劉席朋 劉營琴

摘要：本文提出了一種基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的城軌車輛車門預(yù)防性維修技術(shù)。該技術(shù)通過采集和分析車門系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并結(jié)合這些數(shù)據(jù)對(duì)車門系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行診斷，從而盡早識(shí)別車門系統(tǒng)的故障和亞健康狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)維修，以達(dá)到提高城軌交通運(yùn)營安全可靠性和運(yùn)維成效;培養(yǎng)城軌交通車門系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)及故障預(yù)測(cè)預(yù)警方向的技術(shù)人才;提升我國城軌交通裝備行業(yè)在國際上的競(jìng)爭(zhēng)力;加速城軌交通裝備行業(yè)向標(biāo)準(zhǔn)化、智能化方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：狀態(tài)監(jiān)測(cè);預(yù)防性維修;亞健康;城軌車輛

0引言

城軌交通車輛車門系統(tǒng)被列為城軌交通車輛A類關(guān)鍵核心部件，也是使用最多的車輛設(shè)備。在城軌交通運(yùn)營過程中，城軌交通車門系統(tǒng)需要頻繁啟閉，加上大客流量的沖擊，導(dǎo)致車門故障頻發(fā)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，車門故障占車輛運(yùn)行故障的30%以上，嚴(yán)重影響車輛正常運(yùn)行，甚至出現(xiàn)乘客傷亡事故。

在傳統(tǒng)維保模式中，維保人員需要對(duì)整列車逐個(gè)門進(jìn)行檢查和故障排除，費(fèi)時(shí)費(fèi)力效率低下，由于故障目標(biāo)不明確，容易造成誤判和漏判，不能對(duì)故障及安全隱患進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，不能有效保障車輛的運(yùn)營秩序。

基于對(duì)城軌交通車門的運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，利用對(duì)城軌交通車門監(jiān)測(cè)信息的大數(shù)據(jù)分析來判定城軌交通車門可能發(fā)生的故障和亞健康以及更明確的故障種類和亞健康種類等?；趯?duì)城軌交通車門狀態(tài)結(jié)果判定的基礎(chǔ)上，對(duì)城軌交通車門進(jìn)行預(yù)防性的維修，實(shí)現(xiàn)變被動(dòng)維修變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)防的策略。綜合而言，利用對(duì)城軌交通開關(guān)門掌握的海量數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢(shì)，結(jié)合模式識(shí)別算法分析，研究城軌交通車門的狀態(tài)檢測(cè)及預(yù)防性維修技術(shù)，開發(fā)城軌交通車門的狀態(tài)檢測(cè)及預(yù)防性維修平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)城軌交通車門的狀態(tài)檢測(cè)及預(yù)防性維修，提高城軌車輛運(yùn)營可靠性和安全性。

1、研究目標(biāo)

基于大數(shù)據(jù)思想開展城軌交通車門系統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)和預(yù)警研究，揭示城軌交通車門系統(tǒng)的典型參數(shù)之間內(nèi)部信息規(guī)律，發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化算法，建立城軌交通車門健康狀態(tài)演變計(jì)算模型，并形成城軌交通車門健康狀態(tài)推理機(jī)制和專家系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)警。通過系統(tǒng)地探討車門系統(tǒng)故障和亞健康表現(xiàn)，開發(fā)具有較高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度及良好人機(jī)對(duì)話界面的車門系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警軟件。

2、研究?jī)?nèi)容

2.1城軌交通車門故障及亞健康狀態(tài)表征指標(biāo)

針對(duì)絲桿等關(guān)鍵部位的潤滑判斷和預(yù)警、車門的尺寸調(diào)整、關(guān)鍵部件的疲勞和裂紋判斷等工況下等典型門故障和亞健康模式的運(yùn)行參數(shù)開展實(shí)際數(shù)據(jù)搜集和模擬實(shí)驗(yàn)研究，獲取城軌交通車門在運(yùn)行過程中隨時(shí)間變化的電機(jī)電流、電機(jī)轉(zhuǎn)速、電機(jī)轉(zhuǎn)角等參數(shù)，分析不同運(yùn)行狀態(tài)影響因素的表征指標(biāo)數(shù)據(jù)偏差產(chǎn)生機(jī)理和消除方法，構(gòu)建城軌交通車門健康狀態(tài)大數(shù)據(jù)集。

