文/丁亞琦、陳超、黃貴發(fā)、吳志勇

城市軌道交通車輛走行部的機(jī)械故障是影響車輛運(yùn)行安全的重要因素，同時(shí)車輛走行部的維護(hù)保養(yǎng)成本在車輛維護(hù)保養(yǎng)總成本中所占的比重較大，如何運(yùn)用有效的運(yùn)維手段，實(shí)時(shí)掌握走行部及軌道的運(yùn)行狀態(tài)并做出合理的應(yīng)對(duì)策略，規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)，節(jié)約維修成本，成為軌道交通運(yùn)維工作中亟待解決的問(wèn)題。本文介紹了該問(wèn)題的解決方案：車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)，是上海軌道交通車輛智能運(yùn)維系統(tǒng)（RISE系統(tǒng)）中的重要組成部分。

走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)條件

要實(shí)現(xiàn)軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM，需要以下幾個(gè)基礎(chǔ)條件：

·高可信和高可靠的車載傳感和采集系統(tǒng)；

·成熟的車載振動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取以及存儲(chǔ)模塊；

·精確的故障診斷和健康評(píng)估模型及算法；

·先進(jìn)的故障預(yù)測(cè)和維修決策模型及算法。

上述模型及算法從可用性的角度來(lái)說(shuō)，不能僅僅是理論模型，重要的是還必須保證算法的實(shí)用、高效率和收斂性，本項(xiàng)目采用的基于物理模型驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的融合型故障診斷和預(yù)測(cè)方法，保證了最佳性能的獲得。

唐智科技的研究團(tuán)隊(duì)分析了走行部的運(yùn)動(dòng)學(xué)和幾何學(xué)規(guī)律，建立了故障特征數(shù)學(xué)模型并由此奠定了故障診斷的基礎(chǔ)，根據(jù)機(jī)械部件失效機(jī)理分析，建立了機(jī)械部件性能退化的物理模型為故障預(yù)測(cè)提供了條件。另一方面，基于20多年軌道交通車輛走行部及軌道振動(dòng)的海量歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以及在監(jiān)測(cè)過(guò)程中積累的40000多起走行部機(jī)械故障案例數(shù)據(jù)，形成了一套完整的全壽命周期故障診斷和預(yù)測(cè)的專家知識(shí)庫(kù)，支撐了故障診斷和預(yù)測(cè)的算法模型的訓(xùn)練、測(cè)試和完善。

在本項(xiàng)目之前，上述PHM方法已經(jīng)具備了獨(dú)立性和完整性，但在信息化的角度來(lái)說(shuō)還存在不足。比如傳統(tǒng)方式下要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸需要建立獨(dú)立的通道或借助其他通道，比如與車輛其他子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析需要平臺(tái)支撐等。

隨著信息化和智能化，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的接入，上海軌道交通車輛智能運(yùn)維系統(tǒng)建立了統(tǒng)一的車聯(lián)網(wǎng)（IOR），實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸，建立了車輛運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為各子系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析提供了基礎(chǔ)條件，使得走行部專業(yè)子系統(tǒng)只需要專注于本專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，從整體上來(lái)講提高了效率，并為深度挖掘應(yīng)用創(chuàng)造了條件。

走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)

軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)由“走行部車載故障診斷系統(tǒng)”、“走行部數(shù)據(jù)分析及健康管理軟件”組成，其組成及工作流程如圖1所示。

“走行部車載故障診斷系統(tǒng)”通過(guò)安裝在軸箱等部位的復(fù)合傳感器完成列車運(yùn)行過(guò)程中的沖擊、振動(dòng)、溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集。然后對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分析，提取故障特征值，并將故障前后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到車載故障診斷系統(tǒng)。走行部實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)“走行部車載故障診斷系統(tǒng)”實(shí)時(shí)診斷分析之后將報(bào)警狀態(tài)與特征數(shù)據(jù)通過(guò)IOR（車聯(lián)網(wǎng)）傳輸?shù)健吧虾５罔F大數(shù)據(jù)平臺(tái)”。

圖1：軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)

“上海地鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)”通過(guò)調(diào)用部署在平臺(tái)上的“走行部數(shù)據(jù)分析及健康管理軟件”，進(jìn)行健康評(píng)估與維修決策運(yùn)算，輸出維修建議指令，由大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)調(diào)度生產(chǎn)相關(guān)的系統(tǒng)執(zhí)行維修。同時(shí)負(fù)責(zé)調(diào)取走行部相關(guān)數(shù)據(jù)供其他子系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析所用。

圖1中，“唐智PHM大數(shù)據(jù)服務(wù)中心”負(fù)責(zé)提供遠(yuǎn)程支持服務(wù)，包括算法更新，知識(shí)庫(kù)調(diào)用等服務(wù)。

走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能如下：

狀態(tài)監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)診斷：通過(guò)預(yù)定的振動(dòng)、沖擊、溫度參數(shù)指標(biāo)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)走行部的狀態(tài)，同時(shí)采用車載實(shí)時(shí)故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行診斷運(yùn)算，及時(shí)將分級(jí)故障報(bào)警信息通過(guò)列車MVB網(wǎng)絡(luò)推送到列車控制與診斷系統(tǒng)（TCMS），并通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)（IOR）傳輸至地面，檢修人員可以第一時(shí)間收到系統(tǒng)發(fā)出的分級(jí)報(bào)警信息，可及時(shí)高效地做出相應(yīng)的處置措施。

健康評(píng)估：通過(guò)部署在上海地鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的健康管理軟件完成原始數(shù)據(jù)的提取特征、故障診斷、趨勢(shì)分析以及健康評(píng)估，并利用評(píng)估結(jié)果給出相應(yīng)的維修建議，車輛檢修和管理人員據(jù)此可實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛走行部及軌道進(jìn)行精準(zhǔn)維修。

