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摘要：随着我国高速铁路进入全面运营维护期，针对牵引供电系统与设备状态故障诊断采用故障后处理方式以及维修维护只能采用被动模式等种种不足，提出将故障预测与主动维护应用于高速铁路牵引供电系统中，结合高速铁路牵引供电系统的多时空尺度性、动态性与随机性的特点，实现故障的预测预警可靠性的分析和风险的评估以及维修策略的决策与优化。
关键词：高速铁路；牵引供电系统；故障预测；主动维护
我国高速铁路正从大规模的建设阶段向以全面运营维护为主的阶段转换． 牵引供电系统作为高速列车的唯一动力来源，其服役安全是保障高速铁路安全、可靠、高效运行的关键[1]。随着服役时间的增长和设备性能的退化，高速铁路牵引供电系统的安全隐患问题必将逐渐暴露出来，维修维护压力也将与日俱增。目前，高速铁路牵引供电系统的故障处理和维修维护存在以下三方面的不足：（1）系统及设备状态判断存在不足[2]。（2）故障诊断与处理方式存在缺陷。（3）维修维护模式有待完善改进。针对以上问题，本文提出将故障预测与主动维护的理论及技术应用于高速铁路牵引供电系统中，结合高速铁路牵引供电系统的特点探讨了其多时空尺度与主动维护的理论研究内容。
1 高速铁路牵引供电系统的特点
1.1 多时空尺度性
高速铁路牵引供电系统在服役环境、数据和信息等方面具有时间和空间上的多尺度性质。
（1）服役环境的时空多尺度性
我国高速铁路运营环境极其复杂，单条线路超过 1 000 km 的行驶里程与全年服役的特点使其横跨多个自然气候带，有时要轮番承受雨雪、强风、雷电等气象灾害的侵袭。
（2）数据和信息的时空多尺度性
高速铁路牵引供电系统中存在海量的在线监测数据、离线检测记录、统计数据、事件记录、维修台账等数据和信息，它们来源于不同的采集装置或手段，反映了不同部件或设备的服役情况。
1.2动态性与随机性
高速铁路牵引供电系统在设备正常运行、性能退化、故障失效以及维修恢复的全寿命服役周期中都具有典型的动态性和随机性的特点。动态性是指与设备或系统有关的现象、参数及指标等是时间的函数的性质。如列车的位置是动态变化的，导致牵引负荷体现出剧烈波动的动态性。
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随机性是指设备或系统的运行服役、故障发展、维修活动等过程的特征变量、影响因素和评价指标是时间或空间上的随机变量的性质。 如故障的发生、发展过程是随机的，此时故障的发生时间、发生部位以及发展速度等均可视为随机变量。
2 高铁牵引供电系统故障预测与主动维护的理念
2.1故障预测理论与方法
故障预测理论是指利用尽可能少的传感器采集系统的各种数据信息，借助各种智能推理算法来评估系统自身的健康状态，在系统故障发生前对其进行预测，并结合各种可利用的资源信息提供一系列的维修保障措施的理论与技术。
目前，故障预测的研究中发展出 3 类较为成熟且常用的方法：基于失效物理模型的方法、基于数据驱动的方法和基于统计可靠性的方法。
（1）基于失效物理模型的方法。这是利用产品的生命周期载荷和失效机理知识来进行预测和诊断的方法。
（2）基于数据驱动的方法。很多时候复杂系统的数学模型是无法得到或难以求解的，此时在研究对象的关键位置安装各种传感器或针对研究对象进行多种实验就成为了解系统服役规律的有效手段。
（3）基于统计可靠性的方法。由于受到多种条件的限制，有时难免存在既难以求得系统的数学模型又无法获取足够状态数据的情况，但此时只要积累了充足的历史失效数据，就可以利用这种方法实现故障预测。
2.2主动维护理念
随着与维修维护有关的理论与技术不断推陈出新，同时设备技术含量与系统复杂性不断提高，人们对于设备运行过程中的安全可靠性要求也逐年上升，维修维护理念的聚焦点不应仅仅由故障后”转向“故障前”，更应该从围绕“故障”转移到围绕“系统及设备全寿命周期的健康状态”，即从“被动维修”向“主动维护”转型。主动维护旨在对引起故障的根源性原因进行分析和干涉，以从源头上避免失效事件的发生同时提升设备的服役性能。
主动维护的优势在于：无论何种形式的被动维修都只能最大限度地保持设备的健康属性，而主动维护可以改善设备的固有健康属性；被动维修只能延缓故障发展过程或降低故障发生概率，而主动维护能改变故障发展方向及消除故障后果。主动维护的实施并不局限于设备的运行维护阶段，在必要时可以通过更改设计、优化制造或升级施工工艺等手段实现。
3高铁牵引供电系统故障预测与主动维护的目标
将故障预测理论与主动维护理念应用于高速铁路牵引供电系统中，应充分考虑并利用其多时空尺度性和动态性与随机性的特点。针对多时空尺度性，可将问题目标从不同的时间与空间层面进行划分，并采用多尺度建模方法、多尺度融合算法以及时空联合分析方法等进行分析；针对动态性与随机性，其实质表现为时间上的序列性结合空间上的概率性，因此可利用随机过程的数学工具进行统一建模分析，以期实现以下目标：
（1）对系统中存在的海量、繁杂、分布式的多时空尺度数据，建立统一的数据管理平台，对各种历史和实时数据进行高效地收集、存储和管理。
（2）结合牵引供电设备投运后全寿命周期的服役性态演变以及失效退化规律在功能性故障发生之前，对系统中可能存在的潜在故障与隐藏故障进行及时地识别与预测，以实现对故障的提早预警并将故障消灭在孕育阶段；若功能性故障已经发生，则进行快速准确的故障诊断，迅速识别故障元件或准确定位故障部位以及时排除故障。
（3）故障预测理论的实施最终要服务于主动维护目标的实现，因此在数据处理、故障预测、健康评估、可靠性和风险分析的基础上，充分利用以上故障预测理论的分析结果与结论，研究牵引供电系统的各类维修决策（维修时间决策、维修方式决策、维修周期决策和维修程度决策等问题、维修策略的优化以及最优组合问题，以最终形成一套高速铁路牵引供电系统维修维护的成套化解决方案，为涵盖维修规程制定、检修计划安排以及维修活动实施等各个阶段的运营维护工作提供理论指导与技术支撑。
参考文献
［1］李群湛． 论新一代牵引供电系统及其关键技术［J］．西南交通大学学报，2014，49（4）：559-568．
［2］何正友，程宏波． 高速铁路牵引供电系统健康管理及故障预警体系研究［J］．电网技术，2012，36（10）：259-264．
论文作者:张德新,廉栋
论文发表刊物:《电力技术》2016年第10期
论文发表时间:2017/1/9
标签：故障论文; 供电系统论文; 高速铁路论文; 主动论文; 设备论文; 尺度论文; 随机性论文; 《电力技术》2016年第10期论文;