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鐵路機車車輛車輪故障預測及健康管理技術研究及應用

2022-01-11 08:33:30寧友波楊延峰張關震
鐵道車輛 2021年6期
關鍵詞:鐵路故障信息

張 斌,寧友波,楊延峰,劉 通,張關震

(1. 中國鐵道科學研究院集團有限公司 金屬及化學研究所,北京 100081;2. 中國國家鐵路集團有限公司 機輛部,北京 100844)

車輪作為機車車輛的重要走行部件,起著承載和導向作用,其安全可靠性與列車的平穩運行密切相關,是影響鐵路機車車輛運營安全的重要因素。同時,合理的車輪運用維修方案能延長車輪使用壽命,降低機車運營成本。基于可靠性、安全性、經濟性等方面考慮,以預測技術為核心的故障預測與健康管理(PHM)受到越來越多的重視和應用,已成為鐵路新產品研發和質量保障的一項關鍵技術[1]。

本文借助PHM技術,結合車輪失效分析的研究成果及應用現狀,設計了一套機車PHM+車輪系統,并以該系統為例開展機車車輪PHM技術的研究。

1 鐵路機車車輛車輪信息的采集追溯機制

基于RFID技術的機車車輪信息自動采集技術和設備,包括安裝在機車車輪上的RFID標簽,自動識別和采集機車車輪RFID標簽信息的地面安裝式和手持式識別系統。車輪被賦予唯一標識代碼,利用RFID、溫度及振動傳感器等傳感技術實現車輪制造、運用、檢修和報廢的全壽命周期數據采集,建立起全路機車車輪的蹤跡追溯機制。圖1為早期的故障車輪。分析發現,車輪輻板位置的焊補缺陷是引發車輪崩輪的主要原因。限于當時的技術水平和能力,為了追查同時期、同批次的焊補車輪流向,相關單位投入了大量的人力和物力。由于沒有大數據系統,查找問題車輪的去向相當困難,很有可能會遺漏,但隨著PHM系統的建立,追查產品信息已成為該系統的一項基本功能,圖2為PHM系統車輪信息查詢和檢索功能示意圖。

圖1 早期故障車輪

圖2 PHM系統車輪信息查詢和檢索功能示意圖

2 鐵路機車車輛車輪的故障預測

車輪在運用過程中常見的損傷主要有踏面損傷和車輪內部疲勞(輞裂)兩大類[2]。車輪發生輞裂時的失效分析表明,車輪踏面下10~20 mm處一定尺寸的脆性非金屬夾雜物是誘發輪輞裂紋的主要原因,可見輞裂故障屬于車輪制造工藝質量問題。由于故障車輪同批次的車輪鋼坯采用相同的冶煉工藝,因此其他同批次的車輪內部非金屬夾雜物的水平可能與故障車輪相當,也存在發生輞裂故障的風險。

圖3為PHM系統車輪質量溯源和故障預測功能示意圖。如圖3所示,通過該系統可追查到與輞裂車輪同批次車輪產品的去向,如所屬車輛、配屬的路局、運行的線路情況等等,同時還可以對該批次車輪的源頭制造數據進行追溯,如該批次車輪的非金屬夾雜物及在踏面下的分布狀況、車輪報廢率以及在制造環節與車輪質量相關的控制要素等等,幫助分析故障車輪及同批次車輪的根本質量問題,使車輪的制造工藝水平及產品質量得到提高。

圖3 PHM系統車輪質量溯源和故障預測功能示意圖

此外,通過分析系統庫中與輞裂車輪同批次在役車輪的制造和修程中車輪內部夾雜物的探傷數據,能夠預測這些車輪發生輞裂的可能性,從而有針對性地進行防控和處理,避免不必要的報廢。

3 鐵路機車車輛車輪的健康狀態評估

車輪PHM技術是以車輪相關數據和理論分析模型為基礎,采用物理模型與數據驅動相融合的方法匯總各類制造、監測、檢測信息,利用車輪振動信息(表面傷損或內部傷損)、輪軌力信息(車輪多邊形及剝離)、探傷信息(內部傷損)來衡量車輪的傷損狀態,利用尺寸信息來表征車輪磨耗狀態。圖4為鐵路機車車輛車輪的健康狀態評估模型。圖4中,車輪振動信號在經過預處理、頻域分析、主成分提取后進入PHM工具箱,利用鋼軌上安裝的特殊應變片傳感器測量輪軌力,用以衡量車輪傷損情況;收集的輪軌力信號經過帶通濾波、時域分析、主成分提取后再經過傳輸系統進入到PHM工具箱中;探傷波形信號經過時域分析、主成分提取后也進入PHM工具箱;系統將人工測量結果進行線性回歸,將生成的線性回歸結果與智能檢測設備結果相互校驗,最后生成尺寸結果進入到PHM工具箱中。PHM工具箱依據采集數據進行健康評估、剩余壽命估計、報警提示及維修策略輸出。

