余飛
(中國鐵路廣州局集團有限公司廣州動車段,廣東 廣州 511483)
為確保動車組運行穩定,在現行檢修規程規定的基礎上,楊柳絮高溫季節進一步縮短了CR400AF 型動車組牽引變流器統冷卻單元濾網清洗維護周期,且未有效針對動車組實際運行環境及部件性能狀態進行差異化檢修,導致部分車組過度維修,而部分車組因運行環境原因,牽引變流器濾網臟堵較快,無法滿足運行需求。因此需通過牽引變流器冷卻水溫度、環境溫度、牽引變流器工作功率等參數綜合判斷牽引變流器的散熱效率,進而判斷濾網的臟堵狀態。通過地面PHM 軟件系統在線監測線路運行列車的牽引變流器狀態,根據預設的判斷條件來確定是否進行變流器濾網的清理工作,以減少運用現場牽引變流器濾網的維護工作量。
CR400AF 型動車組牽引變流器濾網狀態相關的數據主要有:牽引變流器冷卻水進口1 溫度、牽引變流器冷卻水出口1 溫度、牽引變流器冷卻水進口2 溫度、牽引變流器冷卻水出口2 溫度、車外溫度等。
對變流器數據進行特性分析,包括單個變流器溫度數據和整車所有變流器溫度對比分析。
對于單個變流器:在相同功率條件下,分析各項點溫度的絕對值、變化率、與環境溫度的差值等特性的分布特性。
對于整車所有變流器:對比分析不同變流器相同項點溫度的差值分布特性。
通過對歷史正常數據和故障數據的特性分析結果對比,擬定預警策略,方案如下:
(1)溫度絕對值>閾值;
(2)溫度變化率>閾值;
(3)溫度與環境溫度差>閾值;
(4)不同變流器溫度差>閾值。
當以上條件某一個或某幾個同時觸發時進行預警,考慮到個別異常數據還應考慮條件觸發的持續時間。
選取5 列CR400AF 型動車組(3 列16 編組、2 列8 編組)正常運營車載網絡數據(MVB 數據),涉及32 個牽引變流器,3142個小時的數據,時間跨度四個季節(春夏秋冬)。
對所有牽引變流器的冷卻水進出口溫度進行統計,分析了不同溫度區間的占比,如圖1 所示。本批次數據的牽引變流器進出口溫度幾乎均小于55℃(6.3 億數據點出現20 個>55 的點),超過95%的溫度值小于40℃。

圖1 牽引變流器進出口溫度分布
對所有牽引變流器的冷卻水進出口溫度的變化率(℃/min)進行統計分析,溫度變化率分析結果如圖2 所示。由圖可知,本批次數據的牽引變流器進出口溫度變化率超過99.9%的值小于4℃/min,升溫速率主要分布在0~1℃/min,降溫速率主要分布在0~1℃/min 之間,約0.014‰的溫度變化率≥5℃/min。

圖2 牽引變流器進出口溫度變化率分布
偏離車外溫度值即進出口溫度與車外環境溫度的差值,對所有牽引變流器的冷卻水進出口溫度與車外溫度的偏差值進行統計分析,結果如圖3 所示。分析結果顯示,本批次數據的牽引變流器進出口溫度偏離車外溫度的值絕大多數小于20℃(高于20℃占比小于0.003‰),超過90%的偏離值分布在0~10℃之間。

圖3 牽引變流器進出口溫度偏離車外溫度值分布
變流器冷卻水溫度偏差值計算方法:先計算全列牽引變流器相同位置(進口1、出口1、進口2、出口2)的平均溫度,再計算每個變流器各處冷卻水溫度與對應位置的平均值的差值,即得溫度偏差值。分析結果如圖4 所示,結果顯示本批次數據的牽引變流器進出口溫度偏差值絕大多數小于4℃(高于4℃占比小于0.05%),超過60%的偏離值分布在-1~1℃之間。

圖4 牽引變流器進出口溫度偏差值分布
最小溫差值即全列所有牽引變流器同一位置冷卻水溫度的最大值與第二大值(兩者可相同)的差值。對所有牽引變流器的冷卻水進出口溫度的最小差值進行統計分析,結果如圖5 所示。結果顯示本批次數據的牽引變流器進出口溫度最小差值絕大多數小于4℃(高于4℃占比小于0.04%),超過98%的最小差值小于3℃。
根據以上分析結果,建議對變流器冷卻水溫度預警模型設置如下:
3.6.1 牽引變流器進口(出口)溫度≥55℃;
3.6.2 溫度變化率≥5℃/min;
3.6.3 偏離車外溫度≥20℃;
3.6.4 偏離平均溫度≥4℃;
3.6.5 最小溫差值≥6℃。
滿足以上5 個條件的某一個或某幾個條件同時滿足時,進行牽引變流器進口(出口)溫度異常預警。

圖5 牽引變流器進出口溫度最小差值分布
綜合考慮CR400AF 型動車組WTDS 數據傳輸情況及牽引變流器單體工作情況,實際在廣州局動車組PHM 軟件系統設置牽引變流器濾網臟堵預警模型如下:
4.1 牽引變流器進口(出口)溫度≥55℃。
4.2 冷卻液入口溫度大于50℃,且冷卻液出口溫度大于環境溫度16℃及以上。
4.3 冷卻液出口溫度比冷卻液入口溫度高6℃及以上。

圖6 地面PHM 系統牽引變流器濾網臟堵預警規則設置

圖7 地面PHM 系統牽引變流器濾網臟堵預警
通過連續一年CR400AF(-A)型動車組進行牽引變流器濾網視情清洗驗證,期間未發生超溫故障,驗證車組濾網視情修較固定周期清洗節省清洗任務量56.5%,論證了使用大數據方法利用地面PHM 系統軟件進行數據分析開展CR400AF 型動車組牽引變流器濾網視情清洗的可行性,后續將結合實際情況對模型進一步優化。