李 梅，劉 曉

目前《城市軌道交通CBTC 信號(hào)系統(tǒng)行業(yè)技術(shù)規(guī)范—需求規(guī)范》等規(guī)范對(duì)非期望緊急制動(dòng)率、自動(dòng)折返正確率、延誤15 min 以上故障率、平均無(wú)故障時(shí)間等運(yùn)營(yíng)服務(wù)指標(biāo)提出了要求［1］。雖然信號(hào)系統(tǒng)已經(jīng)通過(guò)全生命周期的正向設(shè)計(jì)來(lái)減少故障，但是仍然存在對(duì)運(yùn)營(yíng)有重大影響的故障，如ATP 宕機(jī)、列車完整性丟失、ATP 模式丟失、緊急制動(dòng)無(wú)法緩解、車門無(wú)法打開(kāi)、車載設(shè)備重啟不成功等。而且通常采取故障后維修的策略，具有一定的局限性，無(wú)法規(guī)避突發(fā)故障帶來(lái)的線路連鎖反應(yīng)或者緊急事故的發(fā)生，也無(wú)法保證運(yùn)營(yíng)服務(wù)能力一直處于高水平。故迫切需要對(duì)列車ATP 宕機(jī)、列車完整性丟失等進(jìn)行故障預(yù)警方面的研究，以預(yù)防發(fā)生對(duì)運(yùn)營(yíng)有重大影響的故障。

故障預(yù)警與管理在航空航天、核工業(yè)、船舶、汽車等行業(yè)已開(kāi)展多項(xiàng)研究，文獻(xiàn)［2］著重分析了機(jī)載系統(tǒng)健康管理傳感器網(wǎng)絡(luò)、魯棒故障特征提取方法、分層聚類和交叉增強(qiáng)校核等智能故障診斷算法，以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理失效相結(jié)合的故障預(yù)警算法等關(guān)鍵技術(shù)；文獻(xiàn)［3］提出了一套具有航空裝備特色的故障預(yù)警與健康管理數(shù)據(jù)體系架構(gòu)；文獻(xiàn)［4］基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)深度置信網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)深度置信網(wǎng)絡(luò)模型組進(jìn)行融合，提出一套適用于航空電子設(shè)備的故障預(yù)警方法；文獻(xiàn)［5］基于自回歸移動(dòng)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了單脈沖雷達(dá)設(shè)備故障預(yù)警研究等。

目前，城市軌道交通信號(hào)行業(yè)也在逐步開(kāi)展相關(guān)研究，如文獻(xiàn)［6］對(duì)道岔轉(zhuǎn)換設(shè)備、軌道電路、信號(hào)機(jī)等設(shè)備開(kāi)展了故障預(yù)警與監(jiān)控管理系統(tǒng)研究；文獻(xiàn)［7］研究計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)的壽命預(yù)測(cè)；文獻(xiàn)［8］給出一種適用于列控車載設(shè)備故障預(yù)警的體系框架；文獻(xiàn)［9］提出一種車載設(shè)備健康管理模式；文獻(xiàn)［10］介紹基于故障預(yù)警與健康管理的高鐵信號(hào)設(shè)備維護(hù)技術(shù)；文獻(xiàn)［11］提出一種鐵路機(jī)車車載設(shè)備數(shù)字孿生體的構(gòu)建方法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)虛擬設(shè)備狀態(tài)顯示及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析等功能；文獻(xiàn)［12］介紹一種基于雙鏈路監(jiān)測(cè)的地面應(yīng)答器健康狀態(tài)動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法?？傮w看來(lái)，城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)故障預(yù)警技術(shù)還在不斷的研究與探索中。

城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)主要由電子設(shè)備與軟件構(gòu)成，本文根據(jù)城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)能力要求與信號(hào)電子設(shè)備的故障模式特點(diǎn)，如文獻(xiàn)［13］提到的阻抗、電壓或電流無(wú)輸出，或輸出偏大、偏小等，構(gòu)建適用于城軌信號(hào)系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架，并對(duì)不同的故障預(yù)警給出相應(yīng)的維修策略，減少影響運(yùn)營(yíng)的故障發(fā)生及突發(fā)故障引起的緊急事故，降低定期檢查成本，提高城軌信號(hào)系統(tǒng)電子設(shè)備利用率。

