軌道交通車輛健康診斷及智能維護系統(tǒng)

陳美霞，黃蘇平，王 維

（中車南京浦鎮(zhèn)車輛有限公司，南京 210031）

目前，軌道車輛的維修思路大部分都是傳統(tǒng)思路，即響應(yīng)維修以及計劃維修。響應(yīng)維修是出現(xiàn)故障，然后進行響應(yīng)式維護，1該維修方式針對性較強，故障的準(zhǔn)確度判斷最高，但實時性較差，且維修周期較長，如果故障的部件需要更換，則更換部件及部件的調(diào)運周期較長，并且故障車輛一直處于停運狀態(tài)，導(dǎo)致車輛使用率大幅下降。計劃維修是在故障發(fā)生前進行維修，按照時間和定期檢測進行維修。該維修方式針對性較弱，但能起到一定的預(yù)防作用，是對響應(yīng)式維修的補充。

隨著軌道交通的蓬勃發(fā)展，軌道交通方式逐漸成為了人們交通的首選。在當(dāng)前緊迫的交通壓力下，如何進一步提升維修效率，提高軌道車輛產(chǎn)品的可用性，延長產(chǎn)品的使用壽命，是當(dāng)前維保系統(tǒng)迫切需要解決的問題。而傳統(tǒng)維修方式成本居高不下，造成車輛維修部門的經(jīng)濟效益低迷，如何降低運營維護成本，是目前車輛維修思路改變的核心。此外，隨著大量車輛投入使用，維護工作量巨大，如何通過自動化的維護減少工作量，減少人力成本同樣是迫切需要研究的課題。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)測性維護的思路逐漸被提出。預(yù)測性維護是通過數(shù)據(jù)建模對故障發(fā)生情況進行預(yù)測，依據(jù)數(shù)據(jù)進行趨勢分析，根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測的狀態(tài)進行維修，即智能化維修。通過智能化的維修思路，可在故障發(fā)生之前進行預(yù)測，從而達到維修的智能化。

通過故障預(yù)測減少了計劃外的糾正性維修工作，大幅度地降低維修成本。故障發(fā)生之前進行針對性的維修，能夠確保車輛產(chǎn)品在第一時間被檢修完成，極大地提升了車輛產(chǎn)品的可用性，提升了車輛廠商的商業(yè)形象。

在不同時期、不同車型上關(guān)于如何開展故障診斷，很多科研人員對此進行了研究。比如曾嶸[1]進行了機車狀態(tài)監(jiān)測、智能診斷與維護支持系統(tǒng)的研究與設(shè)計，研究和開發(fā)了車載相應(yīng)的人機接口界面、列車與地面之間的無線通信連接等；李帥[2]對軌道交通車站機電智能設(shè)備智能監(jiān)控和健康維護關(guān)鍵技術(shù)進行了研究并提出了一種預(yù)警和診斷模型，設(shè)計了相應(yīng)的軟件；劉毅斌[3]在2009年對SS9型電力機車進行了故障診斷研究，介紹了數(shù)據(jù)采集模塊和車載故障診斷專家系統(tǒng)模塊；楊連報[4]在2015年對高速鐵路信號系統(tǒng)進行了大數(shù)據(jù)規(guī)范化研究與運維決策支持研究，他利用決策樹經(jīng)典的ID3算法并結(jié)合專家知識，構(gòu)建了高鐵信號系統(tǒng)的智能維護決策樹模型；劉志亮等[5]從故障檢測和遠程診斷兩個方面研究了軌道車輛故障診斷的特點，同時提出了故障診斷技術(shù)及理論發(fā)展方向。以上科研人員分別從不同角度、不同側(cè)重點對車輛健康診斷進行了研究，都具備一定的參考價值，但是缺少系統(tǒng)的研究方案，因此筆者從車地通訊如何將數(shù)據(jù)從車上發(fā)送到地面、數(shù)據(jù)落地后如何處理分析、采用什么樣的算法進行挖掘等方面進行一整套的介紹，可操作性強。本文針對現(xiàn)階段軌道車輛健康診斷及智能維護的迫切需求，提出了系統(tǒng)地、完整地、具體地解決方案。從平臺的組成、功能等方面進行了描述，可直接應(yīng)用到高鐵、地鐵、低地板等各種不同車型中，為研究車輛健康診斷及智能維護人員提供有力的參考。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

