陳美霞 梁師嵩 顧亦豪 鄭 歡

(1.中車南京浦鎮(zhèn)車輛有限公司，210031，南京；2.上海仁童電子科技有限公司，200233，上海∥第一作者，正高級(jí)工程師)

地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)與列車運(yùn)行安全有直接的關(guān)系，地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)的控制和檢修等的智能化已成為研究重點(diǎn)?；赑HM(故障預(yù)測(cè)與健康管理)技術(shù)的智能化故障檢測(cè)方案為地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)的智能化檢修提供了支持。PHM技術(shù)需要根據(jù)各類傳感器數(shù)據(jù)和列車運(yùn)行數(shù)據(jù)，借助各種智能算法與推理模型實(shí)現(xiàn)對(duì)列車制動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、判別以及管理，并最終實(shí)現(xiàn)智能維護(hù)PHM的相關(guān)功能(如圖1所示)。本文主要研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏的檢測(cè)及預(yù)警方法。

圖1 PHM功能

1 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏現(xiàn)狀分析

1.1 制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏檢修現(xiàn)狀分析

我國地鐵車輛基本使用的都是傳統(tǒng)的空氣制動(dòng)系統(tǒng)，制動(dòng)系統(tǒng)以壓力空氣為制動(dòng)原動(dòng)力。制動(dòng)系統(tǒng)大致分為控制模塊、供風(fēng)模塊、轉(zhuǎn)換模塊和執(zhí)行機(jī)構(gòu)4個(gè)模塊?？刂颇K包括司機(jī)控制器、TCU(牽引控制單元)和BCU(制動(dòng)控制單元)；供風(fēng)模塊包括空氣壓縮機(jī)、空氣彈簧、總風(fēng)缸和制動(dòng)風(fēng)缸；轉(zhuǎn)換模塊包括EP(電空轉(zhuǎn)換)閥和中繼閥；執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括制動(dòng)缸和輪對(duì)[3]。圖2為地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)的構(gòu)成、各設(shè)備之間的關(guān)系及相關(guān)信號(hào)流向。

圖2 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)信號(hào)流向圖

制動(dòng)系統(tǒng)的管路容易發(fā)生泄漏，且微小泄漏不易被發(fā)現(xiàn)，檢查泄漏點(diǎn)困難。目前通常依靠熟練工人對(duì)軌道車輛的管路泄漏情況進(jìn)行人工排查，主要采用耳聽的方式檢查泄漏點(diǎn)，工作量很大，且這種方法僅僅適用于較大的泄漏點(diǎn)的排查[4]。改進(jìn)方案如：文獻(xiàn)[5]提出的針對(duì)高速列車制動(dòng)系統(tǒng)中的EP閥漏氣故障檢測(cè)方法，是基于全局邊際判別分析的故障檢測(cè)方案；文獻(xiàn)[6]提出的針對(duì)危害性最為嚴(yán)重的列車管泄漏檢測(cè)方法，是基于基準(zhǔn)流量泄漏檢測(cè)算法的故障檢測(cè)方案。這些改進(jìn)方案往往需要附加傳感器或進(jìn)行破壞試驗(yàn)，具有相當(dāng)?shù)木窒扌郧覍?shí)施成本較高。而一些在工業(yè)系統(tǒng)使用的檢測(cè)方案，比如：將含有示蹤劑的氣體導(dǎo)入系統(tǒng)，通過觀測(cè)管道周圍的氣體來檢查氣體泄漏情況[7]；基于超聲波、漏磁和聲發(fā)射等無損探傷原理以及錄像觀察的智能清管器檢測(cè)方案[8]。由于受地鐵列車運(yùn)行環(huán)境限制和制動(dòng)系統(tǒng)管路材料限制，無法采用工業(yè)系統(tǒng)中使用的這些檢測(cè)方案。

1.2 制動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析

TCMS(列車控制管理系統(tǒng))是車輛與信號(hào)系統(tǒng)的ATC(列車自動(dòng)控制)子系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信的唯一接口，用于收集牽引、制動(dòng)、車門和空調(diào)等的信息[9]。考慮到TCMS中包含了列車制動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此本文研究提出將數(shù)據(jù)型模型方案用于制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏的監(jiān)測(cè)定位及預(yù)警。采用孤立森林算法和線性回歸算法，通過分析列車耗風(fēng)量和其他因素之間的映射關(guān)系以及時(shí)序變化，檢測(cè)和預(yù)警可能發(fā)生的制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏。孤立森林算法是文獻(xiàn)[10]介紹的一種針對(duì)連續(xù)型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)的算法，用以剔除數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)；而線性回歸算法是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，用以擬合出各輸入變量之間的線性映射關(guān)系[11]。