1 常用故障預(yù)警方法

目前國(guó)內(nèi)外有多種故障預(yù)警方法，如自回歸模型預(yù)警技術(shù)、誤差反傳網(wǎng)絡(luò)預(yù)警技術(shù)、基于最小二乘支持向量機(jī)的故障預(yù)警方法、基于歷史數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析故障預(yù)警方法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警方法等?？傮w上，故障預(yù)警方法可以分為3 類：基于故障歷史概率分布的故障預(yù)警、基于系統(tǒng)模型的故障預(yù)警和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)警。

1）基于故障歷史概率分布的故障預(yù)警。適用于對(duì)故障歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，故障預(yù)警需假設(shè)故障分布是穩(wěn)定的，根據(jù)設(shè)備故障時(shí)間，借助模型構(gòu)建工具擬合其故障概率預(yù)測(cè)模型，一般產(chǎn)品或系統(tǒng)會(huì)服從威布爾分布，可以預(yù)測(cè)產(chǎn)品或系統(tǒng)的剩余壽命或者某一刻使用壽命下的可用性水平。

2）基于系統(tǒng)模型的故障預(yù)警。故障預(yù)警需建立符合實(shí)際的系統(tǒng)模型來(lái)獲得系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)所期望的輸出，通過(guò)判斷模型的實(shí)際輸出與模擬輸出是否一致來(lái)預(yù)測(cè)報(bào)警。該方法能夠深入研究預(yù)警對(duì)象本身的特性，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)故障預(yù)警，但對(duì)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度要求高，多應(yīng)用于航空或機(jī)電系統(tǒng)，對(duì)于電子系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型研究相對(duì)滯后［14］。

3）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)警。適用于預(yù)測(cè)對(duì)象數(shù)學(xué)模型建立困難的情況［15］，不需要對(duì)研究對(duì)象建立數(shù)學(xué)模型，以采集的信息為基礎(chǔ)，采用測(cè)試或在線檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)各種數(shù)據(jù)分析處理方法挖掘隱含信息并進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以克服基于系統(tǒng)模型故障預(yù)警技術(shù)的缺點(diǎn)，是目前較為實(shí)用的一種故障預(yù)警方法。但是在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中獲取設(shè)備的典型數(shù)據(jù)，如工作數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等較困難，且數(shù)據(jù)也會(huì)有不確定性和不完整性。

2 故障預(yù)警與管理

2.1 故障預(yù)警與管理框架

基于歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境特征、電子設(shè)備失效機(jī)理、系統(tǒng)邏輯設(shè)計(jì)等方面，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型相結(jié)合的故障預(yù)警與管理框架，見(jiàn)圖1。

圖1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型相結(jié)合的故障預(yù)警與管理框架

城軌信號(hào)系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架主要包括輸入數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、確定故障預(yù)警機(jī)制和預(yù)警維修4個(gè)部分。

1）輸入數(shù)據(jù)。包含導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)延誤的影響數(shù)據(jù)（圖1 中項(xiàng)目管理影響運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)）、現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)（圖1中客戶關(guān)系管理CRM系統(tǒng)中故障數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程管理平臺(tái)BPM 中故障數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)故障事件匯報(bào)平臺(tái)數(shù)據(jù)）、日志數(shù)據(jù)、報(bào)警數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)（圖1 中產(chǎn)品功能架構(gòu)、邏輯與PCB 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、研發(fā)經(jīng)驗(yàn)）等。

2）分析數(shù)據(jù)。包含構(gòu)建故障邏輯模型與確定特征參數(shù)、構(gòu)建故障評(píng)估模型、確定故障事件與運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系、構(gòu)建耗損型組件預(yù)期壽命評(píng)估模型、確定環(huán)境影響因素等。

3）確定故障預(yù)警機(jī)制。包含故障特征參數(shù)誤差、故障發(fā)生概率、耗損型組件預(yù)期壽命、環(huán)境參數(shù)等故障預(yù)警機(jī)制，并嵌入運(yùn)維系統(tǒng)。其中確定環(huán)境因素是綜合了現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)分析與研發(fā)團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)。

