基于数字孪生的动车组360°智能检测系统

基于数字孪生的动车组360°智能检测系统

贲腾,毛凯敏,詹海涛

（中车广东轨道交通车辆有限公司，广东 江门 529100）

摘要：针对动车组检测项点数量繁多，部件故障诊断方法感知不全面等问题，提出了基于卡尺的图像分割技术和数字孪生技术的实体与虚拟实时交互感知方法，可以实现图片的快速采集及精准分割和动车组零部件状态的实时准确检测、故障精准诊断以及故障信息及时反馈，设计了基于数字孪生的动车组360°智能检测系统，实现快速、高效、准确的检测及数据收集工作，代替、辅助人工检查，保证产品质量，提高生产效率。

关键词：数字孪生；图像分割；状态监测；故障诊断

1.研究背景与意义

随着中国铁路的不断进步发展，中国高铁技术日益成熟。截至2022年9月底，全国铁路营业里程达到15.3万公里，其中高铁里程为4.1万公里。伴随着逐年增开的动车组数量，在给人们出行带来便捷的同时也给动车组检测工作带来了挑战，如何保证动车组行驶安全是中国铁路网高效、安全、稳定运输的重要课题之一。动车组组成部件结构复杂，零部件数量繁多，传统的人工检测方式不仅效率低，而且受人为主观因素影响大，难以适应高速列车高效率、高质量的检测要求。针对动车组检测项点数量繁多，部件故障诊断方法感知不全面等问题，提出了基于卡尺的图像分割技术和数字孪生技术的实体与虚拟实时交互感知方法，可以实现图片的快速采集及精准分割和动车组零部件状态的实时准确检测、故障精准诊断以及故障信息及时反馈，设计了基于数字孪生的动车组360°智能检测系统，实现快速、高效、准确的检测及数据收集工作，代替、辅助人工检查，保证产品质量，提高生产效率。

2.动车组360°智能检测数字孪生体系

2.1.动车组360°智能检测数字孪生内涵

数字孪生通过数字化手段描述物理实体,建立全息的动态虚拟模型,并通过虚拟模型对数据的仿真、模拟、分析来监测、预测、控制物理实体的属性、行为、规则等要素[1]。早期主要应用于航空航天和军工领域。目前,数字孪生技术在智慧车间、智能工厂、智慧物流等领域进行探索性应用。在故障预测与健康管理领域,NASA将飞行器的物理系统与虚拟数字系统相结合,研究了基于数字孪生的复杂系统故障预测与消除方法。近年来,国内也有许多学者、研究人员将数字孪生技术用于不同领域的状态监测与故障诊断,例如:对输变电设备的状态评估[2]、对Buck电路的故障诊断[3]、对于柔性生产线的状态感知[4]等。

数字孪生动车组360°智能检测是在虚拟数字空间创建的与物理实体动车组检测部件相互映射、同生共存的动车组检测部件发展形态。数字孪生动车组360°智能检测通过全息模拟实体动车组零部件,对动车组零部件实体进行实时动态监控和模拟,将各零部件的状态实时映射。数字孪生动车组360°智能检测是实现动车组360°检测数字化故障诊断的核心技术。通过构建动车组零部件数字孪生模型、建立数字孪生体系,实现实体动车组零部件与数字动车组零部件协同交互、平行运转[5]。数字孪生技术完善的架构及其闭环性特点,可实现对动车组零部件的模拟、监测、评估、故障预警等功能,提高数据资源的使用和配置效率。数字动车组零部件与物理动车组零部件虚实互动,通过物联感知和信息传输,实现由实入虚,通过科学决策和智能控制,由虚入实,实现对动车组零部件状态的准确监测及故障的精确诊断。