圖4 鐵路機車車輛車輪的健康狀態評估模型

4 鐵路機車車輛車輪的檢修方案

車輪屬于易損耗部件,其壽命很大程度上是由旋修量和旋修次數決定的,減少車輪的旋修量和旋修次數可以延長車輪使用壽命。在車輪運用過程中,旋修不及時會產生安全隱患,頻繁、過度和不當旋修則會造成較大浪費,所以經濟性的旋修策略顯得尤為重要。

前期研究成果表明,經濟性旋修策略大致需要考慮以下3個方面:

(1) 尺寸信息。根據踏面磨耗量、輪緣厚度、直徑、整車輪徑差及旋修周期內車輪磨耗量確定旋修深度;

(2) 報警信息。通過不同車輪報警類型(如超聲波探傷、振動報警等)及級別,初步確定旋修深度;

(3) 預防性旋修。針對車輪長時間不旋修會發生深度裂紋(例如制動熱裂紋)的情況,超過一定周期時會提示車輪旋修,避免單個車輪旋修量過大。

結合車輪經濟性旋修決策流程如圖5所示。

圖5 經濟性旋修決策流程

5 鐵路機車車輛車輪的綜合數據分析

機車車輛車輪故障預測及健康管理系統以大屏形式直觀體現各級鐵路運用部門統計分析數據,科學而實時地展示機車車輛車輪匯總統計、健康管理、檢修作業、檔案信息等信息,可為車輪生產制造、運維管理、維修決策提供強有力的數據支撐。

例如車輪踏面損傷中的滾動接觸疲勞剝離問題是多年困擾鐵路運營的難點[3]。PHM系統能綜合考慮車輪所屬車輛的軸重[4],運行的線路條件[5],雨、雪等服役環境[6]、車輪噴砂所選用的砂粒大小等車輪外部因素,以及車輪微觀組織結構均勻性[7]、非金屬夾雜物尺寸大小[8]等車輪內在因素對車輪踏面接觸疲勞性能的影響,從車輪材質、運行線路、配屬車型的適用性等多角度進行全面系統的綜合分析,找出剝離輪的實質影響因素,提出有針對性的建議和改進措施。根據PHM中大數據的統計分析結果,若是車輪材質對線路的適用性不理想,可以更換車輪材質;若是車體本身的問題,可以優化轉向架等部件的結構;若無明顯規律,而是普遍性的批量問題,則需要結合大數據的深度分析結果篩選出既有車輪中適用性相對理想的材質,以此材質車輪的各項指標為基礎,開發新材質車輪,制定新標準。圖6為結合車輪實際服役情況的統計分析功能示意圖。

圖6 結合車輪實際服役情況的統計分析功能示意圖

6 應用情況

目前,機車車輪故障預測與健康管理系統已在中國國家鐵路集團有限公司部分局段進行試點應用,其效果主要體現在以下3個方面:

(1) 保障安全。實現車輪的制造、檢修、運用、監測檢測等信息數據的互聯互通,快速收集故障車輪歷史數據和定位關聯隱患車輪,建立車輪蹤跡追溯機制。運用大數據分析技術實現車輪健康狀態實時評估及不良狀況提前預警。

(2) 提高經濟性。利用系統中的經濟性旋修數學模型,實現綜合考量尺寸、傷損、預防機制和應急處理等因素的車輪經濟性旋修策略落地,試點單位試用過程中以平均單次旋修量減少20%為類比,可合理延長車輪使用壽命,降低車輪采購及壓裝等的成本,同時優化機車車輛小修、中修及大修的檢修計劃,提高機車運用周轉率。

(3) 輔助車輪管理。建立起車輪全壽命周期數據,為運用及管理部門提供車輪磨耗和運用數據,并自動生成車輪相關報表,及時找出車輪運用和維修過程中存在的問題,輔助車輪管理。

7 結束語

機車車輪PHM系統運用物聯網完成車輪的生產制造、加工組裝、運用檢修及傷損分析等多元信息的采集和融合處理,不僅實現了全路機車車輪狀態的實時查詢和追蹤溯源,更可有效實現面向全路機車車輪全壽命周期狀態的智能化管控、大數據分析和科學預測。該項技術能夠推進“可預見性維修”進程,提高車輪的安全性、維修性、測試性、保障性和可靠性,成為機車車輪新產品研發和質量保障的一項關鍵技術。

隨著PHM技術在機車車輪領域的深入發展和運用積累,該技術可逐漸向機車車輛其他重要部件拓展,如電機、齒輪箱等,形成機車車輛重要安全部件的綜合故障預測和健康管理大系統。在鐵路信息化建設統一部署下,車輪故障預測及健康管理系統和其他檢測監測系統將實現信息互通互聯,在大數據分析和智能裝備技術的共同作用下,為我國鐵路運輸的安全平穩保駕護航。

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