黃單棟, 朱紅求

(中南大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院， 湖南 長(zhǎng)沙 410083)

1 引言

城市軌道交通作為最具可持續(xù)性的交通運(yùn)輸模式，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、民生改善和社會(huì)安全起著不可替代的支撐作用。隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步,我國(guó)的新型城市軌道交通技術(shù)已經(jīng)融入到人們的生活[1]。城市軌道交通運(yùn)營(yíng)里程迅速增加，運(yùn)送客流規(guī)模急劇增大，如何在快速運(yùn)行條件下保障城市軌道交通列車(chē)的運(yùn)營(yíng)安全，已經(jīng)成為各個(gè)城市共同面臨的嚴(yán)峻考驗(yàn)。研制城市軌道車(chē)輛在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市軌道車(chē)輛核心裝備的實(shí)時(shí)故障監(jiān)測(cè)，提升城市軌道交通列車(chē)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的安全性和穩(wěn)定性，已經(jīng)成為城市軌道運(yùn)營(yíng)公司的首要任務(wù)。

城軌電客車(chē)走行部是地鐵電客車(chē)上最重要的組成部件之一，它是支撐車(chē)體及承載重量并引導(dǎo)電客車(chē)沿著軌道方向運(yùn)行的裝置。目前，城軌電客車(chē)走行部運(yùn)維主要以日常巡檢和預(yù)防性維修為主。日常巡檢是在電客車(chē)完成當(dāng)日運(yùn)行任務(wù)回庫(kù)后，維修人員對(duì)電客車(chē)情況進(jìn)行系統(tǒng)性目視檢查。走行部預(yù)防性維修是為防止設(shè)備出現(xiàn)故障影響正常運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)，實(shí)施提前預(yù)防的計(jì)劃性維修。通常對(duì)走行部的狀態(tài)的監(jiān)測(cè)只能采取人工測(cè)量方式，人為因素較大，實(shí)時(shí)性不強(qiáng)，對(duì)車(chē)輛早期出現(xiàn)的故障不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)[2]。通常計(jì)劃性預(yù)防維修的周期都是固定周期，如雙周檢、月檢、季檢、年檢、均衡修[3]等，這種維修維護(hù)方式可能造成過(guò)修或失修，極易導(dǎo)致維護(hù)成本的提高和設(shè)備運(yùn)行可靠性的降低。重大的故障可能導(dǎo)致列車(chē)脫軌等重大安全事故，造成人員和財(cái)產(chǎn)的重大損失。由于在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具備故障預(yù)警、狀態(tài)預(yù)測(cè)及數(shù)據(jù)分析等功能，越來(lái)越受到行業(yè)青睞[4]，研制城軌電客車(chē)走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)刻不容緩，對(duì)于提升城市軌道交通列車(chē)運(yùn)營(yíng)的安全性和穩(wěn)定性具有重要意義。

本論文基于智能故障診斷技術(shù)和計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)技術(shù)，在分析走行部基本原理和常見(jiàn)故障的基礎(chǔ)上，結(jié)合城軌電客車(chē)運(yùn)營(yíng)的實(shí)際需求，研究和開(kāi)發(fā)城軌車(chē)輛走行部在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛走行部運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、關(guān)鍵部件故障診斷等功能，有效提高車(chē)輛的安全性和運(yùn)行的可靠性。

2 電客車(chē)走行部原理及在線監(jiān)測(cè)總體方案

為確保電客車(chē)車(chē)輛的安全可靠運(yùn)行，需要對(duì)列車(chē)的一些關(guān)鍵信息進(jìn)行集中監(jiān)測(cè)，包括轉(zhuǎn)向架狀態(tài)、列車(chē)實(shí)時(shí)行駛狀態(tài)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)列車(chē)運(yùn)行環(huán)境、動(dòng)態(tài)行為的全方位感知，并通過(guò)無(wú)線通信方式將各類(lèi)感知信息實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛骖A(yù)警分析系統(tǒng)。地面預(yù)警分析平臺(tái)對(duì)列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化展示、歷史數(shù)據(jù)分析、列車(chē)實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估、故障診斷輔助決策等功能。結(jié)合地鐵運(yùn)行的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求，考慮到軸箱軸承、齒輪箱、牽引電機(jī)等設(shè)備故障無(wú)法通過(guò)外觀進(jìn)行檢查的問(wèn)題，提出了走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的總體框架，具體如圖1所示。

圖1 城軌電客車(chē)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體構(gòu)成

系統(tǒng)遵循標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，采用層次化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)、統(tǒng)一的技術(shù)體系和框架建設(shè)應(yīng)用系統(tǒng)、松耦合的業(yè)務(wù)建設(shè)思路統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換接口。整個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)基于松耦合架構(gòu)，對(duì)多變的需求具有很好的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力。