4）預(yù)警維修。確定故障模式清單、預(yù)警故障模式與維修措施清單，并嵌入到運(yùn)維系統(tǒng)中，確保在發(fā)生故障預(yù)警時(shí)能給出建議的維修措施。

故障預(yù)警機(jī)制采用預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)的增量是否超閾值的方式進(jìn)行確定，例如在規(guī)定的預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)預(yù)先設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)實(shí)際監(jiān)測(cè)的值大于該閾值，且大于的次數(shù)超過(guò)預(yù)先設(shè)定的次數(shù)時(shí)，則觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，并給出對(duì)應(yīng)的維修措施。同時(shí)，故障預(yù)警應(yīng)與實(shí)際是否發(fā)生故障進(jìn)行比較，如果系統(tǒng)產(chǎn)生預(yù)警，但是實(shí)際沒(méi)有發(fā)生，應(yīng)考慮調(diào)整故障預(yù)警機(jī)制；如果系統(tǒng)產(chǎn)生預(yù)警，且實(shí)際系統(tǒng)也存在故障，則可考慮在其他特定應(yīng)用項(xiàng)目中應(yīng)用此故障預(yù)警機(jī)制。

2.2 構(gòu)建故障邏輯模型與確定故障特征參數(shù)

2.2.1 確定運(yùn)營(yíng)延誤故障模式

從年度項(xiàng)目管理影響運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)單中選取對(duì)運(yùn)營(yíng)有較大影響的現(xiàn)場(chǎng)故障模式作為研究對(duì)象，如列車ATP 宕機(jī)、列車完整性丟失、ATP 模式丟失、緊急制動(dòng)無(wú)法緩解、車門無(wú)法打開(kāi)、車載重啟不成功等故障，對(duì)故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。

2.2.2 構(gòu)建故障邏輯模型

通過(guò)與設(shè)計(jì)溝通，采用基于模型的可靠性系統(tǒng)工程技術(shù)，以及故障傳遞關(guān)系圖或故障樹(shù)等工具，逆向分析信號(hào)系統(tǒng)中導(dǎo)致列車ATP 宕機(jī)、列車完整性丟失等故障的電子設(shè)備故障原因和故障機(jī)理。如緊急制動(dòng)無(wú)法緩解故障原因與故障機(jī)理分析示例見(jiàn)圖2。

圖2 緊急制動(dòng)無(wú)法解除故障原因與故障機(jī)理分析示例

2.2.3 提取與修正故障特征參數(shù)

根據(jù)故障邏輯模型，找到故障發(fā)生的根本原因及關(guān)聯(lián)的特征參數(shù)。故障特征參數(shù)包括阻抗、電流、電壓等，選擇提取故障特征參數(shù)的算法，在運(yùn)維系統(tǒng)中嵌入特征參數(shù)閾值曲線，用于故障預(yù)警判斷。當(dāng)設(shè)備運(yùn)行時(shí)的特征參數(shù)閾值超出閾值曲線時(shí)，則給出預(yù)警與建議性的維修措施。

2.3 構(gòu)建故障評(píng)估模型

通過(guò)對(duì)導(dǎo)致ATP 宕機(jī)等故障原因的分析，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)鍵設(shè)備故障評(píng)估模型。在不滿足線性回歸時(shí)，可應(yīng)用X-秩回歸（RRX）或極大似然法建立累積故障概率模型，如2參weibull模型

