吳詩春

(中國鐵路南昌局集團有限公司 福州動車段,福建 福州 350018)

當前,我國動車組實行“以走行公里周期為主、時間周期為輔(先到為準)”的計劃性預防修檢修模式,隨著中國國家鐵路集團有限公司(以下簡稱“國鐵集團”)持續(xù)深化動車組修程修制改革,動車組整車與配件壽命不一致問題愈發(fā)顯現(xiàn),動車組運維工作面臨巨大挑戰(zhàn)。在經過十余年的運營后,動車組運維積累了海量數(shù)據(jù),受“工業(yè)4.0”浪潮的影響,動車組大數(shù)據(jù)分析成為必然趨勢。

目前國內各領域的故障預測與健康管理(PHM)技術相繼投入開發(fā)運用,但是系統(tǒng)集成和綜合分析能力很弱。就動車組而言,近年來故障預測技術逐漸完善,但健康管理大多數(shù)僅局限于關鍵部件,未能實現(xiàn)總體評價,無法發(fā)揮PHM技術的優(yōu)勢[1]。廖濤[2]運用BP神經網絡模型預測了動車組制動閘片的磨耗量,通過估算閘片的磨耗量為動車組的狀態(tài)維修提供了依據(jù);趙峰等[3-4]采用健康狀態(tài)綜合評估方法對CRH3型動車組輔助供電系統(tǒng)和牽引傳動系統(tǒng)進行了健康狀態(tài)評價,得到了較為準確的健康等級評估;LIVIO等[5]基于狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)驅動對高速轉向架的運行穩(wěn)定性評估方法進行了研究,通過試驗驗證了該方法能夠及時判斷和處理轉向架出現(xiàn)的故障。

以上研究理論只針對動車組中的某個系統(tǒng)或部件,在動車組健康狀態(tài)評價中存在局限性,無法呈現(xiàn)動車組整體健康狀態(tài)。基于此,本文根據(jù)動車組數(shù)據(jù)量大、種類繁多的特點,對動車組各類數(shù)據(jù)進行了融合分析[6-7],搭建了動車組大數(shù)據(jù)分析平臺,并通過層次分析法和變異系數(shù)法制定了動車組健康狀態(tài)評價體系,多維展示了動車組健康狀態(tài)。同時,圍繞配件作為動車組健康狀態(tài)評價這一核心,利用線性回歸法分析了配件壽命與走行里程之間的關系,達到了動車組健康狀態(tài)評估和配件壽命趨勢分析的目的,從而實現(xiàn)了動車組健康管理與智能運維。

1 動車組大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)是開展動車組健康管理的基礎,根據(jù)動車組運維數(shù)據(jù)管理需要,國鐵集團將動車組細分為主供電、牽引、制動、外門及車內設施等15個子系統(tǒng),并在動車組運維過程中針對各類監(jiān)測場景相繼開發(fā)了對應數(shù)據(jù)管理平臺,但由于各平臺間數(shù)據(jù)為多源異構格式,無法直接進行比較分析,需要在采集處理后進行融合分析。

動車組大數(shù)據(jù)分析總體邏輯架構包含6個層級,分別是數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)分析層和應用呈現(xiàn)層,如圖1所示,各層級間緊密聯(lián)系、協(xié)作,主要通過數(shù)據(jù)流驅動,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、分析及應用。

(1) 數(shù)據(jù)源層。限定了納入動車組健康評估的運維數(shù)據(jù)范圍,為動車組健康評估的開展提供豐富的數(shù)據(jù)源。

(2) 數(shù)據(jù)采集層。利用適應任何編程語言的ETL工具將數(shù)據(jù)源層中的數(shù)據(jù)抽取至數(shù)據(jù)采集層,保證動車組數(shù)據(jù)采集的可靠性和高效性。

(3) 數(shù)據(jù)存儲層。本文根據(jù)業(yè)務需求采用Web網頁作為人機交互界面,因此,選取了速度快、體積小、成本低且適用于Internet中小型網站的MySQL作為網站數(shù)據(jù)庫,用于數(shù)據(jù)的存儲。

(4) 數(shù)據(jù)處理層。通過調用數(shù)據(jù)存儲層中的數(shù)據(jù),完成實時數(shù)據(jù)的查找、運算,同時對離線數(shù)據(jù)進行清洗、轉換以及整合,為數(shù)據(jù)深入分析奠定基礎。