壽命預(yù)測(cè)與維修預(yù)判：采用預(yù)先建立的失效物理模型和性能退化數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，預(yù)測(cè)車輛走行部各部件的剩余使用壽命，對(duì)走行部的運(yùn)行狀態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)控分析和預(yù)測(cè)。同時(shí)綜合考慮統(tǒng)計(jì)分析、健康評(píng)估、剩余使用壽命預(yù)測(cè)等結(jié)果，結(jié)合車輛修程、維修成本、維修方式等信息，在保障車輛安全運(yùn)營(yíng)的前提下，為合理安排生產(chǎn)任務(wù)和維修計(jì)劃提供信息。

統(tǒng)計(jì)分析：通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析功能，實(shí)現(xiàn)多發(fā)故障統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)維度包含：故障部位、故障模式、部件品牌、型號(hào)、批次等，可為用戶進(jìn)行車輛部件、配件選型提供參考建議。

圖2：軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)與RISE系統(tǒng)的融合

圖3：踏面鏇修之后故障未再重復(fù)發(fā)生

圖4：輪軌振動(dòng)檢測(cè)為輪軌匹配關(guān)聯(lián)分析提供數(shù)據(jù)

走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)與上海地鐵RISE系統(tǒng)的融合應(yīng)用

車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了與上海地鐵RISE系統(tǒng)的深度融合，如圖2所示，系統(tǒng)將獲得的振動(dòng)、沖擊、溫度、趨勢(shì)信息、健康評(píng)估結(jié)論、維修建議輸出到RISE大平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)可視化信息管理，同時(shí)也可以從平臺(tái)獲取列車運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)信息、維修數(shù)據(jù)、測(cè)量數(shù)據(jù)、送檢數(shù)據(jù)等來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，更為精準(zhǔn)的為用戶提供智能運(yùn)維信息服務(wù)。

目前上海地鐵在所有線路的部分列車上都配置了走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)，投入運(yùn)營(yíng)的已經(jīng)有100多列車，隨著增購(gòu)車投入運(yùn)營(yíng)和新線的開(kāi)通，數(shù)量還會(huì)不斷增加。該系統(tǒng)的已經(jīng)成為檢修和管理人員的重要工具，一線檢修技術(shù)人員利用該系統(tǒng)在檢修優(yōu)化和提高效率上取得了良好的效果。以下列舉兩個(gè)具體案例來(lái)說(shuō)明。

案例一，16號(hào)線踏面鏇修策略優(yōu)化延長(zhǎng)車輪使用壽命。16號(hào)線存在一定比例的車輪踏面內(nèi)部缺陷故障，若采用傳統(tǒng)的故障修方法，針對(duì)車輪踏面內(nèi)部缺陷故障平均需要鏇修13mm才能修復(fù)。16號(hào)線檢修技術(shù)人員很好地結(jié)合了走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，依據(jù)該系統(tǒng)給出的維修指導(dǎo)意見(jiàn)實(shí)施了經(jīng)濟(jì)鏇，實(shí)現(xiàn)了平均鏇修量?jī)H5mm就能修復(fù)踏面，而且修復(fù)之后故障不再重復(fù)發(fā)生，如圖3所示，明顯的延長(zhǎng)了車輪壽命。案例二，輪軌振動(dòng)檢測(cè)為優(yōu)化輪軌匹配狀態(tài)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。列車運(yùn)行的平穩(wěn)性和舒適性與輪軌匹配狀態(tài)密切相關(guān)。然而，傳統(tǒng)的檢修方式是按專業(yè)分工，車輛和工務(wù)專業(yè)各負(fù)責(zé)自己的檢修，輪軌相互作用的匹配狀態(tài)往往被忽略，現(xiàn)在走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)的輪軌振動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)功能可客觀地反映輪軌匹配狀態(tài)，為車輛和工務(wù)兩個(gè)專業(yè)提供了關(guān)聯(lián)分析的參考數(shù)據(jù)。如圖4所示，完成了1號(hào)線“徐家匯-上?；疖囌尽变撥壌笮薰ぷ髦?，輪軌振動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)的變化客觀地反映了輪軌匹配狀態(tài)的明顯改善。

軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)的應(yīng)用，使得檢修人員只需要通過(guò)屏幕信息顯示或者平臺(tái)推送到移動(dòng)檢修終端的信息，就能了解列車走行部當(dāng)前的狀態(tài)，有助于減少檢修人員在常規(guī)普查上花費(fèi)的時(shí)間，降低其勞動(dòng)強(qiáng)度，進(jìn)而將主要精力集中在故障的排除上，進(jìn)一步提升維保作業(yè)效率。

在“中國(guó)制造2025”創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展的基本方針指導(dǎo)下，堅(jiān)持“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展”的理念，本項(xiàng)目將對(duì)“軌道車輛走行部振動(dòng)檢測(cè)及PHM系統(tǒng)”在技術(shù)深度和應(yīng)用廣度上進(jìn)行持續(xù)不斷的推動(dòng)。比如故障預(yù)測(cè)方面，需要實(shí)施軸箱軸承狀態(tài)修，就要求實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)保障安全的前提下，利用故障預(yù)測(cè)優(yōu)化修程，挖掘軸箱軸承這一關(guān)鍵部件在設(shè)計(jì)壽命之內(nèi)的潛在價(jià)值，延長(zhǎng)中間解體檢查周期。這些工作的深入推進(jìn)將能發(fā)揮人工智能+大數(shù)據(jù)的最大價(jià)值，推動(dòng)行業(yè)科學(xué)發(fā)展，為智慧軌道交通的可持續(xù)發(fā)展注入活力。