式中：F(t)為累積故障概率；β為形狀參數(shù)；η為尺度參數(shù)；t為工作時(shí)間。

例如收集某一線路同類型的78 個(gè)設(shè)備，根據(jù)設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行45 048 h（為現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期減去設(shè)備投入運(yùn)營(yíng)日期）的故障數(shù)據(jù)信息，分別計(jì)算78 個(gè)設(shè)備的累積運(yùn)行時(shí)間，見(jiàn)表1。根據(jù)在45 048 h 內(nèi)設(shè)備是否發(fā)生故障將設(shè)備狀態(tài)區(qū)分為F（設(shè)備發(fā)生故障）和S（設(shè)備在截止到故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期時(shí)還未發(fā)生故障）。狀態(tài)為F 的設(shè)備累積運(yùn)行時(shí)間等于此設(shè)備發(fā)生故障的日期減去設(shè)備投入運(yùn)營(yíng)日期；狀態(tài)為S的設(shè)備累積運(yùn)行時(shí)間等于現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期減去設(shè)備投入運(yùn)營(yíng)日期。表1 中累積運(yùn)行時(shí)間為設(shè)備無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間。

表1 設(shè)備累積運(yùn)行時(shí)間

將表1導(dǎo)入reliasoft工具（一款可靠性分析工具，支持所有的壽命數(shù)據(jù)類型和常用的壽命數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布模型），選擇數(shù)據(jù)類型、環(huán)境參數(shù)如溫度或濕度、初始化參數(shù)模型等，則可得到此設(shè)備目前故障數(shù)據(jù)下的擬合故障評(píng)估模型為

根據(jù)模型可以預(yù)測(cè)此設(shè)備在t時(shí)刻發(fā)生故障的概率。可設(shè)定故障發(fā)生概率增量指標(biāo)作為主動(dòng)維修條件，當(dāng)單位時(shí)間內(nèi)故障發(fā)生概率增量超過(guò)設(shè)定的閾值，且超過(guò)預(yù)先設(shè)定的次數(shù)時(shí)，給出報(bào)警。將確定的故障評(píng)估模型嵌入運(yùn)維系統(tǒng)中，故障評(píng)估模型構(gòu)建流程見(jiàn)圖3。

圖3 故障評(píng)估模型構(gòu)建流程

2.4 確定環(huán)境影響因素

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，確定參與故障預(yù)警管理的環(huán)境，如溫度、濕度、鹽霧、灰塵等，并根據(jù)是否有防塵、散熱等設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，確定環(huán)境因素的優(yōu)、良、中等級(jí)，并賦予不同的權(quán)重。

2.5 確定故障事件與運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系

通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)臺(tái)收集故障日志信息，并確定故障事件與狀態(tài)之間的關(guān)系。日志數(shù)據(jù)中一般都包含可能出現(xiàn)的故障信息、大量的相關(guān)狀態(tài)量字段，能夠描述故障時(shí)刻的列車運(yùn)行狀態(tài)及列車防護(hù)相關(guān)的一些動(dòng)作狀態(tài)信息。例如，一個(gè)故障事件的發(fā)生肯定是某個(gè)特征參數(shù)發(fā)生了異常，但是此時(shí)的故障事件還不足以引發(fā)報(bào)警，在隨后的某一時(shí)刻該故障事件又引發(fā)了另一個(gè)故障事件的發(fā)生，從而引起報(bào)警并可能導(dǎo)致列車ATP 宕機(jī)。因此，通過(guò)收集大量日志數(shù)據(jù)樣本，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式建立故障與狀態(tài)特征參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)模型，通過(guò)梳理故障事件之間的關(guān)聯(lián)，確定狀態(tài)特征參數(shù)與報(bào)警故障事件的關(guān)系，能夠在故障事件演化的早期通過(guò)主動(dòng)檢查維修避免發(fā)生列車ATP宕機(jī)、列車完整性丟失等故障。

例如，某產(chǎn)品在板卡設(shè)計(jì)中對(duì)發(fā)熱高或者關(guān)鍵的組件布置溫度傳感器，設(shè)計(jì)1 級(jí)溫度報(bào)警和2 級(jí)溫度報(bào)警（傳統(tǒng)設(shè)計(jì)一般只有1 級(jí)報(bào)警，然后系統(tǒng)直接宕機(jī)，嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性），并定義1 級(jí)報(bào)警的嚴(yán)重度高于2 級(jí)報(bào)警。在系統(tǒng)溫度達(dá)到2 級(jí)溫度報(bào)警閾值，但還未到達(dá)1 級(jí)報(bào)警閾值時(shí)，在運(yùn)維系統(tǒng)給出2 級(jí)報(bào)警，提示維保人員注意，并檢查或者維修溫度高的設(shè)備。

