謝 利 ，洪 晟 ，謝經(jīng)廣 ，董先明

(1.中車戚墅堰機(jī)車有限公司，江蘇 常州 213011；2.北京航空航天大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，北京 100191)

0 引言

出口機(jī)車在交付海外客戶之后無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測，難以快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)在途機(jī)車故障。機(jī)車出口單位需要投入大量的人力、物力、財(cái)力、精力來解決海外在途機(jī)車的故障處理。且當(dāng)前海外機(jī)車用戶，很多不具備獨(dú)立的機(jī)車維修能力，在機(jī)車出保后，往往還需要由機(jī)車出口單位繼續(xù)提供機(jī)車的故障解決及機(jī)車維修等服務(wù)。因此機(jī)車出口單位迫切需要一套信息平臺，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控和分析海外機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)及故障數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行故障的維修及預(yù)測[1]。

1 機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)測與故障診斷現(xiàn)狀

近年來，全球主要的鐵路企業(yè)紛紛開展軌道交通遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集、運(yùn)行監(jiān)視及運(yùn)用故障診斷等的研究與應(yīng)用[2]，如歐洲開展了 RoMain、TrainCom 和 Inte-GRail 等項(xiàng)目，引入了先進(jìn)的概念，搭建系統(tǒng)的框架。各個(gè)大公司在此框架下開發(fā)了自己的產(chǎn)品，如西門子的 EFLEET，阿爾斯通的 ETRAIN，龐巴迪的 CC REMOTE，GE 開發(fā)的 RM&D 系統(tǒng)，日本的三菱等也開發(fā)了自己的產(chǎn)品。這些信息化系統(tǒng)都具備機(jī)車故障的遠(yuǎn)程報(bào)警、機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測、機(jī)車運(yùn)行故障專家診斷等功能，該類信息系統(tǒng)的裝車應(yīng)用，在很大程度上提高了機(jī)車的利用率，并對機(jī)車運(yùn)用管理機(jī)制產(chǎn)生了重要的影響。

目前國內(nèi)的機(jī)車運(yùn)用主要依靠傳統(tǒng)的方式，在機(jī)車調(diào)度、檢修、事故救援及在線技術(shù)支持方面需要大量的人力，效率低，對機(jī)車的運(yùn)用質(zhì)量缺乏準(zhǔn)確、科學(xué)的判斷，機(jī)車出段后也不能及時(shí)掌控機(jī)車的質(zhì)量狀態(tài)，缺乏對在途機(jī)車實(shí)時(shí)有效的監(jiān)測。

隨著我國鐵路里程的增長，軌道交通裝備也越來越多，以及海外機(jī)車的運(yùn)行，對軌道交通裝備及車載設(shè)備的可靠性、可用性、可維護(hù)性、安全性等方面的要求也越來越高。 其生命周期成本，尤其是維護(hù)和保障成本越來越高，迫切需要研究車載系統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)視、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等功能[3]。

然而，機(jī)車數(shù)據(jù)具有維度高、與業(yè)務(wù)緊密耦合、領(lǐng)域知識復(fù)雜、故障多樣化長尾分布的顯著特點(diǎn)[4]，而目前機(jī)車遠(yuǎn)程運(yùn)維的數(shù)據(jù)采集仍然存在以下問題：(1)車載各設(shè)備之間較獨(dú)立，時(shí)間不同步導(dǎo)致各設(shè)備間的數(shù)據(jù)分析不準(zhǔn)確；(2)數(shù)據(jù)分析工作繁瑣，各類數(shù)據(jù)之間的整合度和關(guān)聯(lián)度不佳；(3)機(jī)車狀態(tài)與故障無法實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛?，難以準(zhǔn)確掌握機(jī)車的狀態(tài)[5]。