2.2.动车组360°智能检测数字孪生架构

根据动车组360°智能检测需求以及数字孪生技术体系,提出基于数字孪生的动车组360°智能检测系统运维分析系统架构,系统架构如图1所示。

图1动车组360°智能检测数字孪生系统架构

物理层:由相机采集设备、入库动车组、数据采集传感器和周围施工设施的物理实体组成。主要功能包括完成相机的采集任务、动车组入库的监测、提供孪生体建模参数以及数据的采集与传输。物理层是整个数字孪生动车组360°智能检测的基础,负责模型层、服务层所需数据和信息的采集。

模型层:模型层包含所有物理层的虚拟模型并映射物理层行为。通过对物理系统外观和规则模型的构建,利用仿真分析、多领域建模技术等多种技术,进行实体动车组部件物理系统的动静态分析。

数据层:数据层是整个架构承接的桥梁,数据层将外设传感器以及动车组部件的数据进行采集,并需处理数据、优化数据质量,以满足服务层数据需求。

服务层:服务层建立在物理层、模型层的基础上,对应具体模型功能的应用情况。包括对入库动车组的实时监测、对动车组部件故障的精准诊断、预测模型的建立以及对项目工程相关信息的管控。

3.动车组360°智能检测系统架构

检测系统主要完成列车信息采集、图像采集、数据传输等功能，从功能上，整个系统由车辆信息采集子系统、图像信息采集及处理子系统、信息传输子系统，动车检测业务子系统四大部分组成。从硬件上，系统由探测站机房设备、探测站轨边设备和列检检测中心三部分构成。如图2所示。

图2 系统架构图

探测站轨边有车轮传感器、工业线阵机、补偿光源、分线箱和AEI地面天线。

探测站机房有车辆信息采集计算机、图像采集及处理计算机、车号读取设备、电源箱、前置控制箱和防雷设备等。其中，车辆信息采集计算机上运行的程序有：车辆探测程序、测速程序、计轴计辆程序、相机触发程序和系统自检程序；图像采集及处理计算机上运行的程序有：图像采集程序和图像数据传输程序。

列检检测中心有服务器和列检检测终端计算机，运行自动判别程序和人工复检终端。

3.1.车辆信息采集子系统

主要功能是：探测列车到达，采集列车轴信息和车号信息，测速，计轴计辆。因此，车辆信息采集子系统需要以下几种设备：车轮传感器（一对开机测速磁钢，一对测速开关门磁钢）、磁钢板和I/O卡，用于探测列车到达，采集列车轴信息；AEI地面天线和车号读取设备，用于读取车号；工控机１台，配置：CPU：CORE i7/RAM：4G硬盘/500G网卡：千兆自适应网卡；扩展卡：PCL-720+I/O卡，PCI-1750I/O卡。

3.2.图像信息采集及处理子系统

图像信息采集及处理子系统由轨边成像模组、测速系统、轨边控制箱构成，如图3所示。主要功能是：打开/关闭防护设备、打开关闭设备光源，控制摄像机进行图像采集、处理图像数据并存储图像。前两个功能由工控机通过相应软件实现，图像的处理及存储由专用图像采集计算机通过相应软件实现。

图3 图像信息采集与存储子系统

3.3.信息传输子系统

将列车及车辆信息和图像数据从探测站传输到列检检测中心，由于图像数据量很大，传输距离较远，传输介质选用光纤，带宽可根据需要选择1G或10G网。列检检测中心软件能够根据列车信息、车辆信息、图像信息，按部件组合显示图像，并且能够拼接良好。

4.图像采集方案设计

为减少自然光对相机成像的影响，所有相机必需在检测棚内作业：在图像采集时，要求抓拍列车底部和车侧下部、侧墙以及车顶所有图像。具体检测棚及相机布置如图4所示。

图4 布置示意图

采用的相机需成像精度高，可去除水渍、污渍的干扰，同时能够在深度上提供更多维度的数据信息，对检测的准确率和误报率有明显的提升和改善。具体参数如下表所示。另外，顶部3D相机，可以对碳滑板磨耗进行测量和分析，增强了系统的全面检测能力。