(5) 數(shù)據(jù)分析層。基于Hadoop框架的核心組件HDFS和MapReduce實現(xiàn)動車組海量運維數(shù)據(jù)的存儲和計算,充分發(fā)揮Hadoop軟件框架對于大數(shù)據(jù)分析的高容錯性和高擴展性。

(6) 應用呈現(xiàn)層。通過可視化展示,用戶與健康管理系統(tǒng)直接進行人機交互,通過查看圖像、圖表或分析報告等,從不同角度多維展示分析結果,以便各層級用戶開展健康管理與運維決策。

2 動車組評價體系

通過搭建大數(shù)據(jù)分析平臺,從多維度對動車組健康狀態(tài)進行評估[8-14],從而開展動車組健康管理。

2.1 總體框架

本文采用分層結構,設置綜合評價、一級評價、二級評價3個層級評價指數(shù),各層級評價指數(shù)間為從屬關系,即上一層指數(shù)由下一層指數(shù)聚合而成。根據(jù)實際業(yè)務需求,本文設置了質量評估、故障風險、司乘舒適、維修養(yǎng)護、設備檢測5項一級評價指數(shù),并在此基礎上細化了18項二級評價指數(shù),多維度、多層級對動車組健康狀態(tài)展開研究。動車組評價指數(shù)框架如圖2所示。

圖2 動車組評價指數(shù)框架

(1) 質量評估指數(shù)。從動車組質量鑒定、源頭質量整治進度、技改普查完成情況、同車型動車組差異項目4個方面對動車組總體質量進行評估,動車組運用所根據(jù)推進計劃有針對性地實施作業(yè),提升動車組質量。同時,在各作業(yè)項目中設置效果驗證功能,對作業(yè)前后故障發(fā)生情況進行對比分析,驗證作業(yè)成效。

(2) 故障風險指數(shù)。通過分析動車組歷史故障、遺留故障、跟蹤故障以及重復故障,分系統(tǒng)、分等級地對動車組存在的故障風險進行評估,督促動車組運用所在規(guī)定周期內完成故障處置及銷號,實現(xiàn)動車組故障統(tǒng)計分析及跟蹤閉環(huán)管理,保障動車組運用安全。

(3) 司乘舒適指數(shù)。近年來,國鐵集團對于動車組上部服務設施質量關注度與日俱增,為保障司機駕駛體驗感和提升旅客乘坐舒適性,設置了司乘舒適指數(shù),通過分析司機室及客室故障發(fā)生情況,形成故障統(tǒng)計表和趨勢分析圖。動車組運用所根據(jù)評估結果開展深度整修,提升上部服務設施質量。

(4) 維修養(yǎng)護指數(shù)。隨著動車組修程修制改革的持續(xù)深入,動車組運用修及高級修周期調整對動車組運維影響較大,尤其是整車與配件壽命不一致問題愈發(fā)顯現(xiàn),因此配置維修養(yǎng)護指數(shù),通過分析配件與裝車年限、走行里程及高級修程之間的關系,獲取配件壽命規(guī)律,為配件專項整治提供決策依據(jù),從而調整動車組檢修模式,逐步實現(xiàn)“計劃修”向“精準預防修”模式的轉變,提升動車組智能運維水平。

(5) 設備檢測指數(shù)。為更好地發(fā)揮設備檢測系統(tǒng)安全防范作用,本文配置了設備檢測指數(shù),通過檢測結果評估輪對軸箱軸承(TADS)、輪對多邊形(TPDS)、運行故障圖像(TEDS)、輪對踏面診斷(LY)、受電弓及車頂(SJ)的狀態(tài),保障動車組轉向架、高壓系統(tǒng)以及裙底板狀態(tài)正常。

2.2 評價機制

建立科學、合理的評價機制是客觀評價動車組健康狀態(tài)的核心,以二級評價指數(shù)為基礎,分別采用層次分析法、變異系數(shù)法對動車組健康狀態(tài)進行分析。

2.2.1 層次分析法

根據(jù)動車組技術進步及檢修運用需要,本文按照國鐵集團的規(guī)定對動車組進行系統(tǒng)分類,編制整車部件分解結構,并建立各級結構與功能分類節(jié)點的對應關系,將動車組分解到最小單元,形成動車組構型詞典庫。采用層次分析法對具有多個層級、多個類別的系統(tǒng)進行分析評價,使決策時更具邏輯性。