隨著通信技術(shù)、3G 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和其他信息技術(shù)的發(fā)展，建設(shè)機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)視與診斷系統(tǒng)具備了比較完善的基礎(chǔ)。以機(jī)車遠(yuǎn)程運(yùn)維為突破口，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、應(yīng)用開發(fā)等新技術(shù)[6]，采集機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，及時(shí)處理機(jī)車運(yùn)行過程的預(yù)警信息、報(bào)警信息、故障信息，對機(jī)車進(jìn)行診斷和維護(hù)[7]，以保障機(jī)車安全運(yùn)行，提高機(jī)務(wù)檢修整備效率，提升機(jī)車?yán)寐蔥8]。

2 機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)采集

要實(shí)現(xiàn)機(jī)車遠(yuǎn)程運(yùn)維和故障診斷，首先需要通過車載終端收集機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將移動裝備上采集的數(shù)據(jù)通過多種通信方式傳輸?shù)降孛?，才能進(jìn)行機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的清洗、篩選、存儲、分析，檢測機(jī)車及關(guān)鍵零部件的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行故障診斷及預(yù)測性維修維護(hù)。

機(jī)車采集的數(shù)據(jù)主要有機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)、關(guān)鍵零部件(系統(tǒng))狀態(tài)數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)三類。 機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)主要是指機(jī)車當(dāng)前位置、當(dāng)前運(yùn)行速度、運(yùn)行工況、環(huán)境溫度等數(shù)據(jù)。 關(guān)鍵零部件（系統(tǒng)）狀態(tài)數(shù)據(jù)主要是整車、走行部、柴油機(jī)、輔助、牽引、制動等系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)信息，包括壓力、轉(zhuǎn)速、溫度、功率、電流、電壓等數(shù)據(jù)，用于分析零部件(系統(tǒng))的狀態(tài)和發(fā)展趨勢，建立機(jī)理模型，提前預(yù)測可能出現(xiàn)的故障，給出運(yùn)維策略。事件數(shù)據(jù)主要是機(jī)車運(yùn)行的故障、報(bào)警、預(yù)警數(shù)據(jù)，及時(shí)推送到相關(guān)人員，并提供應(yīng)急處理措施，指導(dǎo)運(yùn)維人員及時(shí)進(jìn)行處置，確保機(jī)車行車安全。

機(jī)車車載數(shù)據(jù)傳輸分為兩大類，一類是通過3G以及衛(wèi)星直接將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，另一類由于信號問題無法實(shí)時(shí)發(fā)送采集數(shù)據(jù)，則可在機(jī)車入庫時(shí)通過無線網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到現(xiàn)場機(jī)務(wù)段，然后發(fā)送到數(shù)據(jù)中心[9]。

2.1 車載終端裝置

車載終端是機(jī)車與地面服務(wù)器的無線信息傳輸通道，具備無線網(wǎng)絡(luò)通信接口，車載終端對機(jī)車各類運(yùn)行信息進(jìn)行采集，并將采集的信息經(jīng)過解析、篩選、重組、格式化、壓縮及加密等一系列處理后，通過無線數(shù)據(jù)通信接口發(fā)送到國內(nèi)數(shù)據(jù)中心[10]。 同時(shí)車載終端具備實(shí)時(shí)定位功能，可實(shí)時(shí)對機(jī)車進(jìn)行定位，通過無線數(shù)據(jù)通信接口將定位信息報(bào)告到地面服務(wù)器。 車載終端工作原理框圖如圖1 所示。

圖1 車載終端工作原理框圖

車載終端包含電源管理、信息采集、無線網(wǎng)絡(luò)通信、北斗通信、主控模塊及記錄模塊等[11]。 電源管理主要是進(jìn)行電壓轉(zhuǎn)化，為車載終端各模塊提供電源[12]；信息采集單元具備各種通信接口，對機(jī)車各種信息進(jìn)行初步處理后將數(shù)據(jù)傳輸給主控單元做進(jìn)一步處理；主控單元接收信息采集單元及北斗單元的機(jī)車信息及定位信息，通過發(fā)送指令控制無線通信接口將數(shù)據(jù)發(fā)送至地面服務(wù)器；無線網(wǎng)絡(luò)通信單元為車載終端與地面服務(wù)器的無線網(wǎng)絡(luò)通信接口，實(shí)現(xiàn)地面服務(wù)器與車載終端之間實(shí)時(shí)的大容量數(shù)據(jù)交互；北斗單元實(shí)現(xiàn)北斗定位及北斗短報(bào)文功能，可通過北斗衛(wèi)星實(shí)時(shí)定位機(jī)車位置；記錄單元實(shí)時(shí)記錄機(jī)車及車載終端的實(shí)時(shí)工作狀態(tài)。