系統(tǒng)架構(gòu)由服務(wù)展示、應(yīng)用系統(tǒng)、應(yīng)用支撐、數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)運(yùn)行平臺(tái)、感知層以及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全保障體系和運(yùn)行維護(hù)體系組成。

數(shù)據(jù)資源層負(fù)責(zé)將收集到的數(shù)據(jù)用結(jié)構(gòu)化的方式進(jìn)行存儲(chǔ)；應(yīng)用系統(tǒng)層負(fù)責(zé)按數(shù)據(jù)采集、管理、查詢、分析的業(yè)務(wù)流程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；服務(wù)展示層負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與用戶的圖形用戶接口；安全保障體系負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息化各層面的完整的安全技術(shù)和措施；運(yùn)行維護(hù)體系是貫穿系統(tǒng)設(shè)計(jì)到運(yùn)行的全過(guò)程保障體系；標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系負(fù)責(zé)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，是保障整個(gè)系統(tǒng)建設(shè)實(shí)施成功的重要環(huán)節(jié)。

2.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

電客車(chē)走行部在線故障診斷系統(tǒng)是一種電客車(chē)走行部安全監(jiān)測(cè)裝備，基于廣義共振與共振解調(diào)的故障診斷體系，實(shí)現(xiàn)電客車(chē)走行部關(guān)鍵部件的車(chē)載在線實(shí)時(shí)診斷，對(duì)故障實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警和分級(jí)報(bào)警，準(zhǔn)確指導(dǎo)列車(chē)的運(yùn)行和維修。走行部在線檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 走行部在線檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)

每節(jié)車(chē)廂都有一臺(tái)車(chē)載診斷分機(jī)，分機(jī)對(duì)前置處理器下達(dá)切換通道指令，并負(fù)責(zé)對(duì)傳感器的信號(hào)進(jìn)行處理、采集、診斷與存儲(chǔ)。系統(tǒng)速度傳感器通過(guò)霍爾原理感應(yīng)測(cè)速齒盤(pán)的磁性脈沖，當(dāng)獲取的電客車(chē)實(shí)時(shí)速度≥20 km/h時(shí)，速度傳感器激活系統(tǒng)開(kāi)始工作，例如：速度大于20 km/h時(shí)，分機(jī)會(huì)對(duì)當(dāng)前車(chē)廂的所有測(cè)點(diǎn)進(jìn)行依次檢測(cè)，先指定前置處理器切換到1號(hào)軸箱測(cè)點(diǎn)，然后分機(jī)對(duì)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采樣頻率根據(jù)速度傳感器感應(yīng)測(cè)速齒盤(pán)的脈沖決定，每次脈沖采集1個(gè)數(shù)據(jù)，每通道采集1 024個(gè)數(shù)據(jù)，然后切換通道。數(shù)據(jù)采集完成后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析計(jì)算，完成后再指定前置處理器切換到下一個(gè)通道2號(hào)軸箱，進(jìn)行采樣及分析。通過(guò)不斷切換通道、采集、分析，完成對(duì)所有測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)與診斷。

分機(jī)每通道采樣數(shù)為1 024個(gè)點(diǎn)，采集的原始數(shù)據(jù)系統(tǒng)稱(chēng)為精密檔案；分機(jī)內(nèi)置在線故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)診斷，并實(shí)時(shí)給出診斷結(jié)論，計(jì)算結(jié)果系統(tǒng)稱(chēng)為簡(jiǎn)易檔案，分機(jī)會(huì)將精密檔案與簡(jiǎn)易檔案都發(fā)給主機(jī)。列車(chē)主機(jī)內(nèi)置4G無(wú)線通信模塊，收集所有分機(jī)的診斷結(jié)論與原始樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)4G無(wú)線模塊將數(shù)據(jù)傳輸至地面預(yù)警分析系統(tǒng)。

2.2 在線檢測(cè)系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

(1)系統(tǒng)采用沖擊、振動(dòng)、溫度三參數(shù)復(fù)合傳感器對(duì)軸箱軸承、齒輪箱軸承、電機(jī)軸承、傳動(dòng)齒輪等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)診斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸箱軸承、齒輪箱輸入端軸承和牽引電機(jī)輸出端軸承內(nèi)外環(huán)、滾動(dòng)體、保持架的裂紋、剝離等故障進(jìn)行精確自動(dòng)診斷，對(duì)齒輪箱小齒輪斷齒、裂紋、偏磨等故障進(jìn)行自動(dòng)診斷。