在實(shí)際運(yùn)營場(chǎng)景下，列車每天的狀態(tài)都不一樣，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一天在線路運(yùn)行、一天在庫的情況。并且，TCMS的數(shù)據(jù)采樣率僅有1 Hz，對(duì)于管道泄漏的監(jiān)測(cè)定位來說，這樣的數(shù)據(jù)不夠有效；TCMS中不包含流量數(shù)據(jù)，基于流量計(jì)算泄漏量的方案也無法實(shí)施。此外，TCMS數(shù)據(jù)采用4G(第4代移動(dòng)通信技術(shù))進(jìn)行車地信號(hào)傳輸，在實(shí)際運(yùn)營過程中，會(huì)因4G信號(hào)質(zhì)量問題導(dǎo)致傳輸中數(shù)據(jù)丟失，從而導(dǎo)致每列列車每天采集到的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不一致。對(duì)于上述這些問題，本文的研究通過把數(shù)據(jù)的檢測(cè)時(shí)窗擴(kuò)大，統(tǒng)計(jì)一天內(nèi)制動(dòng)系統(tǒng)的工作狀態(tài)參數(shù)，并盡可能采用“率”的概念對(duì)所挑選的物理量進(jìn)行處理，以期盡可能消除數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型的影響。

2 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏檢測(cè)模型

在制動(dòng)系統(tǒng)中，總風(fēng)管是連接總風(fēng)缸和制動(dòng)系統(tǒng)以及其他用風(fēng)設(shè)備的管路?？傦L(fēng)缸存儲(chǔ)由風(fēng)源系統(tǒng)獲得的壓力空氣，為列車上所有的用風(fēng)模塊供風(fēng)，包括制動(dòng)系統(tǒng)、空氣彈簧、氣動(dòng)塞拉門，以及空調(diào)廢排、受電弓升弓和高溫元件風(fēng)冷等的用風(fēng)?？傦L(fēng)管管路泄漏的原因可能是：管路、橡膠元件和管路接頭處的密封件，在較惡劣的環(huán)境中長(zhǎng)時(shí)間工作導(dǎo)致性能退化，從而導(dǎo)致管路中的壓力空氣泄漏。壓力空氣泄漏會(huì)導(dǎo)致管路中的氣壓降低，從而觸發(fā)總風(fēng)缸的低壓補(bǔ)風(fēng)門限，使得空氣壓縮機(jī)頻繁地啟動(dòng)和停止。

制動(dòng)缸是接收來自中繼閥的壓力空氣并利用氣壓對(duì)輪對(duì)實(shí)施制動(dòng)的元件。制動(dòng)缸及相連管路泄漏的原因可能是：制動(dòng)缸處于長(zhǎng)時(shí)間保壓中，導(dǎo)致閥的保壓性能和管路接頭的密閉性能下降。但由于制動(dòng)缸壓力作為被控量，若在實(shí)際運(yùn)營過程中發(fā)生泄漏，就會(huì)產(chǎn)生壓降，BCU則會(huì)通過壓力控制自動(dòng)補(bǔ)氣，這會(huì)直接導(dǎo)致全列車的用風(fēng)量增大，最終也表現(xiàn)為空氣壓縮機(jī)頻繁啟動(dòng)和停止。

無論是總風(fēng)管管路泄漏還是制動(dòng)缸及相連管路泄漏，都將最終表現(xiàn)為空氣壓縮機(jī)頻繁啟動(dòng)和停止。本文的研究將通過不同特征分別表征總風(fēng)管路泄漏和制動(dòng)管路泄漏的特點(diǎn)，從而定位泄漏的位置。本文的研究將整個(gè)制動(dòng)系統(tǒng)與供風(fēng)系統(tǒng)簡(jiǎn)化為如圖3所示的模型圖。