車載終端裝置安裝方案如圖2 所示。 通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測微機(jī)數(shù)據(jù)及機(jī)車狀態(tài)數(shù)據(jù)、走行部數(shù)據(jù)、柴油機(jī)數(shù)據(jù)、主發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)、牽引電機(jī)數(shù)據(jù)、整流柜數(shù)據(jù)、冷卻系統(tǒng)數(shù)據(jù)、通風(fēng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)等的采集[13]。

圖2 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集裝置安裝方案

2.2 多通道融合的數(shù)據(jù)傳輸

海外出口機(jī)車涉及不同地域， 各種無線通信手段覆蓋情況不同，需要綜合利用目前常用的遠(yuǎn)程無線通信技術(shù)(適合分別或集成滿足通信衛(wèi)星、2G/3G/4G 移動通信系統(tǒng)、北斗短報(bào)文、WiFi）來滿足機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)測的需求。 數(shù)據(jù)傳輸功能結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

機(jī)車運(yùn)行過程中，把車載終端裝置采集的機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)警信息、報(bào)警信息、故障信息等實(shí)時(shí)信息通過2G/3G/4G、北斗短報(bào)文、通信衛(wèi)星傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。

2.3 數(shù)據(jù)存儲

在企業(yè)外網(wǎng)出口區(qū)建立前置機(jī)，通過互聯(lián)網(wǎng)端口接收加密車載數(shù)據(jù)，并且通過網(wǎng)閘擺渡將前置機(jī)接收的車載數(shù)據(jù)接入到企業(yè)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫中，通過PHM 平臺進(jìn)行海量數(shù)據(jù)解析、分析利用。

3 機(jī)車故障診斷與遠(yuǎn)程運(yùn)維

3.1 故障處理知識庫構(gòu)建

建立以物料清單(Bill of Material，BOM)為核心的功能系統(tǒng)部件物理關(guān)聯(lián)模型，依據(jù)功能流程建立關(guān)鍵零部件及其失效模式、 故障發(fā)生過程及后果、狀態(tài)屬性異常模式及報(bào)警事件關(guān)系、報(bào)警事件及故障樹、報(bào)警事件和失效模式相關(guān)關(guān)系為核心的知識庫，并將物理關(guān)聯(lián)模型與報(bào)警事件、故障評價(jià)體系進(jìn)行映射，形成數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)設(shè)備對異常狀態(tài)模式及異常評價(jià)指標(biāo)的檢測，發(fā)現(xiàn)功能的失效等，然后給出相應(yīng)的處理方法。

本文平臺采用neo4j 作為圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行知識庫的存儲和檢索，實(shí)現(xiàn)基于知識庫元素和元素間關(guān)系結(jié)構(gòu)的描述以及對于知識的快速、高效檢索。

3.2 故障機(jī)理分析模型建立

在機(jī)理知識圖譜的基礎(chǔ)上，提煉出異常模式，并對正常和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，分析出關(guān)鍵分類特征，利用數(shù)據(jù)挖掘及聚類分析技術(shù)來逐步確定異常模式的指標(biāo)邊界，最終分析正常和故障數(shù)據(jù)的因果性和相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)、評價(jià)及搜索報(bào)警事件之間的關(guān)系，確定故障相關(guān)事件之間的關(guān)系，最終構(gòu)建出故障機(jī)理分析模型。

