機車重要零部件檢修數據模型化技術研究

李成龍，楊 臻，王忠凱，陳 彥

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所，北京 100081；2.北京經緯信息技術有限公司，北京 100081）

機車作為一種大型機電設備，其結構功能復雜，零部件眾多，從設計、制造到運營、維修和保養，整個生命周期會形成成千上萬的維修保養數據。隨著鐵路信息化建設的發展，逐漸通過數字工裝和數字設備接口對在機車檢修過程中產生的機車重要零部件檢修質量數據進行采集。中國國家鐵路集團有限公司（簡稱：國鐵集團）、各鐵路局集團公司、站段、車間等的機車檢修數據規范尚未統一，使得檢修記錄未能夠按照標準格式進行采集，無法對數量龐大的檢修數據進行有效的數據處理和分析利用。

本文明確機車重要零部件種類，合理規范地組織和構建機車重要零部件檢修數據模型，統一數據信息編碼，并基于數據模型進行系統應用[1]。在不斷積累機車重要零部件模型化檢修數據信息的同時，將與機車相關的外部數據（天氣、時間、配件、使用地域、生產廠家、使用情況等）也進行匯集。通過綜合分析可以看出一臺機車自投入使用以來其性能指標和質量的變化情況，據此確定機車存在的普遍性故障、慣性重復故障以及零部件可能存在的質量問題和預測維護等，對提高機車設計、制造、運營管理水平，增強機車檢修效率，提升機車數據化檢修水平具有重要意義[2]。

1 數據模型化

1.1 數據模型發展

按數據組織形式，可將數據模型分為結構化模型、半結構化模型、聯機分析處理（On-Line Analytic Processing，OLAP）模型和大型數據模型。結構化模型于20 世紀60 年代末到90 年代初最早被提出，主要包括層次模型、網狀模型、關系模型和面向對象模型等；半結構化模型于20 世紀90年代末期開始出現，包括可擴展標記語言（XML，Extensible Markup Language） 模 型、JSON（JavaScript Objet Notation）模型、圖模型等；隨著電子商務、商業智能等應用的不斷發展，OLAP模型于21 世紀初開始出現，主要包括ROLAP 和多維型MOLAP 模型等；隨著大數據工業應用的快速發展，以NoSQL、NewSQL 模型為代表的大型數據模型于2010 年以來開始成為研究熱點。

1.2 數據模型化概述

數據模型化的內容包括3 部分：數據結構、數據操作、數據約束。數據結構主要描述數據的類型、內容、性質及數據間的關系；數據操作主要描述在相應數據結構上的操作類型和操作方式；數據約束主要描述數據結構間的語法、詞義聯系、制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，保證數據的正確、有效和相容[3]。

2 機車重要零部件檢修數據建模

機車重要零部件檢修數據建模要明確機車重要零部件種類，按照檢修內容和規則，明確檢修數據模版，統一檢修數據信息編碼，根據機車重要零部件各個部分在檢修過程中的相互關系，進行數據建模說明。

2.1 和諧型機車重要零部件

由于機車零部件種類多，需要采集的數據結構較復雜，本文將《和諧型機車重要零部件檢修記錄數據結構技術方案》中規定的對機車質量影響比較重大的18 類和諧型機車重要零部件作為研究對象。包括：牽引電機、主變壓器、主變流器、網控系統、受電弓、主斷路器、軸箱軸承、抱軸箱軸承、制動機系統、轉向架、列車供電裝置、驅動裝置、基礎制動裝置、低壓電器、輔助機組、主輔發電機系統、風源系統、柴油機[4]。

2.2 檢修數據模版

機車重要零部件檢修數據包括整車檢修數據和主要零部件檢修數據.本文將《機車技術管理規則》中明確的檢修記錄內容作為檢修數據模型化研究對象進行標準化設計，對檢修過程中出現的檢修項名稱和技術要求等進行模型化管理，主要包括基本信息、解體清單、部件檢修主要記錄、組裝清單、組裝關鍵數據和整機檢測試驗信息。

（1）基本信息

零部件基本信息應能體現整車和主要零部件的基本特征。零部件基本信息應包含型號、序列號、單件碼、制造廠家、出廠日期、下車車號、下車車型、下車位置、本次走行公里、累計走行公里、修程、檢修日期、累計時間、承修單位、質檢員姓名、驗收員姓名、上車車型、上車車號、上車位置、修竣后存放段編碼、修竣后存放段、修竣后存放地點、錄入人、錄入時間。

（2）解體清單

解體清單指零部件解體后的清單列表。解體清單信息應包含部件名稱、型號、序列號（出廠編號）、單件碼、作業者和備注，解體時是多個部件的應為多條記錄數據。

（3）部件檢修主要記錄

部件檢修主要記錄指部件解體后進行檢修的各項數據記錄。部件檢修主要記錄應包含檢修項目、技術要求（來源規程或工藝）、檢修前檢測結果、檢修簡記、檢修后檢測結果、作業者和備注。