2.6 構(gòu)建耗損型組件預(yù)期壽命評(píng)估模型

耗損型組件預(yù)期壽命評(píng)估模型構(gòu)建流程見(jiàn)圖4。

圖4 耗損型組件預(yù)期壽命評(píng)估模型構(gòu)建流程

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)篩選出關(guān)鍵設(shè)備失效機(jī)理為耗損型的組件，如繼電器、控制門的開(kāi)關(guān)、液態(tài)鋁電解質(zhì)電容器件、Flash、LED及接插件等，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際應(yīng)用情況確定其預(yù)期壽命評(píng)估模型，并嵌入運(yùn)維系統(tǒng)中，如繼電器或者開(kāi)關(guān)的預(yù)期壽命模型為

式中：L為剩余預(yù)期壽命；nr為降額后的循環(huán)次數(shù)；na為應(yīng)用中每小時(shí)使用的循環(huán)次數(shù)；t為監(jiān)測(cè)到的設(shè)備累積運(yùn)行時(shí)間。

2.7 確定故障預(yù)警與維修措施關(guān)系

首先確定故障模式清單，結(jié)合各平臺(tái)中的現(xiàn)場(chǎng)故障維修采取的措施與建議，確定預(yù)警故障模式與維修措施清單，從而建立故障模式與維修措施之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并嵌入到運(yùn)維系統(tǒng)中，確保在發(fā)生故障預(yù)警的同時(shí)能給出建議的維修措施。故障預(yù)警與維修措施關(guān)系建立過(guò)程見(jiàn)圖5。

圖5 故障預(yù)警與維修措施關(guān)系建立過(guò)程

3 結(jié)論及建議

為了保證運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平，避免ATP 宕機(jī)或者線路級(jí)故障的發(fā)生，對(duì)城軌信號(hào)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理研究越來(lái)越受到關(guān)注。本文以現(xiàn)場(chǎng)故障、報(bào)警、日志、設(shè)計(jì)等輸入數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)故障原因、故障特征參數(shù)、故障事件與運(yùn)行狀態(tài)之間的關(guān)系，以及耗損型組件的預(yù)期壽命分析等方面進(jìn)行探索，確定故障預(yù)警與管理的關(guān)鍵因素，進(jìn)而給出建議性的故障預(yù)警維修措施，從而構(gòu)建了一套適用于城軌信號(hào)系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架，可為制定故障的主動(dòng)維修策略提供依據(jù)。在研究過(guò)程中，遇到了一些困難與挑戰(zhàn)，如故障特征參數(shù)的選取需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析來(lái)支撐，對(duì)數(shù)據(jù)樣本量、數(shù)據(jù)處理等有較高的要求；在構(gòu)建故障評(píng)估模型時(shí)，會(huì)面臨擬合的模型是否準(zhǔn)確，能否反映現(xiàn)場(chǎng)故障發(fā)生的真實(shí)情況等問(wèn)題。另外，在確定哪些關(guān)鍵因素能更真實(shí)地反映設(shè)備的健康狀態(tài)也是一個(gè)難點(diǎn)。

因此提出以下建議：①對(duì)于模擬電路，應(yīng)對(duì)故障影響嚴(yán)重的特征參數(shù)進(jìn)行篩選，選擇適當(dāng)?shù)奶卣鲄?shù)作為趨勢(shì)監(jiān)控對(duì)象；②對(duì)于數(shù)字電路，應(yīng)對(duì)故障影響嚴(yán)重的電子器件或者電路模塊考慮周期性自檢測(cè)設(shè)計(jì)，從而能在故障事件的遠(yuǎn)端進(jìn)行監(jiān)控，為故障預(yù)警與主動(dòng)維修提供可能；③可開(kāi)展器件級(jí)或者電路模塊級(jí)的退化、老化失效機(jī)理的分析；④對(duì)于監(jiān)控報(bào)警的故障模式應(yīng)提供可能的故障原因，并根據(jù)同類原則提供有效的維修方法。