下面以軸溫機(jī)理模型的建立為例，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法與軸溫表現(xiàn)機(jī)理，以機(jī)車的實(shí)時(shí)運(yùn)行工況、環(huán)境條件為輸入，通過數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)、信號分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史正常數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及學(xué)習(xí)，建立數(shù)據(jù)內(nèi)部的映射關(guān)系和異常數(shù)據(jù)的監(jiān)測機(jī)制，生成針對各個(gè)測點(diǎn)的軸溫預(yù)測數(shù)學(xué)模型，預(yù)測軸溫表現(xiàn)，從而構(gòu)建了一套較為成熟的軸溫故障預(yù)警機(jī)制(軸溫機(jī)理模型建立過程如圖 4 所示)，可以在軸溫發(fā)生異常的初期給出報(bào)警信息，作為維護(hù)工作的指導(dǎo)和補(bǔ)充。

圖4 軸溫機(jī)理模型建立過程

通過對歷史時(shí)刻車輛工況和環(huán)境的持續(xù)分析與學(xué)習(xí)，系統(tǒng)調(diào)用軸溫預(yù)測算法，準(zhǔn)實(shí)時(shí)預(yù)測任一時(shí)刻、任一軸溫、任一工況的理論健康值。 結(jié)合軸溫預(yù)測值與實(shí)際軸溫輸出結(jié)果，系統(tǒng)自動判斷當(dāng)前狀態(tài)下軸溫是否發(fā)生顯著異常偏差(軸溫預(yù)測如圖 5 所示)。 最佳性能時(shí)可較車載系統(tǒng)報(bào)警提早一周左右，并給出預(yù)警的緊急程度，為遠(yuǎn)程排故與維護(hù)預(yù)留了充足的時(shí)間。

圖5 軸溫預(yù)測功能(局部)

4 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果

4.1 PHM 平臺搭建

本項(xiàng)目研究的PHM 平臺按照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)，基于云化、分布式和微服務(wù)化技術(shù)進(jìn)行搭建，其技術(shù)架構(gòu)如圖6 所示。 基于該技術(shù)路線，軌道機(jī)車的數(shù)據(jù)、模型和業(yè)務(wù)功能等能夠以合適的顆粒度被開發(fā)、管理、運(yùn)行和調(diào)用，架構(gòu)設(shè)計(jì)中采用面向服務(wù)的模塊化設(shè)計(jì)理念，服務(wù)模塊之間保持松耦合狀態(tài)，便于系統(tǒng)的擴(kuò)展以及滿足針對不同角色進(jìn)行個(gè)性化定制，能夠更好地滿足軌道機(jī)車行業(yè)運(yùn)維服務(wù)需求和創(chuàng)新應(yīng)用需求。

圖6 PHM 平臺技術(shù)架構(gòu)

平臺 SaaS 層建設(shè) PHM 平臺一般應(yīng)用，包括大屏展示、數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控中心、事件中心、分析中心、模型管理、后臺管理、移動 APP 應(yīng)用等功能，如圖 7 所示。 PaaS 層部署微服務(wù)組件，如搭建數(shù)據(jù)采集與解析、系統(tǒng)管理等基礎(chǔ)微服務(wù)。 IaaS 層實(shí)現(xiàn) IT資源的精細(xì)化、量化管理，通過對基礎(chǔ)計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源的池化和虛擬化，搭建統(tǒng)一資源池，為上層的應(yīng)用和服務(wù)提供統(tǒng)一資源調(diào)度和監(jiān)控管理[14]；支持按需分配與彈性擴(kuò)展，并通過標(biāo)準(zhǔn)化接口向上層提供計(jì)算、存儲等基礎(chǔ)服務(wù)，提高IT 資源的易用性和敏捷性。 AaaS 層通過車載數(shù)據(jù)采集裝置、多通道融合的數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)列車的數(shù)據(jù)接入、處理與存儲。

圖7 PHM 平臺功能架構(gòu)

4.2 應(yīng)用效果

本文介紹的PHM 平臺和機(jī)理模型已廣泛應(yīng)用于機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)采集、故障診斷和機(jī)車運(yùn)行維護(hù)、機(jī)車修理的業(yè)務(wù)過程。