列車健康診斷及智能維護系統(tǒng)主要由四部分組成，分別為：車載檢測系統(tǒng)；軌旁檢測系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉庫及分析中心；資產(chǎn)管理系統(tǒng)。

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig. 1 Overall structure of the system

1.1 車載檢測系統(tǒng)

車載檢測系統(tǒng)主要以列車控制與監(jiān)測系統(tǒng)（TCMS）為依托，獲取列車實時狀態(tài)及各種故障記錄，并通過無線系統(tǒng)實時發(fā)給車載系統(tǒng)的地面服務(wù)器，地面服務(wù)器對這些信號進行轉(zhuǎn)化，使之成為可識別的信息。必要的實時故障信息在車載系統(tǒng)的地面服務(wù)器可通過屏幕進行顯示提醒，實現(xiàn)車載顯示屏落地的功能。所有的信息通過構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)通信渠道發(fā)送至數(shù)據(jù)倉庫及分析中心（見圖2）。

圖2 車地通信邏輯結(jié)構(gòu)圖Fig. 2 Train-Ground communication logic structure

1.2 軌旁檢測系統(tǒng)

軌旁檢測系統(tǒng)通過軌旁檢測設(shè)備獲取列車外部設(shè)備的狀態(tài)信息，通過地面網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)倉庫及分析中心。

1.3 數(shù)據(jù)倉庫及分析中心

由于數(shù)據(jù)倉庫及分析中心將會存儲并處理若干項目的數(shù)據(jù)，提供若干指導(dǎo)性意見，故該分析中心需要具備以下特性要求。

1.3.1 可靠性

系統(tǒng)架構(gòu)健壯、運行穩(wěn)定、功能可靠。保持系統(tǒng)運行穩(wěn)定，確保數(shù)據(jù)不因意外情況丟失或損壞。

1.3.2 安全性

技術(shù)平臺符合國家信息安全體系的管理要求，并遵循國際安全設(shè)計規(guī)范。系統(tǒng)關(guān)鍵信息進行機密管理，實現(xiàn)關(guān)鍵信息的加密保存；系統(tǒng)數(shù)據(jù)完整，有效防止信息被非法修改。

1.3.3 可擴展性

系統(tǒng)有良好的可擴展性，能夠快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。系統(tǒng)采用松耦合構(gòu)件方式進行設(shè)計，對于應(yīng)用功能的擴展可采用發(fā)布新構(gòu)件方式實現(xiàn)。

1.3.4 開放性

系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)、功能具備開放性，通過標(biāo)準(zhǔn)或通用的接口向外部提供數(shù)據(jù)和功能的支持，且對接口設(shè)有安全性的保護控制。

1.3.5 可伸縮性

在不用修改系統(tǒng)架構(gòu)的情況下，通過增加或增強相應(yīng)的設(shè)備即可實現(xiàn)系統(tǒng)功能的擴展支持，包括垂直擴展和水平擴展。

數(shù)據(jù)倉庫采用國際通用的平臺軟件。數(shù)據(jù)倉庫及分析中心收到車載檢測系統(tǒng)及軌旁檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，將進行預(yù)處理，即分析出數(shù)據(jù)類別，并將不同數(shù)據(jù)發(fā)往相應(yīng)的倉庫進行分類存儲。同時，分析中心的數(shù)據(jù)挖掘模型同時啟動，對正存儲和已存儲的數(shù)據(jù)進行基于各種屬性的模型計算、比較分析，分析結(jié)果將根據(jù)決策模型中的定義進行處理。如果分析結(jié)果通過決策模型指示該部件已到達故障臨界點，需要進行維修，則數(shù)據(jù)倉庫及分析中心會將該結(jié)果的詳細信息發(fā)送至資產(chǎn)管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫及分析中心主要用于存儲車輛現(xiàn)場發(fā)回的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的過濾、抽取、轉(zhuǎn)化，將按照已定義的數(shù)據(jù)模型進行存儲數(shù)據(jù)。