(2)系統(tǒng)具有將報(bào)警信息通過(guò)短信/WiFi/4G等網(wǎng)絡(luò)傳輸至地面的功能，以便將車(chē)載報(bào)警信息實(shí)時(shí)傳輸至OCC(operation control center)或地面檢修人員，用于對(duì)嚴(yán)重故障實(shí)施調(diào)度控制，保障列車(chē)運(yùn)營(yíng)安全。

(3)系統(tǒng)具有分級(jí)診斷參考標(biāo)準(zhǔn)，并具備運(yùn)營(yíng)維修指導(dǎo)參考規(guī)范，系統(tǒng)報(bào)警準(zhǔn)確率高于98%，漏報(bào)率低于0.1%。

(4)系統(tǒng)配置地面分析管理系統(tǒng)，包括服務(wù)器和配套軟件，具有歷史數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)分析預(yù)測(cè)，含溫度數(shù)據(jù)分析、沖擊數(shù)據(jù)分析、振動(dòng)數(shù)據(jù)分析、故障信息統(tǒng)計(jì)、綜合決策、全壽命周期管理、知識(shí)庫(kù)管理等功能。

圖3 走行部在線監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)

圖4 走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)展示

2.3 手機(jī)APP服務(wù)設(shè)計(jì)

為在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)手機(jī)客戶端，利用手機(jī)實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)，是當(dāng)前比較流行的工作方式。走行部檢測(cè)APP成為未來(lái)該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方向，功能欄目主要分為兩個(gè)：當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)、歷史設(shè)備狀態(tài)。

當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)信息主要包括軸箱、齒輪箱、電機(jī)各自的溫度和振動(dòng)的正常狀態(tài)和預(yù)警狀態(tài)，其中預(yù)警狀態(tài)分為Ⅰ級(jí)報(bào)警、Ⅱ級(jí)報(bào)警等，如圖5所示。

查看所有監(jiān)測(cè)設(shè)備在歷史狀態(tài)的狀態(tài)信息，選擇預(yù)警或報(bào)警狀態(tài)的設(shè)備個(gè)數(shù)時(shí)，顯示該設(shè)備的設(shè)備位置以及在當(dāng)天的采集數(shù)據(jù)情況，如圖6所示。

圖5 移動(dòng)端實(shí)時(shí)狀態(tài)界面

圖6 移動(dòng)端歷史狀態(tài)界面

3 系統(tǒng)的應(yīng)用與測(cè)試

3.1 功能界面

地鐵走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由安裝在車(chē)輛上的48個(gè)傳感器采集數(shù)據(jù)，并且能實(shí)時(shí)展示在顯示界面，包括系統(tǒng)管理、設(shè)備管理、監(jiān)控管理、基礎(chǔ)分析、質(zhì)量管理、風(fēng)控管理和故障診斷七大模塊。故障診斷是其中的重要部分，用以實(shí)時(shí)查詢監(jiān)測(cè)故障信息，它包括監(jiān)測(cè)車(chē)輛車(chē)號(hào)、車(chē)輛設(shè)備信息、監(jiān)測(cè)設(shè)備參數(shù)信息、故障信息四大區(qū)域。地鐵走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)控界面如圖7所示。

依據(jù)獲取的走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于提出的故障診斷模型，就可以實(shí)時(shí)故障診斷，并將診斷結(jié)果進(jìn)行顯示。同時(shí)顯示設(shè)備的標(biāo)識(shí)信息以及地鐵電客車(chē)走行部的設(shè)備參數(shù)，為地鐵電客車(chē)的快速維護(hù)提供完整的信息。具體的故障診斷界面如圖8所示。

圖7 地鐵走行部在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)控界面

圖8 電客車(chē)故障診斷界面

3.2 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試

電客車(chē)走行部故障診斷系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)的主要目的，是驗(yàn)證由本文提出的電客車(chē)走行部故障診算法調(diào)用中，在狀態(tài)數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程中，故障診斷準(zhǔn)確率以及故障診斷實(shí)時(shí)性等性能。

實(shí)驗(yàn)裝置為數(shù)據(jù)模擬發(fā)射器及電客車(chē)走行部故障診斷系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)為thinkPad X1筆記本電腦，其主要性能參數(shù)為Intel(R)core(TM) i5,RAM 8.0GB,CPU @2.9GHz 2.9GHz，64位操作系統(tǒng)；linux服務(wù)器10臺(tái)，4核8G內(nèi)存。