2.2城軌交通車門健康狀態(tài)演變規(guī)律及演變計(jì)算模型

基于電機(jī)電流、電機(jī)轉(zhuǎn)速、電機(jī)轉(zhuǎn)角等大數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)樣本特征，甄選先進(jìn)的模式識(shí)別方法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練以及預(yù)測(cè)，從大數(shù)據(jù)中提煉城軌交通車門健康狀態(tài)演變規(guī)律;通過比較不同算法獲得規(guī)律的差異性，研究建立優(yōu)化算法，并運(yùn)用改進(jìn)的算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘獲得量化規(guī)律，建立城軌交通車門健康狀態(tài)演變計(jì)算模型。

2.3城軌交通車門系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè) “專家判定系統(tǒng)”

基于大數(shù)據(jù)處理以及先進(jìn)的模式識(shí)別方法的計(jì)算過程，借助計(jì)算機(jī)語言（MATLAB，&C#，&C 語言等）形成車門系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)人機(jī)界面，建立具有城軌交通車門健康狀態(tài)實(shí)時(shí)判別與演變預(yù)測(cè)綜合功能的“專家判定系統(tǒng)”。

3、研究方法

本研究兼顧實(shí)驗(yàn)研究、大數(shù)據(jù)分析、理論模型建立和軟件開發(fā)。研究?jī)?nèi)容主要包括城軌交通車門故障和亞健康兩種模式下的特征參數(shù)數(shù)據(jù)采集與分析、基于大數(shù)據(jù)的模式識(shí)別方法處理與優(yōu)化、綜合狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警功能的“專家判定系統(tǒng)”開發(fā)等。具體研究方案和技術(shù)路線如下：

首先，通過模擬實(shí)驗(yàn)獲取城軌交通車門系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。研究的典型故障和亞健康工況為：絲桿等關(guān)鍵部位的潤滑判斷和預(yù)警、車門的尺寸調(diào)整、關(guān)鍵部件的疲勞和裂紋判斷等工況。通過開展不同情境下的實(shí)驗(yàn)，采集車門系統(tǒng)運(yùn)行典型參數(shù)，主要包括電機(jī)的電流參數(shù)、電機(jī)的轉(zhuǎn)角參數(shù)、電機(jī)的轉(zhuǎn)速參數(shù)，門控器的輸入輸出口參數(shù)、故障代碼等。

在此基礎(chǔ)上，針對(duì)電機(jī)的電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角曲線圖，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理手段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化、正交化，去除冗繁信息，獲取正交化后的特征變量。分析特征變量表征指標(biāo)數(shù)據(jù)偏差時(shí)對(duì)城軌交通車門不同運(yùn)行狀態(tài)的影響，研究偏差消除方法，進(jìn)而構(gòu)建城軌交通車門健康狀態(tài)大數(shù)據(jù)集。

4、研究結(jié)論

本研究結(jié)果表明利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，解決了城軌交通車輛復(fù)雜環(huán)境下數(shù)據(jù)的可靠傳輸難題，實(shí)現(xiàn)了城軌交通車門系統(tǒng)關(guān)鍵工作參數(shù)的采集和傳輸;采用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)城軌交通車門系統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)與智能診斷。設(shè)計(jì)開發(fā)的診斷和預(yù)測(cè)信息推送技術(shù)，進(jìn)一步指導(dǎo)了車門的日常維護(hù)和定期檢修，有效降低了運(yùn)營故障，提高了列車的上線率，實(shí)現(xiàn)了城軌交通車門系統(tǒng)的“主動(dòng)維護(hù)”和預(yù)防性維修，節(jié)省了城軌交通車門系統(tǒng)全生命周期的運(yùn)維成本。

參考文獻(xiàn)：

[1]張妍. 基于數(shù)據(jù)的軌道車輛門系統(tǒng)的健康評(píng)估與預(yù)測(cè)[D]. 南京航空航天大學(xué).

[2]沈鯉庭. 基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的地鐵車輛車門系統(tǒng)維修模式探討[J]. 現(xiàn)代城市城軌交通， 2019（10）：33-36.

[3]鈕海彥. 地鐵車輛預(yù)防性維修周期優(yōu)化模型研究[J]. 城市城軌交通研究， 2018， v.21;No.189（06）：76-78.

[4]蔣永亮， 周炯， 堯輝明. 軌道車輛故障診斷算法參數(shù)優(yōu)選和故障監(jiān)測(cè)部位確定[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制， 2018， 26（002）：27-31，35.

[5]余博. 面向運(yùn)維的城軌列車在途監(jiān)測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 北京交通大學(xué).