從原始數(shù)據(jù)到終端的各類應(yīng)用，將經(jīng)過多層工序?qū)?shù)據(jù)進行處理，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)流向Fig. 3 Data flow direction

在數(shù)據(jù)獲取層，可采用市場成熟的商用或開源的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（extract-transform-load，ETL）工具與自主開發(fā)相結(jié)合的方式，對數(shù)據(jù)進行加工過濾，最后得出結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)，存儲于數(shù)據(jù)存儲層。數(shù)據(jù)存儲層除了配置大容量存儲器外，同時將運行綜合分析工具，按自定義的分析模型對元數(shù)據(jù)進行分析。該分析模型可根據(jù)需要不斷調(diào)整，最終完成符合需求的分析策略。綜合分析工具得出的結(jié)果，將通過數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器的輸出端口進行輸出，用戶根據(jù)需要可使用 BI軟件，如 Pentaho等成熟的工具對結(jié)果進行可視化展示，同時也可按決策模型定義的策略，將故障警報等關(guān)鍵信息發(fā)送給資產(chǎn)管理系統(tǒng)等應(yīng)用。

1.4 資產(chǎn)管理系統(tǒng)

資產(chǎn)管理系統(tǒng)收到數(shù)據(jù)倉庫及分析中心給出的故障預(yù)判結(jié)果后，將智能地制訂維修計劃，自動生成維修工單并發(fā)送至被預(yù)判故障所在的城市項目車輛段，同時以短信的方式提醒維修責(zé)任人。維修責(zé)任人可使用手機登錄維修 APP中查看維修工單，并根據(jù)維修工單附帶的維修操作標(biāo)準(zhǔn)進行維修作業(yè)，并將維修結(jié)果反饋至手機APP中。

通過建立資產(chǎn)分類管理、備件分類管理、備件編碼管理及資產(chǎn)構(gòu)型管理準(zhǔn)確地定位到每個部件，從而達到部件級別報告故障，部件級別解決方案和指導(dǎo)措施。資產(chǎn)管理系統(tǒng)除了可對車輛進行管理，其他設(shè)備如車站的機電設(shè)備等也可納入管理。

2 車輛健康評估

車輛健康評估是數(shù)據(jù)倉庫及分析中心應(yīng)具備的基本功能。為了能夠?qū)γ恳涣熊囕v的健康程度進行評估，健康診斷及智能維護系統(tǒng)需要建立車輛健康度評估模型。該模型能夠綜合性能和警告數(shù)據(jù)，對每輛列車的健康度進行實時的評估。評估方法為首先進行數(shù)據(jù)清洗，然后篩選維度，根據(jù)歸一化后的事件（性能和告警）觸發(fā)的扣分累積值進行綜合加權(quán)，從而得到綜合評估的健康度總分。

2.1 設(shè)備健康度權(quán)重分配的算法設(shè)計

2.1.1 Boruta算法

采用 Boruta算法選擇影響健康度的重要變量。Boruta算法首先通過創(chuàng)建混合副本的所有特征為給定的數(shù)據(jù)集增加隨機性；然后訓(xùn)練一個隨機森林分類的擴展數(shù)據(jù)集，并采用一個特征的重要性措施（默認(rèn)設(shè)定為平均減少精度），以評估每個特征的重要性，越高則意味著越重要；在每次迭代中，它檢查一個真實特征是否比最好的陰影特征（即各維度變量）具有更高的重要性（即該特征是否比最大的陰影特征得分更高）并且不斷刪除它視為非常不重要的特征；最后，當(dāng)所有特征得到確認(rèn)或拒絕，或算法達到隨機森林運行的一個規(guī)定的限制時，算法停止，如圖4所示。

圖4 Boruta算法基本原理Fig.4 Principle of Boruta algorithm

2.1.2 CBC算法

采用CBC（choice-based conjoint analysis）算法，獲取各重要變量的貢獻度即維度權(quán)重。首先，標(biāo)準(zhǔn)化變量值以便得到標(biāo)準(zhǔn)化的模型系數(shù)；然后建立多元回歸模型，計算變量相對重要性（通過所有可能的自變量順序組合計算序列平方和的均值），將重要性折合得到貢獻百分比即為變量權(quán)重。