分別對(duì)表1所列的12個(gè)特征指標(biāo)的40個(gè)樣本計(jì)算其指標(biāo)值，得到4個(gè)10×12矩陣，對(duì)10個(gè)樣本所得到的特征指標(biāo)取均值，可得到4×12矩陣，代表每一種信號(hào)的12個(gè)指標(biāo)參數(shù)，然后將相同指標(biāo)的四種信號(hào)參數(shù)值做歸一化處理。圖中橫坐標(biāo)為12個(gè)特征指標(biāo)，縱坐標(biāo)為歸一化值，不同顏色代表不同類(lèi)型的信號(hào)。一個(gè)優(yōu)異的特征指標(biāo)需具備以下特征：A類(lèi)兩種信號(hào)計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)值應(yīng)接近，B類(lèi)兩種信號(hào)計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)值應(yīng)接近，而A類(lèi)與B類(lèi)計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)值應(yīng)差距較大，即圖中藍(lán)點(diǎn)和紅點(diǎn)應(yīng)靠近，黑點(diǎn)和綠點(diǎn)應(yīng)靠近，而這兩類(lèi)應(yīng)盡量疏遠(yuǎn)。

圖9 不同信號(hào)的特征指標(biāo)值

將A類(lèi)20個(gè)樣本根據(jù)指標(biāo)參數(shù)做均值處理，得到1×12同類(lèi)樣本的平均指標(biāo)值，B類(lèi)類(lèi)似處理，然后求AB類(lèi)相應(yīng)指標(biāo)差值，作為AB的類(lèi)間距，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表1 各特征指標(biāo)的類(lèi)內(nèi)距

表2 各特征指標(biāo)的類(lèi)間距

表3 各特征指標(biāo)的距離評(píng)價(jià)因子

對(duì)應(yīng)類(lèi)內(nèi)距與類(lèi)間距的比值為距離評(píng)價(jià)因子，其值越小說(shuō)明該指標(biāo)值的敏感度越高，計(jì)算結(jié)果如表3所示。由表可知，特征靈敏度排序?yàn)椋呵投?、裕度因子、脈沖指標(biāo)、波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、偏度、整流均值、最值、峰峰值、標(biāo)準(zhǔn)差、有效值、均值。

在上述10個(gè)樣本中取8個(gè)做訓(xùn)練樣本，2個(gè)做測(cè)試樣本，即共有32個(gè)訓(xùn)練樣本和8個(gè)測(cè)試樣本。將以上特征指標(biāo)排序，將其逐個(gè)添加進(jìn)SVM的參數(shù)計(jì)算模型中，計(jì)算其測(cè)試樣本的準(zhǔn)確度，在其準(zhǔn)確度達(dá)到最高時(shí)的參數(shù)個(gè)數(shù)即為我們所要采用的判斷依據(jù)個(gè)數(shù)。如圖10所示，只取一個(gè)特征指標(biāo)作為SVM參數(shù)計(jì)算模型時(shí)，測(cè)試樣本的準(zhǔn)確度最高100%，此特征為峭度值，當(dāng)按上述排序取兩個(gè)特征指標(biāo)，即采用峭度和裕度因子作為訓(xùn)練參數(shù)時(shí)，測(cè)試樣本的準(zhǔn)確度下降至99.65%，所以按此結(jié)果來(lái)看，只用峭度指標(biāo)作為我們判斷分類(lèi)依據(jù)時(shí)準(zhǔn)確率最高。

圖10 測(cè)試樣本的準(zhǔn)確度

接下來(lái)我們用峭度值來(lái)驗(yàn)證分類(lèi)結(jié)果，分別計(jì)算上述四種類(lèi)型信號(hào)的峭度值，其計(jì)算結(jié)果如表4所示。從表中可以看出，多故障信號(hào)和單故障信號(hào)的值較為接近，且>10，周期振動(dòng)信號(hào)與非周期振動(dòng)信號(hào)的值較為接近，且<5，很容易就能根據(jù)計(jì)算結(jié)果將這四個(gè)信號(hào)分為兩類(lèi)，且分類(lèi)結(jié)果與仿真最初設(shè)定是一致的。

表4 四種信號(hào)的峭度值

4 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境、技術(shù)特點(diǎn)以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求等，設(shè)計(jì)了電客車(chē)走行部在線監(jiān)測(cè)故障診斷系統(tǒng)平臺(tái)的總體架構(gòu)以及系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)，并提出了接口設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)完成了一套符合實(shí)際需求、功能完善、性能穩(wěn)定的電客車(chē)走行部在線監(jiān)測(cè)故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了電客車(chē)走行部的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷。系統(tǒng)的模擬測(cè)試結(jié)果表明了該系統(tǒng)的有效性。該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)為電客車(chē)的運(yùn)營(yíng)提供了遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理的具體手段，可以降低企業(yè)的運(yùn)維成本，提高設(shè)備的綜合管理水平。