货运动车组数据服务平台研究
时间：2020-11-13 04:50:26 来源：达达文档网 本文已影响 人 
赵明东 齐江永
摘要：本文讨论了采用动车组进行货运的现状，详述了发展动车组货运的必要性和可行性，随后简述了货运平台数据采集与传输的关键。讨论建立货运数据平台的功能架构。货运大数据平台不仅能够方便大众的生活，提高社会的效率，且将带动我国城市群的发展，缓解城乡区域发展不均衡，增加国民创收，提高人民的生活水平，推动我国的城镇化进程。
关键词：大数据平台;货运动车组;人工智能;关键技术
随着人民对快递业务时效性，快速性要求的逐步提高。网络化的高铁货运业务将进一步发挥重大作用。伴随着互联网技术和大数据技术的进一步深化发展，基于大数据基础的高铁货运平台将会在高铁快运的效率和运行安全方面提供越来越重要的作用。
1基于大数据平台的必要性和可行性
虽然我国的高铁里程基本覆盖了国内的大中型城市，高铁快递网络也初步形成。但是面对快递的时效性以及货物安全性的越来越高的要求，如何把高铁物流这张网的作用发挥到更大，更快捷、运输成本降到最低，已成为不得不面对的问题。
现在有在大数据以及人工智能大发展的背景下，云平台以云端运维大数据平台已经被研究学者广泛讨论，并基于现有的技术背景研究实施。同理，在高速发展的技术背景下如何将高铁快运业务与大数据以及人工智能技术的有机结合是一个重要的热点问题。
现有的高铁快运，一般多以确认车以及列车捎运模式，但是这种模式虽然简单易行却运量较小，特别是由于没有现有的快捷装卸的技术手段造成站点停车太长，影响旅客的乘车体验。根据现有的动车闲置空间进行的运输，首先不能满足大规模的运输，其次，因为货物的装卸是以人进行装卸为主，而车厢的内部结构以及车门的结构影响快递的放置和装卸效率。另外目前实行的确认车的距离较短，不能跨路局运行，无法满足长距
离快递的运输要求[2]。
因而，基于现有的自动驾驶以及大数据技术，将所有的高铁快递动车组进行统一管理，利用人工智能技术从缩短运输距离，提高中转率以及节约运输成本的角度建立货运动车的运行图，并在运行过程中实现列车对货物信息的识别和分类管理，降低高铁货运的成本，提高快递的安全性以及运输的效率，实现社会的快速发展具有必要性意义。
2大数据货运动车组平台的数据采集
构建货运大数据平台的首要问题是从数据入手，实现对数据的有效管理和采集，通过搭建一体化的数据传输体系如图2-1所示。可以实现高铁货运中所涉及到的数据的采集和传输。其中，安全监控数据来源于车辆牵引、制动，转向架以及空调车门等的运行数据，列车运行数据和集装器相关数据以及货物作业管理数据由车辆以太网集成，通过4G/5G传输到数据平台;线路特征数据是电务、工务等高铁地面设备的数据，通过企业服务总线进行传输;货物的体积、质量等信息及物流信息可以通过和电商企业以及快递企业合作的方式获取相关的数据，并上传至高铁货运大数据平台。
为了和航空运输业务进行相应的竞争以及兼顾货运汽车的布置和装卸的便利性，高铁快运采用一定规格的集装器具。器具的型号和结构借鉴航空集装器的尺寸规格。每一个集装器具都有有源标签，该标签装载集装器的顶部，为集装器的唯一识别码，通过车厢门或者车厢顶部的传感器感应此电子有源标签并标记该集装器的位置，每个车厢都有一个定位基站，集装器的位置信息通过车上以太网的方式传送到车载主机进行集装器位置的记录、存储以及管理，随后通过无线网络或4G/5G网络传送到大数据平台。
集装器在车厢的装载顺序由人工智能进行计算并管理，一般情况下，装有短途或有中转需求的货物的集控器会优先放在车门处容易卸货和装货的位置，在货物中转站，装有中转需求货物的集控器会根据货物的物流信息进行灯光提示卸货并换乘指定的车次。