2.2 健康度算法

設(shè)備健康度算法使用基于Boruta算法選取的告警數(shù)據(jù)和性能數(shù)據(jù)，其權(quán)重值為CBC模型計算出的權(quán)重值，首先將告警、性能按照一定規(guī)則清洗后，計算告警、性能總扣分，然后將扣分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，乘以各自權(quán)重，最終得到健康度分值，具體步驟如下：

1）數(shù)據(jù)清洗，按照各自清洗規(guī)則進行處理；

2）將清洗后的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得數(shù)據(jù)都在[0，100]范圍內(nèi)；

3）計算健康度分值，即：

其中，H為設(shè)備健康度，wi和pi分別為某車輛設(shè)備的第i個告警數(shù)據(jù)和性能數(shù)據(jù)，ωp和ωq分別為根據(jù)歷史數(shù)據(jù)通過CBC模型算法計算得到的告警或性能指標(biāo)的權(quán)重。scale函數(shù)為

其中，X為告警（性能）總扣分，Xmax為告警（性能）扣分值中最大值，Xmin為告警（性能）扣分值中最小值。

scale函數(shù)是將數(shù)據(jù)歸一化，即將扣分后的數(shù)據(jù)歸一化到[0，100]區(qū)間范圍內(nèi)，消除各維度數(shù)據(jù)間的差異。

車輛健康度評估模型同時可以實時評估系統(tǒng)級別的健康程度。通過構(gòu)建設(shè)備健康度算法檢測設(shè)備狀況，從而提高車輛健康診斷及智能維護系統(tǒng)的設(shè)備健康管理能力。

3 系統(tǒng)功能

該系統(tǒng)首先實時自動地將數(shù)據(jù)發(fā)送到地面服務(wù)器，節(jié)省了維護人員逐列車手動捧著電腦進行下載的時間，大大減少了維護人員的工作量。其次，由于地面服務(wù)器配備了基本的維護分析軟件，對所下載的所有的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類，給出不同等級的故障提示，使維護人員可以重點地關(guān)注那些影響嚴(yán)重的故障。通過軟件分析，保證了數(shù)據(jù)分析的全面性，提高了處理數(shù)據(jù)的速度，避免因人為原因漏掉一些重大故障的處理。

系統(tǒng)主要有3種類型的支持功能：實時支持、離線支持和長期維護支持，用以解決不同迫切程度的故障。

3.1 實時支持

實時監(jiān)控主要用于查看車輛在正線上運行的實際情況，包括對線路和車輛的監(jiān)控，變量查詢等?？梢赃M行線路配置、能耗管理等，根據(jù)系統(tǒng)查看各自的關(guān)鍵參數(shù)。

3.2 離線支持

離線支持主要包括對已下載的故障進行查看，對歷史故障可以根據(jù)不同的條件進行查詢及統(tǒng)計，有餅圖、柱圖、線圖等多種圖形展現(xiàn)方式；用戶可以通過專家知識庫查看具體子系統(tǒng)/設(shè)備的維修建議方案、作業(yè)指導(dǎo)書等相關(guān)內(nèi)容，也可以更新完善專家知識庫。

3.3 長期維護支持

3.3.1 預(yù)防性維護

健康診斷系統(tǒng)建立車輛健康評估模型，根據(jù)獲取的大量車載數(shù)據(jù)，綜合分析判斷每列車的健康狀態(tài)，適當(dāng)給出車輛維護建議。車輛健康評估主要分為子系統(tǒng)級和列車級。

用戶可以根據(jù)系統(tǒng)的評估結(jié)果以報表的形式進行預(yù)覽。針對該部分內(nèi)容可以獨立構(gòu)成顯示模塊，系統(tǒng)管理員可以為瀏覽的用戶進行配置，單獨顯示該模塊，使用戶可以直觀地了解地鐵車輛健康狀況。

