和諧型機車走行部智慧運維系統的狀態修研究

樊祥葉

(中國鐵路上海局集團有限公司 合肥機務段，合肥 230011 )

1 引言

隨著鐵路機車運營朝著高速、重載、長大交路發展，對機車走行部關鍵部件的質量狀態提出了更高要求。目前國鐵集團為保證機車的安全運營，現有機車采用定期維修的方式，而非基于機車各部件的健康狀態進行維修[1]，導致投入大量人力、物力，造成過度維修及人力和資源的浪費。

國鐵集團一直致力于尋找一種新的運營方式去管理機車走行部關鍵旋轉部件的運維工作[2]，傳統以計劃修為主的修程管理模式已不能滿足機務段運維管理和提高經濟效益的要求，機車走行部修程修制由計劃修向狀態修方向邁進已成為必然。如何在保障安全可靠運營的基礎上最大限度地降低維修成本，提升軌道交通設備智能化管理水平，已成為行業廣泛關注和研究的熱點。國鐵集團于2019年提出了“和諧型機車修程修制改革實施方案”[3]。方案明確提出需加快安全保障能力建設，要求各集團公司“深入開展故障預測與健康管理(Prediction and Health Management PHM)研究與應用[4]，為和諧型機車修程修制改革提供技術支撐”。

為了滿足機車運營發展需求，擬采用基于廣義共振與共振解調的機械設備故障診斷技術[5]，通過大數據、云計算、人工智能等先進成熟技術[6]，建立起機車走行部關鍵部件全壽命周期的維修維護管理體系，旨在全面提升機車走行部關鍵部件的維修管理能力，鼎助裝備長期安全運行和智慧運維。

2 機車走行部智慧運維系統理論基礎

2.1 機車故障診斷方法

隨著設備故障監測、故障機理診斷研究深入，故障診斷方法在各行各業廣泛應用。振動監測和振動分析是公認的識別機械故障的經典方法。早在50多年前，振動監測方法就已經在國外被提出，由于振動監測與數據分析技術知識以及應用經驗的缺乏，所以這項技術在當時未被廣泛應用。基于多年的技術實踐與經驗積累，本系統擬通過“廣義共振與共振解調技術”來實現對鐵路機車走行部關鍵部件的故障診斷。

共振是機械系統受外部作用下的激勵頻率接近或等于其系統頻率時，所產生的強迫振動幅值放大的現象。“廣義共振”拓展了經典共振的定義范圍，它除了涵蓋經典共振的過程外，還包括了振動的“過渡過程”(即共振的“發生過程”和“結束過程”)。這是一切事物的內在規律，即使軸承滾動工作面發生微米級的裂紋損傷，其在運轉過程中所產生的沖擊也能激起廣義共振現象，因此識別并提取損傷所引起的該信息，可以幫助識別機械故障。

通過安裝傳感器接收振動和對沖擊廣義共振，實現廣義共振信號的提取，進而對廣義共振信號進行解調，剔除所有無害的振動譜，對有害的沖擊譜進行保留。

通過研究旋轉機械的幾何結構及運行規律，可以建立起軸承、齒輪、踏面等故障的一系列數學模型，解決了故障定性(確定故障部位)問題，如表1所示。

表1 走行部故障數學模型

廣義共振和共振解調技術解決了故障信號敏感和變換的問題。但初級診斷僅僅利用共振解調信號的幅度信息描述機械故障綜合沖擊的程度是不精確的，

應進一步利用共振解調頻譜之幅度和頻率信息來診斷機械發生故障的零部件及故障的程度，從而實現精準診斷，輸出分級報警。

公式(1)用于評價故障嚴重程度。

(1)

其中，Adb為故障級差；SV為檢測沖擊值大小的物理量(1SV表征半波正弦沖擊脈寬為20μs、峰值為0.01g(g為重力加速度)時的對應加速度量值)；n為監測部件所在軸的轉速(單位為r/min)；D為監測對象所在軸的軸直徑(單位為mm)；