（4）組裝清單

組裝清單指檢修完成后組裝的列表清單。組裝清單信息應包括部件名稱、型號、序列號（出廠編號）、單件碼、作業者和備注，組裝時為多個部件，則應記錄多條數據。

（5）組裝關鍵數據

組裝關鍵數據指組裝過程中關鍵的組裝數據。組裝關鍵數據信息應包括項點、技術要求（來源規程或工藝）、實測數據、作業者和備注。

（6）整機檢測試驗信息

整機檢測試驗指檢修結束后按照試驗要求對部件進行試驗。整機檢測試驗信息應包括試驗項目、技術要求（來源規程或工藝）、檢測或試驗結果、作業者和備注[5]。

2.3 統一數據信息編碼

通過對機務信息化基礎信息編碼的研究，制定數據信息對象的唯一標識，并形成同一信息對象在不同業務模塊中的代碼分類，從而實現信息共享。本文建立了機車各相關應用系統之間數據的關聯，勾勒出不同管理部門間的內在聯系，獲取實時、有效的數據，提高信息系統間數據傳導的真實度（數據在部門之間的可信任交付），建立機車管理部門的全方位數據視角，對領導決策和業務指導具有重要意義。依據全生命周期管理編碼理論，結合機車管理實際業務需求，提出相關基礎信息編碼。

（1）機車零部件編碼，包括產品標識代碼、單件碼、物資編碼、零部件分類代碼，以及各編碼之間的關聯和實例化。

（2）故障編碼，包括零部件分類代碼和故障模式編碼。

（3）其它基礎信息編碼，包括機車車型編碼、機車狀態編碼、軌距類型編碼、修程編碼、檢修基地編碼、段編碼、職務編碼、工種編碼等[1]。

2.4 重要零部件數據建模說明

本文結合每一類機車重要零部件不同的數據結構、數據約束、數據操作，以及零部件各個部分在檢修過程中的相互關系，基于檢修過程中各個節點數據，按照檢修規程進行標準化數據模型搭建。該數據模型具有可擴展性、靈活性、自描述性、開放性、跨平臺性和簡明性等特點[5]。

3 檢修數據模型化實例

參考零部件檢修C6 和C5 修檢修工藝和規程的要求，零部件上臺檢修先進行解體，針對解體的件分別進行檢修（測量、修理、更換）；檢修完成后進行組裝，同時記錄組裝時的關鍵組裝數據；組裝完成后進行整機監測試驗等內容。

3.1 牽引電機檢修數據模型

牽引電機檢修數據模型主要包含牽引電機檢修模型數據約束關系、牽引電機檢修模型數據結構、牽引電機檢修模型數據操作3 方面內容[6]。

3.1.1 牽引電機檢修模型數據約束關系

牽引電機檢修模型數據約束關系包含（1）基本信息，（2）主要部件檢修記錄、檢查結果描述和重要數值的記錄，（3）整機檢測試驗等約束關系[7]，如圖1 所示。

3.1.2 牽引電機檢修模型數據結構

牽引電機檢修模型數據結構以主要部件定子為例，包含定子的檢修項目、技術要求、檢修前檢測結果、檢修簡記、檢修后檢測結果、作業者等方面，如表1 所示。

3.1.3 牽引電機檢修模型數據操作

牽引電機檢修模型數據操作主要包括將數據錄入數據庫，模型數據的修改和刪除，以及提取數據供檢修業務人員查看或供其他相關系統使用。

3.2 輪軸驅動裝置檢修數據模型

表1 主要部件定子檢修數據結構表

輪軸驅動裝置檢修數據模型主要包含輪軸驅動裝置檢修模型數據約束關系、輪軸驅動裝置檢修模型數據結構、輪軸驅動裝置檢修模型數據操作3 方面內容[6]。

3.2.1 輪軸驅動裝置檢修模型數據約束關系

輪軸驅動裝置檢修模型數據約束關系包含（1）基本信息，（2）主要部件檢修記錄、檢查結果描述和重要數值的記錄，（3）整機檢測試驗等約束關系[7]，如圖2 所示。

3.2.2 輪軸驅動裝置檢修模型數據結構

輪軸驅動裝置檢修模型數據結構以主要部件主動齒輪和輪軸裝置為例，包含檢修項目、技術要求、檢修前檢測結果、檢修簡記、檢修后檢測結果、作業者等方面，如表2 所示。

3.2.3 軸驅動裝置檢修模型數據操作

軸驅動裝置檢修模型數據操作主要包括將數據錄入數據庫，模型數據的修改和刪除，以及提取數據供檢修業務人員查看或供其他相關系統使用。

4 檢修數據模型化應用

機車重要零部件檢修數據模型化的采集應用原型系統是機車重要零部件全生命周期管理的重要數據源之一。本文采用Java 語言進行系統開發，基于SSH（Spring，Spring MVC，Hibernate）系統架構，利用Oracle 關系型數據庫進行存儲，采用XML 進行數據結構描述，并將Weblogic 作為應用服務器。

該系統采集機務段（檢修段）、檢修廠模型化的檢修數據，實現采集結果的存儲、查詢、展示、統計、編輯、整理、分析等，主要包括模版管理、檢修數據采集、檢修數據統計查詢分析等功能模塊。該系統已經在部分機車型號的C5、C6 修過程中試用，可分析得出在某地使用的機車檢查某個部件的規定的周期，某機車需要更換某個配件的時間段和某機車下一次檢修時需要重點檢查的部位等[8-9]結論，從而顯著提高機車的檢修效率，同時提升機車的檢修質量。系統界面如圖3 所示。

表2 主要部件檢修數據結構列表

5 結束語

通過機車重要零部件檢修數據模型化技術研究，能夠更好的解決機車重要零部件數據格式的標準化問題，減少了檢修數據采集和使用面臨的困難，確保采集到的檢修數據的可用性。檢修歷史數據能夠為檢修作業提供數據參考，通過數據技術分析檢修模型化數據，對故障進行預測，提高檢修作業的效率，對機車零部件資質、采購、故障、維修、質量、成本等管理方式產生積極深遠的影響，顯著降低機車運營成本，同時顯著提高了機務信息化水平。