(1)數(shù)據(jù)接入

已接入出口海外48 臺機(jī)車的運(yùn)行數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗、存儲、分析、展示等，具備后續(xù)與企業(yè)不同車型、不同采集數(shù)據(jù)項(xiàng)點(diǎn)的接入能力。

(2)機(jī)理模型建立與故障診斷案例

通過工業(yè)大數(shù)據(jù)分析[15]、機(jī)器學(xué)習(xí)，建立了機(jī)車軸溫、機(jī)油系統(tǒng)等機(jī)理模型，構(gòu)建了一套較為成熟的故障預(yù)警機(jī)制，可以在發(fā)生異常的初期發(fā)出報(bào)警信息，使運(yùn)維人員可以及時(shí)進(jìn)行相關(guān)零部件維修或更換，避免故障發(fā)生造成損失。

根據(jù)實(shí)時(shí)采集軸溫?cái)?shù)據(jù)，機(jī)理模型自動判斷當(dāng)前狀態(tài)下軸溫是否發(fā)生顯著異常偏差，系統(tǒng)提前一周給出預(yù)警，以便及時(shí)更換相關(guān)部件，已成功避免了多起走行部軸承故障造成機(jī)車停運(yùn)。 通過對主發(fā)電機(jī)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理主發(fā)通風(fēng)機(jī)尼龍繩斷裂問題。 通過對牽引電機(jī)轉(zhuǎn)速和微機(jī)監(jiān)測機(jī)車速度等數(shù)據(jù)的采集分析，解決磁削失控亂動作故障等。 監(jiān)測采集數(shù)據(jù)狀態(tài)趨勢分析如圖8所示。

圖8 監(jiān)測采集數(shù)據(jù)狀態(tài)趨勢分析

(3)數(shù)據(jù)服務(wù)能力

通過PHM 平臺已向部分用戶單位推送其機(jī)車運(yùn)行過程中發(fā)生的預(yù)警、報(bào)警、故障數(shù)據(jù)和處理操作過程服務(wù)，贏得了客戶的青睞，取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益。

通過智能采集、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)多模型分析，集成車輛各類動態(tài)和靜態(tài)信息，形成列車全生命周期數(shù)據(jù)庫，建設(shè)企業(yè)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)的機(jī)車PHM 平臺，進(jìn)行機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集與解析，全車及各主要部件狀態(tài)的監(jiān)控，事件及故障的診斷與消息推送，歷史數(shù)據(jù)的分析，機(jī)理模型的管理等功能，評估機(jī)車健康情況，給出機(jī)車運(yùn)維策略，提升公司檢修運(yùn)維能力，保障機(jī)車運(yùn)行安全，助力企業(yè)向“制造+服務(wù)”轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)論

通過對機(jī)車走行部、重聯(lián)狀態(tài)、重聯(lián)故障等系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析與診斷，發(fā)現(xiàn)并提前處理了包括磁削失控、牽引電機(jī)軸承溫度異常等多個(gè)故障，減少了海外常駐維保人員，降低了公司售后成本。從“按車修”向“按件修”轉(zhuǎn)變，從“過度修”向“狀態(tài)修”轉(zhuǎn)變，從“響應(yīng)式”服務(wù)向“主動式”開拓經(jīng)營轉(zhuǎn)變[16]，初步實(shí)現(xiàn)機(jī)車實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的有效集成與分析挖掘，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)測、診斷等全生命周期服務(wù)支持，探索出一整套集車載終端、車載通信衛(wèi)星天線、基于數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)車故障診斷系統(tǒng)于一體的完整解決方案。 建立企業(yè)機(jī)車智慧運(yùn)維體系，通過智能采集、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)多模型分析，集成內(nèi)燃機(jī)車各類動態(tài)和靜態(tài)信息，形成機(jī)車全生命周期數(shù)據(jù)庫和專家診斷數(shù)字化平臺。