除了以上數學模型外，本系統還采用了多因素、多參數聯合診斷決策，基于模糊數學、數值分析和統計學的多參量相關加權決策，信號定常性準則，規則抽取準則和不規則抽取準則等共同組成故障診斷方法論體系。

2.2 機車健康評估方法

基于層次分析法的多維度、多參數綜合健康評估模型，結合車載系統采集到的數據和現場獲取到的維修數據以及軸承參數等相關數據，可以實現機車走行部旋轉部件健康狀態評估，輸出健康狀態評估結論，模型如圖1所示。

圖1 走行健康評估模型

走行部件健康評估需針對各類數據進行處理，如報警數據、趨勢數據及其他數據。

(1)報警數據通過報警判斷決策模塊完成數據分析與評估。

(2)趨勢數據通過特征提取模塊完成對應特征參數的提取。

(3)趨勢數據通過趨勢判斷決策模塊完成數據分析與評估。

(4)其他數據完成所需特征參數的提取。

將各類數據處理結論送入綜合決策模塊，完成最終的健康評估，并對外輸出健康等級。軸承、齒輪和踏面采用的判斷標準一致，如表2所示。

表2 健康等級標準

建模過程中，本系統依據應用大數據統計結論及應用經驗分配權值(初始值)。可根據實際應用效果，動態更新健康評估模型權值，提升健康狀態評估精準度。

2.3 剩余運營里程預測方法

剩余運營里程預測模型包括數據輸入、數據清洗、特征提取、動態壽命預測、結論輸出五個過程，如圖2所示。

圖2 剩余運營里程預測模型圖

(1)輸入數據

包括基礎監測數據及其他輔助數據。其中基礎監測數據包括報警信息、溫度信息、沖擊dB趨勢數據、SV趨勢數據等；其他輔助數據包括健康評估結論數據、維修信息、里程信息。

(2)數據清洗

包括重復值，缺失值，離群值的識別與處理。

(3)特征提取

針對振動沖擊信號開展退化特征提取的方法主要有時域分析法、頻域分析法以及時頻分析法。計算沖擊特征值的均方根值(rms)，對于連續型信號，rms的計算值計算公式為：

其中，y(t)為振動沖擊信號dB值，T為時間間隔寬度。

對于離散型信號，rms的計算值計算公式為：

(4)動態壽命預測

基于機械構件振動信號特征特點，建立剩余運行里程預測方法，該方法建立三階段退化過程，即磨合期、第一階段(平穩階段)和第二階段(快速退化階段)；

確定磨合期：診斷對象初始投入使用時存在磨合期，在磨合期內，診斷對象振動特征不穩定，或呈現下降趨勢，因此不應該將該階段計入特征預測過程；本方法通過統計已有樣本的磨合期長度，給出診斷對象在磨合期的平均里程。

第一階段(平穩階段)：診斷對象在第一階段數據特征保持平穩，沒有顯著的上升趨勢，這是因為該階段軸承處于健康的工作狀態，不具備退化特性。

第二階段(快速退化階段)：診斷對象在第二階段數據特征非線性遞增，在第二階段，診斷對象性能開始退化，因此可以根據第二階段的數據特征進行退化建模。

(5)數據結果輸出

輸出預測的剩余使用里程。

3 和諧型機車走行部智慧運維系統構建

基于運維系統管理的理論基礎，運用共振與共振解調的故障診斷技術，結合大數據、云計算、人工智能等技術，構建機車走行部全壽命周期的運維管理系統。此運維系統主要包括走行部車載故障診斷系統(以下簡稱車載系統[7])與走行部地面健康管理系統(以下簡稱地面系統[8])兩個部分組成。

3.1 車載故障診斷系統

車載故障診斷系統安裝在機車走行部上，機車線路運行期間對走行部關鍵部件(軸承、齒輪、踏面)開展多物理量狀態特征數據的動態采集，基于廣義共振與共振解調的機械設備故障診斷技術，實現關鍵部件故障診斷，完成分級報警信息輸出。