5.数据存储与传输方案设计

系统所需存储的数据有：车辆信息、图像信息、列车信息和图像数据。车辆信息、图像信息和列车信息可以直接存储到图像服务器的数据库中，由于图像数据较大，直接生成图像文件存储到图像服务器中，为便于系统各部分读取图像数据，图像数据存储时按照统一的目录结构存储，并与数据库中图像信息保持一致；其它信息则存于数据库中。

由于Oracle 10G是目前使用最广的数据库管理系统，并且该系统使用方便、功能强大、安全可靠、数据存取速度快，所以选用Oracle 10G作为智能检测系统的数据库管理系统，数据库安装在服务器上。

根据需求，全车图像数据至少存储存储2年。如此大的数据量在存储和传输上都对系统造成巨大的负担，为使系统能适应高速行驶的列车，只能对图像进行压缩，实际存储格式则采用JPG图像格式。

6.软件系统方案设计

动车组360°智能检测系统软件由服务器软件和客户端软件两部分组成，其中服务器软件运行在服务器上，负责图像数据的接收及存储、车辆过车信息的存储、车辆故障的自动检测分析，并实现与客户端软件交互；客户端软件运行在各客户终端上，为列检人员提供复检功能界面，实现图片浏览功能。

6.1.服务器软件

服务器软件是应用软件的核心，它负责与图像采集软件，控制采集软件以及客户端软件，数据库等之间的通信，并且作为信息交互的枢纽，负责把整个系统连接起来。

服务器软件由于需要同时与多个客户端以及其他软件交互，信息处理需要同步分时进行，所以服务器软件被设计成多线程执行形式，相对应每一个事件，都有相应的线程类进行处理，这样，对每个信息交互设计出各自的事件执行类，而整个系统以松偶合的形式进行组织，这样易于系统修改，升级及维护。

服务器软件与其他软件进行交互过程中，使用TCP/IP协议SOCKET通信方式，并承担了SERVERSOCKET和SOCKET的双重角色。在故障部件配置中，采用XML生成器类，方便工作人员通过程序对各类故障进行编辑，使故障完整性得到保证。服务器软件与数据库交互中，采取先进的连接池方案，在保证了数据交互的前提下，最大程度的减小了系统连接与断开数据库所带来的系统消耗，保证系统的高效稳定。

服务器软件的事件执行采用等待触发方式，首先在软件中注册各类事件，当相应事件出现时，触发器激发事件执行，当有大量事件同时需要执行时，部分事件被存放在事件队列中，当系统有空闲时进行处理，这样的设计进一步的保证了系统的稳定，不会因为突发的大流量的事件触发而使系统性能下降甚至造成系统崩溃。服务器系统的构成说明如图5所示：

图5 服务器系统的构成说明示意图

服务器软件主要面临的有数据传输和数据存储两大问题，由于图像数据量大，传输存储过程中会遇到一些问题，其中硬盘存储IO冲突问题比较典型。服务器软件中采用：接收——内存存储——内存映射——硬盘存储的方案来解决这个问题。内存存储采用双内存交换存储的方式。数据存储流程如图6所示：

图6 服务器软件数据存储示意图

6.2.客户端软件

对于客户端软件而言，主要是实现信息的可视化，并给用户提供一个简单易用的操作环境。

软件设计中，用户的事件操作都是通过事件监视器进行，所有操作通过事件监视器传到事件执行器中，并由事件执行器调用相应的事件处理类生成相应的信息，并向服务器软件提交事件信息，收到服务器返回的信息后，对返回信息进行组织，并以可视化的方式显示出来，这样就完成了客户端软件的一个基本操作。

客户端软件与其他软件以及与数据库之间的信息交互都是通过这种统一的模式进行，即通过与服务器软件进行交互而实现。这种实现方法的好处是：编程接口统一，易于增加新的功能，软件升级，维护及修改，同时程序的可读性也大大增强。客户端软件与其他软件交互流程如图7所示