3.3.2 關(guān)鍵部件的狀態(tài)維修建議

對于關(guān)鍵部件或子系統(tǒng)，有很多人在做這方面的研究。如杜林森[6]對齒輪箱、軸箱、電機、輪對和構(gòu)架等部件做了深入的研究，建立了分析的公式，收集了一些實際的數(shù)據(jù)，同時運用了多種分析方法，這些分析方法對研究健康診斷系統(tǒng)的人員具有一定的啟發(fā)性。北京交通大學(xué)的邵一琨[7]在對地鐵列車牽引供電系統(tǒng)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)故障診斷的研究中指出，牽引電動機故障、受電弓故障和逆變器是牽引供電系統(tǒng)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，也是容易產(chǎn)生故障的部位?？紤]到影響地鐵車輛運行因素的多樣性以及故障特征與故障源關(guān)系的復(fù)雜性，提出了基于模糊邏輯理論和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯推理理論，建立了地鐵列車牽引供電系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)。張乳燕[8]基于因果圖理論并采用近似推理算法實現(xiàn)專家系統(tǒng)診斷，最終對整個牽引系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)進行了軟件實現(xiàn)。變流器是故障高發(fā)的設(shè)備之一。對于弓網(wǎng)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷國內(nèi)外研究相對豐富，Zhang等[9]利用弓網(wǎng)動力學(xué)模型對接觸網(wǎng)不平順與接觸力間的關(guān)系進行了深入的分析，最終建立了基于接觸網(wǎng)不平順的弓網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測模型。南京理工大學(xué)的孫宇多年來以康尼公司生產(chǎn)的城市軌道交通車輛自動門為對象，指導(dǎo)其學(xué)生梅繼雄[10]設(shè)計和開發(fā)了軌道交通自動門遠程智能監(jiān)控、診斷與維護系統(tǒng)，并投入實際應(yīng)用，達到了預(yù)定目標(biāo)。其中，蔣超[11]著重闡述了運用于該系統(tǒng)的智能診斷方法，提出了結(jié)合故障樹和產(chǎn)品樹的混合結(jié)構(gòu)樹，以此建立一個邏輯系統(tǒng)使得診斷結(jié)果不僅能表明故障類型還能體現(xiàn)故障部位的結(jié)構(gòu)設(shè)計信息，便于故障排除，同時引入模糊推理方法和知識編碼算法來實現(xiàn)混合結(jié)構(gòu)樹模型下的推理和決策。健康診斷系統(tǒng)需要獲取其關(guān)鍵的性能監(jiān)測參考量，并對數(shù)值長期跟蹤。跟蹤的數(shù)據(jù)將持續(xù)與該數(shù)據(jù)的理論值進行比較。健康診斷系統(tǒng)建立模型能預(yù)測設(shè)備性能數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，然后根據(jù)子系統(tǒng)提供的維修分級處理措施，對性能數(shù)據(jù)發(fā)生較大偏差的設(shè)備給出適當(dāng)?shù)木S修建議，達到車輛修程修規(guī)的智能化管理。

通過長期的數(shù)據(jù)積累，健康診斷系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確地判斷車輛或子系統(tǒng)的健康狀態(tài)，健康診斷系統(tǒng)通過算法及模型，將車輛健康狀態(tài)與修程修規(guī)進行關(guān)聯(lián)性匹配，使得健康診斷系統(tǒng)能夠依據(jù)車輛的實際健康情況智能地管理車輛修程修規(guī)，在適當(dāng)?shù)臅r候?qū)τ脩籼岢鲕囕v的維修建議。該系統(tǒng)應(yīng)用到軌道交通后，可大大提升車輛的可用性、提升管理效率和維修效率，節(jié)約成本、優(yōu)化設(shè)計和提升服務(wù)質(zhì)量。

4 結(jié)語

近年來隨著軌道交通車輛大量的投入使用，大數(shù)據(jù)的普遍應(yīng)用，有線網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)的成熟發(fā)展，如何應(yīng)用這些新技術(shù)提升車輛的維護效率，提高整個軌道交通的使用效率，提升乘客的舒適度，吸引了大量學(xué)者和工作人員進行這方面的研究。人們希望開發(fā)出一套更有效的健康診斷系統(tǒng)，用以提升車輛的使用效率，降低車輛維護成本，并且從收集到的大數(shù)據(jù)中挖掘出更多有意義的信息，進而開發(fā)更多的功能，為人們提供更多的服務(wù)。關(guān)于健康診斷系統(tǒng)的研究還有許多的工作需要做。