(1)對于重大故障：及時通知司機，基于車載提示內容，或故障發生后的既定措施，指導司機、地面調度人員及時采取相應措施，從而保障機車運行安全。

(2)對于一般故障：將數據采集、保存，待完成行車任務后，由地面系統分析評估，進行維修判斷。

車載端系統由車載數據分析裝置(主機)、數據預處理裝置、多物理量信號采集傳感器、轉速傳感器和相關連接電纜等組成，如圖3所示。

圖3 車載端系統組成示意圖

多物理量信號采集傳感器安裝在監測對象附近，監測對象的振動、沖擊、溫度等信息，通過多物理量信號采集傳感器采集、數據預處理裝置的處理，最后被送入車載數據分析裝置(主機)，主機輔以車輪轉速信號完成對監測對象的分析診斷判斷。

3.2 地面健康管理系統

地面健康管理系統是由多個子系統模塊組成，如圖4 所示。

圖4 走行部智慧運維地面健康管理系統

數據處理子系統：負責收集、解析并向數據庫存儲走行部車載監測數據、同時負責統計系統運行所需的數據。

健康評估及壽命預測子系統：負責評估走行部關鍵部件的健康狀態及預測部件剩余使用壽命，提供運維指導建議。

數據展示子系統：負責將經過統計、分析及評估后的數據進行展示，在終端展示人機交互信息。

數據同步子系統：負責將走行部段級數據庫同步至局級數據庫，方便局級用戶統一集中管理。

數據交互子系統：負責從其他廠家系統獲取本系統所需數據、負責向段級信息平臺發送結論數據。

本地數據庫：布置在用戶端數據服務器，負責數據的存儲。

上述兩個系統通過數據流、信息流而構成一個相互依存相互約束的整體，其中車載系統動態數據通過地面健康評估實現在線狀態故障預測和實時預警，真正扭轉過去計劃修時代，開啟信息化、智能化運維狀態修的新局面[9]。運維狀態修是指在設備狀態檢測的基礎上，按照設備應用頻率及其性能退化特征等因素，運用數理統計方法，通過大數據關聯分析，自動生成科學合理的維修方案[3]。根據運維系統關鍵部件，狀態修對象包括機車走行部軸箱軸承、電機軸承、傳動齒輪和輪對踏面等，其綜合判斷的整體邏輯如圖5所述。

圖5 運維狀態修綜合判斷邏輯

(1)首先判斷狀態修對象的實時故障狀態，若影響安全行車，則及時維修。

(2)若不影響安全行車，則機車跟蹤運用，并根據地面系統健康狀態評估結果，結合壽命預測結論，給出維修建議，結合機車現有修程修制要求，進行維修保養。

4 機車走行部智慧運維系統的應用

以某車型機車走行部軸箱軸承故障(經拆解確認該位軸承外環剝離故障)案例為例，運用本系統軟件對該位軸承的歷史監測數據進行自動分析如下：

(1)該車運營約35萬公里時，56位軸箱軸承發現存在外環故障特征，本系統評估給出剩余使用里程預測值約為85萬公里。

(2)隨著運營里程軸箱軸承狀態持續變化，在機車運營約45萬公里時，出現初期故障信息，首次評估該位軸承狀態為亞健康，此時系統給出剩余使用里程預測值約為29萬公里。

(3)當運營里程約47萬公里時，該位軸箱軸承故障信息明顯，系統評估該位軸承此時的健康狀態為輕微故障，系統給出的剩余使用里程預測值約為10萬公里。

(4)當機車運營約48萬公里(2020年6月)時，對該軸承進行拆裝，發現外環剝離現象。拆解照片如圖6所述。

本系統對該案例數據分析過程如圖7所述。

圖7 剩余壽命預測曲線

綜上所述，該機車56位軸箱軸承剩余壽命預測結果符合系統預期且應用效果良好。

通過大量上述故障案例數據的驗證，表明本系統能夠實現對機車走行部關鍵部件(軸承、齒輪、踏面)健康狀態的準確評估及預測，為準確指導現場掌控關鍵部件狀態、維修計劃提供數據支撐。