圖3 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型圖

通過平衡整個(gè)制動(dòng)系統(tǒng)的充風(fēng)量和耗風(fēng)量關(guān)系，本文的研究選擇空壓機(jī)工作頻率、制動(dòng)頻率和制動(dòng)缸保壓率3個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建模型特征。這3個(gè)指標(biāo)之間的映射關(guān)系能夠反映出整列車的耗風(fēng)量與泄漏情況。但是，由于整個(gè)制動(dòng)系統(tǒng)的管路連接成一個(gè)整體，制動(dòng)總風(fēng)管路泄漏與制動(dòng)缸及相連管路泄漏存在較強(qiáng)的耦合現(xiàn)象，因而從機(jī)理上無法將二者分別進(jìn)行建模。所以在建模時(shí)，將上述兩種情況進(jìn)行混合建模，并使用模型的不同參數(shù)來分別表征在不同位置發(fā)生的泄漏故障。

1)空壓機(jī)工作率pratio：

pratio=∑Tfill/Tall

式中：

∑Tfill——一定時(shí)間內(nèi)空壓機(jī)工作的總時(shí)長(zhǎng)；

Tall——一定時(shí)間內(nèi)制動(dòng)系統(tǒng)工作的總時(shí)長(zhǎng)，用以表征總風(fēng)管管路泄漏，只要制動(dòng)系統(tǒng)在工作就存在該泄漏項(xiàng)。

2)制動(dòng)頻率bfreq：

bfreq=∑Nbrake/Tall

式中：

∑Nbrake——一定時(shí)間內(nèi)制動(dòng)的總次數(shù)，即制動(dòng)狀態(tài)跳變次數(shù)，用以表征制動(dòng)耗風(fēng)。

3)制動(dòng)缸保壓率bratio：

bratio=∑Tbstat=1/Tall

式中：

∑Tbstat=1——一定時(shí)間內(nèi)列車處于制動(dòng)狀態(tài)的總時(shí)長(zhǎng)，即代表制動(dòng)缸內(nèi)充有壓力空氣的總時(shí)長(zhǎng)，用以表征制動(dòng)管路泄漏。

以上述3個(gè)指標(biāo)為坐標(biāo)軸，構(gòu)建三維空間。考慮到泄漏屬于一種微小緩變的故障形態(tài)，在短周期內(nèi)通過指標(biāo)進(jìn)行判別有可能使特征淹沒在數(shù)據(jù)噪聲或由數(shù)據(jù)質(zhì)量引起的問題中，而無法有效地在數(shù)據(jù)上有所表現(xiàn)。另一方面，列車每天的工作狀態(tài)并不確定，因此將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)周期確定為一天，每列列車每天的數(shù)據(jù)輸出即為一個(gè)三維空間內(nèi)的點(diǎn)；持續(xù)統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，即可在三維空間中標(biāo)定一定數(shù)量的點(diǎn)。對(duì)三維空間中的這些點(diǎn)進(jìn)行處理，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以異常檢測(cè)模型和回歸模型為基學(xué)習(xí)器，集成進(jìn)行判定，最終得到本文研究所需要的參數(shù)及其隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。數(shù)據(jù)處理分為以下3個(gè)階段：

1)異常檢測(cè)階段：首先建立孤立森林模型進(jìn)行異常檢測(cè)，判定所需診斷的某天的三維特征是否超出了異常邊界。若超出了異常邊界，則剔除該日生成的三維空間中的點(diǎn)；若其未超出異常邊界，則將新的點(diǎn)作為添加的擬合參數(shù)擬合新的判定平面，進(jìn)入下一階段。

2)參數(shù)回歸標(biāo)定階段：對(duì)供風(fēng)系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)建立統(tǒng)計(jì)模型，計(jì)算公式如下：

C=∑Tfill/(A∑Nbrake+B∑Tbstat=1+CTall)

式中：

C——常數(shù)，本文取1，以表征列車總的充風(fēng)量和耗風(fēng)量互相平衡。

A,B,C——分別為需要使用異常檢測(cè)輸出點(diǎn)進(jìn)行線性回歸擬合的三維空間平面參數(shù)[11]，用于表征公式中各個(gè)變量之間的映射關(guān)系。A代表進(jìn)行一次制動(dòng)的耗風(fēng)量，平均需要充風(fēng)A個(gè)單位時(shí)間以補(bǔ)足；B和C分別代表制動(dòng)缸及相連管路、總風(fēng)管路泄漏一個(gè)單位時(shí)間的泄漏風(fēng)量，平均需要充風(fēng)B和C個(gè)單位時(shí)間以補(bǔ)足，其值越大，表明制動(dòng)缸及相連管路、總風(fēng)管路泄漏故障越嚴(yán)重。