在對源頭質量、技改普查、差異項目等系統(tǒng)分級和影響性質明確的二級評價指數(shù)進行評價時,通過九分尺(表1)對各指數(shù)內的系統(tǒng)、子系統(tǒng)、功能組、功能件4個層級內的項目進行兩兩相互比較,按各層級對動車組行車影響的重要程度,通過專家評估法獲得權重。

表1 九分尺標度法

以系統(tǒng)評價為例,將國鐵集團公布的動車組15項系統(tǒng)[15]劃分為高壓牽引、供風制動、轉向架、網絡監(jiān)控、車體車端等8大類,根據(jù)九分尺標度法設定各系統(tǒng)指標,利用數(shù)據(jù)分析平臺SPSSAU獲得各系統(tǒng)層次分析結果,如表2所示。經過層次分析法計算權重后,對計算結果進行一致性檢驗,即求出一致性指標CR值(CR=CI/RI)是否小于0.1,其中CI值已知為0.000,隨機一致性RI值根據(jù)劃分的8大類系統(tǒng)(即階數(shù)為8)通過查詢表3可知取值為1.410,因此可求出一致性指標CR值為0.000,滿足小于0.1的要求,表明用于各系統(tǒng)權重計算的判斷矩陣滿足一致性檢驗,即權重設定合理。

表2 動車組各系統(tǒng)層次分析結果

表3 隨機一致性RI值參照表

2.2.2 變異系數(shù)法

對于需依靠歷史數(shù)據(jù)而客觀評價的配件壽命指數(shù),采用變異系數(shù)法客觀賦予權重[16],將影響配件壽命的裝車年限、走行里程、磨損速率等分別進行離散程度歸一化處理,通過標準差與平均值的比值確定其變異系數(shù),從而獲得對應權重。

(1)

如選取10位專家對動車組主斷路器、碳滑板、閘片、牽引變流器、輪對軸箱5項配件狀態(tài)進行評價,以1～5分為評價基礎,通過專家打分獲得各位專家的權重,如表4所示。經過分析,專家4和專家7變異系數(shù)波動較大,說明這2位專家相對不穩(wěn)定,攜帶信息量大,需要給予更多“關注”,即應賦予該專家更大權重占比。反之,專家2和專家10變異系數(shù)較小,說明這2位專家對各部件評價相差不大,因此賦予更小的權重。最終將各位專家評分與權重的積進行相加,得到對應綜合評價。

2.2.3 文件定義法

對于人為定性占比較大的質量鑒定、司機駕駛、乘客設施二級指數(shù)進行評價時,根據(jù)《鐵路動車組運用維修規(guī)則》中的動車組運用質量鑒定辦法,將故障劃分為A、B、C、D 4個類別,其中A類每件扣5分,B類每件扣10分,C類每件扣20分,D類每件扣100分,根據(jù)扣分情況獲得其評分。

2.3 配件壽命研究

動車組配件相當于人體的“器官組織”,當某個部位生病時,需要及時就醫(yī),即動車組發(fā)生故障時,需要對相關配件狀態(tài)進行分析。本文制定的各項評價指數(shù)主要以動車組配件壽命為基礎,因此,將故障信息與配件壽命進行關聯(lián),通過歷史故障篩查、分析,預測動車組配件壽命。

2.3.1 故障數(shù)據(jù)篩查

由于動車組運維數(shù)據(jù)繁雜,需通過人工設定數(shù)據(jù)分流規(guī)則,規(guī)范、糾正并補全遺漏數(shù)據(jù),從而消除缺陷數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)可用性。如在分析CRH1A型動車組主供電系統(tǒng)真空斷路器真實故障數(shù)據(jù)時,需查找并提取具有“真空斷路器、LCBT和LCBB”字樣的數(shù)據(jù),然后將故障描述中帶有“批次更換、升級改造、源頭質量”和故障處理方法中帶有“無異常、修復、庫檢正?！钡茸謽拥臄?shù)據(jù)進行過濾,從而獲取準確的真空斷路器故障。

2.3.2 線性回歸法

趨勢分析又可稱為趨勢預測,基于設備或者系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)來分析得到其變化規(guī)律并作出壽命預測。采用線性回歸法分析動車組配件壽命趨勢,即將一組契合y=kx+b線性關系的歷史數(shù)據(jù)組用一條直線表示,通過計算求出k和b的最優(yōu)解,使得盡可能多的點落在該條直線上,從而根據(jù)自變量x對因變量y進行預測。

設線性回歸方程為:

y=kx+b

(2)

式中:y為配件壽命,x為走行里程,k為擬合斜率,b為固定截距。

根據(jù)最小二乘法公式:

(3)

b=y-kx

(4)

求出斜率k和截距b,從而確定配件壽命與影響因素(裝車年限、走行里程以及作業(yè)標準)之間的關系。

2.3.3 壽命分析案例

以CRH1A型動車組輪對壽命分析為例,在輪對定期鏇修時,當輪對恢復標準廓形后,鏇修進刀量與輪緣厚度增量之間存在線性關系(正比例),當鏇修進刀量增大時,輪緣厚度增量也隨之增大;當鏇修進刀量減小時,輪緣厚度增量也隨之減小。因此,以鏇修進刀量為自變量,輪緣厚度增量為因變量,對統(tǒng)計的離散點進行線性回歸分析,如圖3所示。通過對鏇修進刀量與輪緣厚度增量進行線性擬合,得到鏇修進刀量與輪緣厚度增量的線性擬合方程,并預測輪緣厚度增加1 mm所需進刀量約為7.09 mm。結合動車組每個周期內輪緣磨耗及輪徑磨耗,可對動車組輪對壽命進行預測并及時調整運用策略。

3 動車組運維決策

為直觀反映動車組健康狀態(tài),對動車組各類定性指標進行量化,定義動車組原始總分為1 000分,通過對各層級指數(shù)進行評價,以綜合評分的形式展示動車組健康狀態(tài),并根據(jù)評分高低將動車組細分為4個等級:950～1 000分為優(yōu)秀;900～950分為良好(不含950);800～900分為達標(不含900);800分以下為不達標。

同時,基于二級評價指數(shù),定制生成動車組“畫像報告”,綜合運用動車組評價等級及畫像報告結果,為動車組整車運維提供決策依據(jù),實現(xiàn)動車組“一車一方案”的運維策略:

(1) 評價等級為優(yōu)秀且畫像報告無潛在影響行車安全隱患的動車組,用于執(zhí)行特殊運用需求,并可安排至進京、進港以及長大交路等場景運用;

(2) 評價等級為良好的動車組,按日常計劃正常編排運用;

(3) 評價等級為達標的動車組,可安排局管內交路或短途交路運用,對于畫像報告中的重點關注事項,納入隨車機械師出乘提示卡重點監(jiān)控,并通過動車組故障預測與健康管理(PHM)系統(tǒng)實時監(jiān)控關聯(lián)部件狀態(tài)。同時,結合畫像報告深度分析影響其等級評定的主要因素,針對性提升動車組質量,如推進源頭質量治理、督促遺留故障消耗、提前開展質量鑒定等;

(4) 評價等級不達標的動車組,則立即取消其運用資格并組織人員開展專項整治,調整動車組檢修周期、檢修內容和檢修標準,將動車組評價等級提升至良好及以上標準。

4 結論

本文基于中國鐵路南昌局集團有限公司福州動車段實際應用情況,在修程修制改革趨勢中,結合大數(shù)據(jù)技術深入研究了影響動車組運維的關鍵因素,初步搭建了動車組健康管理系統(tǒng),可指導動車組健康管理與運維,主要研究內容及成果如下:

(1) 基于大數(shù)據(jù)分析技術,解決了數(shù)據(jù)間多源異構無法直接對比、分析的問題,實現(xiàn)了系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通及有效管理。

(2) 多維度、多層級對動車組健康狀態(tài)展開了研究,制定了5項一級評價指數(shù)和18項二級評價指數(shù),通過層次分析法和變異系數(shù)法獲取了動車組系統(tǒng)及部件的權重,并對權重的配置進行了驗證,從而確定了動車組健康狀態(tài)評價機制,客觀評價了動車組健康狀態(tài)。

(3) 深入分析了動車組歷史檢修數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間存在線性關系,利用線性回歸法研究了動車組配件壽命趨勢,可對動車組配件壽命進行預測,具有可靠的指導作用。

(4) 為每列動車組定制了“畫像報告”,根據(jù)配件壽命趨勢預判、關鍵項目作業(yè)質量、歷史故障發(fā)生情況等,可指導動車組運用所開展動車組健康管理與智能運維。

現(xiàn)階段,對于動車組健康管理系統(tǒng)主要采取邊研究、邊開發(fā)、邊應用的模式,下一階段研究的主要方向是對評價機制合理性進行驗證,盡可能以客觀數(shù)據(jù)反映動車組真實的健康狀態(tài),從而通過深度檢修來保障動車組的運維安全。