5 討論

創建走行部智慧運維系統，其意義在于有效地推動鐵路交通機車維修體制的變革，促進計劃修向狀態修的轉變，達到安全保障、降低事故風險，進一步增強機車的檢測、監測、維護等方面能力，提升機車檢修效率和管理水平。從而提高機車的可靠性和上線率，及時發現機車早期故障進行定點維修，有效的避免了失修以及過度維修的情況，較好的降低了運營維修成本。下面結合一臺HXD1C機車牽引電機軸承故障實例論述走行部智慧運維系統如何實現降低維修成本，提高維修質量及實現智慧運維的。

抽查系統2021年1月25日至2月24日一個月HXD1C-0878機車電機軸承適時預警信息，自1月27日首次出現該機車3-5位電機軸承預警信息開始，1月29日(記錄重復預警1次)、30日(記錄重復預警2次)，2月3日(記錄重復預警3次)、5日(記錄重復預警4次)、9日(記錄重復預警5次)連續6次進行預警，結合系統評估2月11日落修分解發現該電機軸承外圈存在壓痕、輕微剝離，及時消除一起走行部故障隱患[10]。

(1)降低成本。如果沒有及時準確判別，造成電機軸承嚴重燒損故障而發生救援，不僅影響正常的運輸安全生產秩序，救援還將帶來大量人力、物力、時間消耗，另外，給電機的維修帶來更大檢修成本，以目前市場價大修一臺大功率交流牽引電機20萬元來計算，極大增加了檢修成本，而目前僅需更換一套軸承即可。

(2)實現精準維修。目前，鐵路行業大力提倡“人防、物防、技防”三位一體，實施科學精準檢修，技防是其中一個重要環節，這與目前我段實施的智慧檢修思路相吻合，本系統從上述案例應用中可以充分體現技防發揮了重要作用。

(3)實現智慧運維[11]。目前我段推進的和諧型機車走行部智慧運維系統已實現機車故障適時預警及機車履歷填寫、修程管理、質量信息反饋、檢修報表自動生成等多個功能融合，系統結合大數據及存儲記憶能力適時加強機車檢修質量動態管理，具備故障信息的及時反饋、處理、統計、查詢等功能，為實現機車狀態修及修程修制改革提供重要決策依據。

綜上所述，本系統的應用可以實現：

(1)突破機車傳統維修模式，提升鐵路機車維修技術發展。

(2)實現故障早期預警，將故障隱患消除在機車上線運行之前，提高機車質量可靠性保障。

(3)實現機車運行狀態信息、基礎信息、預測指標等數據的匯聚，以多維度、多系統數據驅動運營支撐決策，提高鐵路交通設備管理水平。

(4)優化機車走行部檢修管理模式，有效提升機車運用效率。

(5)有效地推動鐵路機車維修體制的變革，促進計劃修向狀態修的轉變。

6 結語

(1)利用廣義共振與共振解調的故障診斷技術，基于“免疫維修設計”理念，逐步實現“計劃維修”向“狀態維修”轉變，保障運行安全，提升維修效率，是機車走行部維修技術未來發展方向之一。

(2)運維、檢修人員通過機車走行部智慧運維系統對機車在線監測數據進行分析，掌握其發生、發展和變化規律，從而確定機車的運行狀態，提前制定維修計劃，最大限度地發揮設備的利用率，減少計劃維修的盲目性，提高維修工作效率。

(3)基于長期的系統應用，可以將走行部運營、檢修管理水平提到一個新的高度。通過先進的科技手段不斷提高機車設備的安全可靠性、行車組織能力、客運組織能力、設備維修能力、應急處置能力等，提高機車的可用性和上線率，促進鐵路機車運維技術進步。