在空間中標(biāo)定一個(gè)形如z=Ax+By+C的平面，由上文分析可知，x為制動(dòng)頻率bfreq，y為制動(dòng)缸保壓率bratio，而z為空壓機(jī)工作率pratio。

圖4為使用某地鐵線路某段時(shí)間的所有運(yùn)營數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)及擬合平面的示例，圖中的深灰色平面即為通過上述模型所擬合的z=Ax+By+C平面。

圖4 基于某地鐵線路列車運(yùn)行數(shù)據(jù)的三維空間特征散點(diǎn)圖

3)故障推理階段：在擬合出z=Ax+By+C平面后，就可以通過C和B隨時(shí)間的變化趨勢(shì)來對(duì)制動(dòng)總風(fēng)管路泄漏與制動(dòng)缸及相連管路泄漏進(jìn)行解耦。如果在一段時(shí)間區(qū)間內(nèi)C值處于一個(gè)持續(xù)上升的狀態(tài)，則判定此時(shí)總風(fēng)管路發(fā)生了泄漏；如果在一段時(shí)間區(qū)間內(nèi)B值處于一個(gè)持續(xù)上升的狀態(tài)，則判定此時(shí)制動(dòng)缸及相連管路發(fā)生了泄漏。

3 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏檢測(cè)模型測(cè)試

本文的研究分別使用擬定的虛擬數(shù)據(jù)和實(shí)際的地鐵列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏檢測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試。

3.1 擬定特征測(cè)試

采用150個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)加10個(gè)時(shí)序點(diǎn)的方法進(jìn)行z=Ax+By+C平面的標(biāo)定。其中150個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)來自模型中預(yù)置的150天的列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，10個(gè)時(shí)序點(diǎn)來自最近10天的實(shí)車運(yùn)行數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，本文的研究人為地向模型中注入擬定的三維特征以測(cè)試模型對(duì)于異常耗風(fēng)數(shù)據(jù)的檢出能力，如表1所示。

表1 地鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)管路泄漏檢測(cè)模型測(cè)試用特征

分別將擬定特征注入到2020年12月15日至2021年1月31日的列車實(shí)際運(yùn)行特征數(shù)據(jù)后，模型輸出的B值與C值隨時(shí)間的變化情況分別如圖5和圖6所示。

圖5 B值輸出結(jié)果(1月31日起)

圖6 C值輸出結(jié)果(1月31日起)

本文的研究選用的4組人工數(shù)據(jù)均為帶有泄漏特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，例如B1組和B2組數(shù)據(jù)明顯存在制動(dòng)缸及相連管路泄漏故障；C1組和C2組則明顯存在總風(fēng)管路泄漏故障。通過觀察輸入這4組人工數(shù)據(jù)后模型的表現(xiàn)，即B值和C值的變化趨勢(shì)，可以證明模型能夠反映帶有泄漏特點(diǎn)的物理量輸入。

根據(jù)圖5和圖6中B值和C值的輸出結(jié)果，結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，選定制動(dòng)缸及相連管路泄漏參數(shù)B閾值為2%，選定總風(fēng)管路泄漏參數(shù)C閾值為6%。

3.2 列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)測(cè)試

本文的研究選用數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的2020年8月15日至9月30日某一列車的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試中發(fā)現(xiàn)，9月16日起的B值持續(xù)處于較高水平(部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖7所示)。

圖7 9月16日前后B值輸出結(jié)果

根據(jù)列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和擬定虛擬數(shù)據(jù)測(cè)試所確定的閾值，能夠推測(cè)出該列車在9月16日前后制動(dòng)缸及相連管路發(fā)生了泄漏故障。

4 結(jié)語

為了保證列車運(yùn)行安全，必須保證列車制動(dòng)系統(tǒng)不出現(xiàn)故障，而目前廣泛使用的空氣制動(dòng)系統(tǒng)最容易出現(xiàn)的故障就是管路泄漏。本文介紹的方案相較于其他的泄漏測(cè)試方案，其優(yōu)勢(shì)在于不影響列車的正常運(yùn)營和檢修，也不需要大量人力或額外設(shè)備參與，僅通過調(diào)取TCMS的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理即可從指標(biāo)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)來監(jiān)測(cè)、定位制動(dòng)系統(tǒng)管路的泄漏故障，智能化程度高。但由于TCMS數(shù)據(jù)量和質(zhì)量都有限，暫時(shí)無法將泄漏點(diǎn)精確定位到具體的制動(dòng)缸，還具有一定的優(yōu)化空間。