在满足对车的运行状态监控的同时还要对车厢内的货物状态进行设计，特别是有特殊的温度湿度要求的货物，如蔬菜、海鲜等，运用人工智能技术的控制器会实时的监控并调节车厢内的温度和湿度。
大数据高铁货运物流平台会自动完成货物的运输计划、装载、卸货、进出车厢、装载位置等信息进行解算和智能管理。一旦发生集装器卸货错误，当集装器的位置坐标与原位置坐标偏差超过一定阈值时，会发出报警，显示器终端也会显示。
通过人工智能技术的模型训练，在满足货运时间要求的基础上采用最为能耗最低、货物安全性最高的运行模式。同时根据车载PHM和地面PHM实时监测列车运行中的车辆状态信息。
3大数据货运动车组功能架构平台构建
高铁货运大数据平台的实现思路是，以轨道交通装备、电商企业、快递企业作为应用对象和数据的来源。通过构建大数据平台对数据进行统一的采集，存储，管理。为平台的各种功能实现提供数据基础。数据服务平台的功能架构如图所示。
1、系统管理。通过系统管理可实现为了对系统进行实时的状态监控，需要进行系统配置以及日志管理等的系统功能。
2、安全监控：安全监控的出发点是为了保证数据本身的安全不泄露以及数据传输过程中的安全。主要是通过身份验证控制接口与用户的接入、访问，实现平台内外接口安全管控，数据加密、数据校验等方式进行数据服务平台的安全保障[2]。
3、元数据管理。为实现对大量的采集数据良好的管理，多采用的方式是元数据的管理方式，这种元数据采集的管理方式可以實现海量数据的高效管理与数据资源可视化，在支持接口服务生成的同时还能帮助管理人员随时掌握数据资产情况。
4、数据处理。数据处理是针对结构化与非结构化数据的抽取、加载、转换、汇总、整合等的处理方式。为满足后续各类应用服务、基础数据管理及数据分析服务提供数据基础，需采用一系列完整的数据处理流程实现数据标准化[3]。
5、数据存储。源数据有多种不同类型，针对不同源数据的存储需融合现有数据存储方式结合分布式存储技术实现多源异构数据的快速高效存储。
6、数据分析。针对具体的货物信息，对有中转需求的货物的数据进行分类管理通过人工智能深度学习技术的模型训练，结算出最佳的装货、集装器安放位置以及站点换乘的最优解。上述数据的处理分析需要用到成熟算法与数据处理技术。
7、功能应用。功能应用模块包含定制查询与查询结果展现、需求报表的定制与展现等平台公共基础功能，通过统一接口申请功能管理平台接口，对其他业务系统提供数据共享、展示服务、统计分析等功能[4]。
4结论
信息化管理在将会在高铁快递业务中起到重要作用。本文通过数据采集与数据传输技术，大数据平台搭建、大数据功能结构介绍等一系列流程建设，建立的货运大数据服务平台与现有的动车组信息系统和车辆建康管理系统PHM以及互联网云平台建立联系。该平台具备系统管理、安全监控、元数据管理、数据存储、分析等功能，货运大数据平台的应用有利于货运报表的定制和呈现。可使得运输距离更短，货物安全性更高，货运成本降低，以提高经营效益与运输质量。
参考文献：
[1] 梁建英，刘韶庆，范龙庆，等.大数据在我国高速动车组运维中的应用[J].控制与信息技术，2019（1）：7-11.
[2] 王华伟.铁路运输设备技术状态大数据平台架构研究[J].铁道运输与经济，2017，39（8）：60-64.
[3] 姜俊，朱小冬，杨崇俊，等.网格环境下空间元数据目录服务[J].计算机工程与设计，2011，32（3）：901-902.
[4] 李超旭，张惟皎，李燕.基于大数据的动车组运维数据服务平台研究[J].铁路信息化，2019，（11）：52-57.
作者简介：
齐江永（1991—），男，汉族，山东青岛人，硕士，助理工程师，研究方向：动车组物流大数据。