图7 客户端软件与其他软件交互示意图

7.技术要点及难点分析

7.1.相机的选取

线阵相机的性能直接影响到图像质量，主要考虑摄像机所支持的帧率。除帧率外，摄像机的分辨率直接影响图像的细节，因此，尽可能选用高分辨率的摄像机，另外，为适应不同环境下抓拍列车，摄像机的曝光时间可控，采用外触发，数据传输距离>10 米，提供二次开发所需SDK。

7.2.抗阳光干扰

列车为获取清晰的图像，须隔离外界环境光的干扰，达到白天黑夜一致的效果。

7.3.测速

系统对列车测速是根据磁钢采集到的车轮信号的时机，磁钢距离是250mm，系统只要计算出列车同一个轮经过磁钢的时间差ΔT,根据距离公式250/ΔT,即可计算出列车车速。主要问题是需精确获取列车车轮经过磁钢的时间，有两种方法：a)循环查询I/O端口的方式;b)中断查询I/O端口，我们采用第二种方式，选用支持中断I/O板。

7.4.计轴计辆

系统根据车速可以计算出列车任意两个相邻的轴之间的距离，产生列车轴距列表，然后根据轴距模版库匹配出辆信息，在对车辆实时匹配时，需要注意对陌生车辆和特种车的匹配，还要注意对丢轴的处理。

在匹配过程中，当遇到陌生车辆时，不论连续几辆陌生车辆，系统应能将其识别出，可以作为一辆车，但要注明未识别车辆，并且不能影响后面车辆的匹配。对于特种车，要注意处理特种车部分轴距与普通车辆轴距信息相同的情况，防止将一辆特种车匹配成一辆普通车和一辆未识别车辆。

7.5.图像采集控制

图像高速采集时，时机的控制要求十分精确，列车本身的变速、车速测量的误差都会影响触发信号输出的速度度，造成采集图像变形。为保证图像与部件一致，系统应根据轴信息自动调整图像采集的速度。

7.6.补偿光源的选取

由于被拍物体是高速运行的列车，为避免拖影现象，曝光时间要求非常短，同时对光源亮度要求很高，同时要求屏蔽外界光的感染。综上所述，应该选用亮度高、功率低、光效高、窄波段单光谱的LED光源作为补偿光源；

7.7.图像处理、压缩、传输及存储

由于图像数据量太大，受硬盘写盘速度限制，即使采用千兆网络传输，但由于图像数据不能及时存储到服务器硬盘，随着数据量的增大，服务器端内存将最终会溢出，造成系统崩溃或数据丢失等问题。所以，在图像被采集到图像采集计算机时应当先压缩，然后传输到服务器，由于压缩速度较慢，图像采集计算机要采用大容量内存。

8.总结

基于数字孪生以及智能视觉检测技术，搭建动车组360°智能检测系统，通过视觉检测代替人工进行强度大且繁琐的检测工作，同时，减少了人工检测过程中出现的漏检、错检的问题，实现快速、高效、准确的检测及数据收集工作，不仅提高了工作效率，还保证了动车组运营质量安全稳定、可靠。

参考文献

[1]李霓,布树辉,尚柏林,等.飞行器智能设计愿景与关键问题[J].航空学报,2021 ,42(4):213-230.

[2]李福兴,李璐爔,彭友.基于数字孪生的船舶预测性维护[J].船舶工程,2020,42(S1):117-120,396.

[3]夏玲,姜媛媛,张杰,等.基于数字孪生的Buck 电路故障诊断方法[J].工矿自动化,2021,47(2):88-92,115 .

[4]冯昊天,王红军,常城,等.基于数字孪生的柔性生产线状态感知[J].电子测量与仪器学报,2021 ,35(2):17-24.

[5]相晨萌,曾四鸣,闫鹏,等.数字孪生技术在电网运行中的典型应用与展望[J].高电压技术,2021,47(5):1564-1575.

作者简介：贲腾，1991年出生，男，工程师职称，大学本科，从事轨道车辆质量管理与检测技术研究工作

单位：中车广东轨道交通车辆有限公司