摘要：故障预测与健康管理（PHM）技术能提高城市轨道交通的运输效率，降低设备的运营维护成本，提高车辆及关键部件的维修效率，实现动车组列车的故障预测与健康管理。给出了维修策略建议，以期提高动车组列车的可用性与可靠性，促进动车组转向架由计划修向状态修转变。
关键词：高铁；故障预测；健康管理
1 引言
随着城市轨道交通的快速发展和动车组列车的不断增加，如何提高列车运营维护效率、降低成本及保证运营安全已成为车辆制造企业和动车组运营企业研究的重点。故障预测与健康管理（prognostics and health management，PHM）技术在国内外多个领域已有广泛应用，而在轨道交通领域的研究及应用起步较晚，PHM 技术应用于动车组列车，可实现对现有计划修的优化，并为状态修奠定基础。目前，动车组列车的修程修制主要包括日检、月检、架修、大修等，其主要根据是动车组列车的运用里程及故障信息，易出现过度维修和维修不足的现象。设备出现故障时维修，易造成晚点和机破，影响动车组列车的运营秩序。为此，在动车组列车上应用故障预测与健康管理技术意义重大。
1 PHM 技术
PHM 是指利用传感技术获取被管理系统的运行状态信息和故障信息，并借助神经网络、模糊逻辑等推理算法，根据历史数据和环境因素，对被管理系统进行状态监测和故障预测。同时，对被管理系统的健康状态进行评估，结合地面维修资源情况，给出维修决策，以实现关键部件的状态修。
1.1 技术架构
动车组转向架PHM技术架构如图1所示。
图1 技术架构
1.2 监测对象选择
实现产品故障预测与健康管理的前提是获取装备的状态信息。由于动车组由多个系统组成，系统又包含多个子系统，子系统又包含很多功能件，且在实现产品功能上这些功能件所承担的作用也是不同的，因此，实施状态监测过程中不可能对所有的部件进行检测，也没有必要，只需要对装备性能以及产品安全可靠性影响较大的部件进行状态监测即可满足监控的要求。影响 PHM 系统监测对象选择的因素多种多样，主要有以下 3 个方面的因素：①部件的重要等级；②部件的故障率；③状态的演变规律。
2 动车组转向架PHM 系统
PHM 技术能够极大地提高列车设备的安全性与经济性，通过健康管理等手段对动车组列车设备进行预诊断，从而降低设备故障率，并提高动车组列车设备的使用效率。基于上海动车组某线路项目车辆，开发的 PHM系统总体架构如图2所示，主要由车载 PHM 系统、通信系统、地面 PHM 系统组成。其中，PHM 系统构架以地面 PHM 系统为核心，通过通信系统实现与车载 PHM 系统的数据交互，并为制造企业和动车组运营企业提供数据支持。
图2 PHM体系结构和核心操作过程
2.1 车载 PHM 系统
车载 PHM 系统主要由两部分组成：一部分是数据采集设备，如各种传感器；另一部分是数据处理主机，在列车上对数据进行初步处理。数据采集部分，由既有的与新添加的传感器共同完成整车、子系统及部件的原始数据、状态数据和故障数据等信息的采集，主要包括转向架系统、牵引系统、制动系统、牵引电机和其他系统数据，同时集成整车运行环境和状态数据，通过总线实现与车载 PHM 系统的信息交互。与此同时，列车网络控制系统的相关数据通过列车总线，实现向车载 PHM 系统的传输。在接受到上述信息后，数据处理主机对数据进行实时数据采集、清洗等预处理工作，经通信系统传输至地面PHM系统。
2.2 通信系统
作为车载 PHM 系统和地面 PHM 系统的传输通道，以2/3/4G、WIFI、信号专用通道作为通信途径进行数据交互。本项目根据实际情况，采用了3G通信技术。
2.3 地面 PHM 系统
地面 PHM 系统的两大部分为数据处理中心和应用平台。数据处理中心接收车载 PHM 系统传输的相关数据，融合非实时数据源、环境数据、运用检修数据、车辆履历数据等，并运用一系列的算法和建模技术，进行数据转换、存储、特征提取、分析等工作，并将结果在应用平台上通过显示单元进行集中展示。图2 为地面系统显示单元展示的车辆状态及数据统计分析。应用平台由车载应用平台和地面应用平台组成，由状态监控、故障诊断、健康评估、故障预测、决策支持等几大功能模块组成。
3 系统验证
PHM 系统验证是设计与应用的关键环节，其作用是准确实现设计需求，并在实际环境中满足使用需求。PHM 系统性能是否满足规定需求，需要同后期的验证和评估不断进行改进和完善。从而不断提高 PHM 系统的开发质量、经济效益和使用可靠性。
4 结语
基于已经运营的动车组列车，以关键系统及部件为应用对象，开发了动车组列车 PHM 系统，并建立了动车组列车故障预测与健康管理标准体系，形成了系统及关键部件全寿命周期健康管理数据库；建立了大数据存储、分析和信息可视化智能中心平台，以期提高列车状态维修及故障快速响应能力。动车组列车 PHM 系统最终可实现状态显示、故障预报、故障诊断、故障统计、故障预测、健康评估及运维决策等功能，进而可为车辆制造企业和动车组运营企业提供决策工具和数据服务，提高检修手段的智能化水平，提升产品的优化设计，提高车辆安全性，提高列车的维修效率并缩短检修周期。
随着动车组故障预测与健康管理技术的深入研究，将推动制造业的商业模式由生产型向生产服务型转变，同时延伸服务链条，推动营销模式的变革，实现产品、技术、标准、服务一体化，拓展服务产品的国际化市场。
论文作者:陈永兴,李毅磊,曹舜,张先令
论文发表刊物:《基层建设》2019年第7期
论文发表时间:2019/7/3
标签：车组论文; 系统论文; 列车论文; 故障论文; 数据论文; 状态论文; 健康论文; 《基层建设》2019年第7期论文;