等操作,可应对全自动运行线路的多种场景需求。
3.4 列车信息查看
点击站场图中运行列车,或点击主菜单栏列车选项,触发OnRButtonDown()函数弹出子菜单,可选择“列车运行信息”或“列车设备健康信息”,查看相应界面。该过程内部处理流程,如图4所示。
(1)列车运行信息界面,如图5所示。界面左侧为列车列表,显示列车ID号、列车班次号、运行线信息,调度员可点击选择。界面右侧展示详细信息,包括:运行模式、状态、方向、停站站台、列车LMA或人工授权(AMT)的始端和终端等。
(2)列车设备健康状态界面,如图6所示,监测设备包括主风缸、受电弓、受电弓检测系统、空压机、空气簧压力、轴温监测系统、停放制动、微型断路器、烟火检测器、司机驾驶台盖子、蓄电池充电机、辅助逆变器、机械制动、牵引逆变器、脱轨检测系统等。
3.5 车载PIS信息下发
用户可通过点选方式完成车载PIS信息查看及命令下发,以车载PIS信息下发为例,其流程如图7所示。可选择下发预定义常规信息及紧急信息,或按需求编辑信息,并为其设置属性为常规或紧急。信息优先级排布为:自定义紧急信息>预定义紧急信息>自定义常规信息>预定义常规信息。进行重发次数设置及发布列车选择后,信息进入消息队列,按优先级从高到低排列,依次进行发送。
4 结束语
本文以当前建设的上海地铁14号线控制中心调度系统作为仿真对象,对城市轨道交通全自动运行线路调度系统的基本架构进行了研究。选取行车调度、列车运行信息及设备健康状态监测、车载PIS信息管理等功能进行了仿真实现,形成了以行车为核心、涉及多专业、具有良好人机交互的调度仿真系统,符合全自动运行中控制系统智能化、多专业融合的发展趋势。该仿真系统对调度人员培训、设备验证测试等有较好的实用价值。
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表 1 车−货追踪算法改进前匹配率(2020年6月制票)
车属 国铁车 自备车 加权平均 日均装车数/万辆 匹配率 日均装车数/万辆 匹配率 全路 15.88 86% 1.38 75% 85% 表 2 车−货追踪匹配的影响因素及占比(2020年6月制票)
影响因素 货车位置追踪信息不准确 车-货匹配关系不准确 其它特殊情况 占比 4.59% 0.16% 10.25% 表 3 集成平台中装卸、到发报告的及时率与完整率统计(2020年6月制票)
报告类型 及时率 完整率 装车报告 100% 98.98% 卸车报告 100% 93.75% 列车出发 99.6% 98.74% 列车到达 99.16% 99.02% 表 4 车−货追踪算法改进前后的匹配率(2020年6月制票)
车辆配属 国铁车 自备车 加权平均 日均装车数/万辆 匹配率 日均装车数/万辆 匹配率 影响因素优化前 15.88 86% 1.38 75% 85% 影响因素优化后 15.88 96% 1.38 83% 95% -
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