軌道車輛造修數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)研究

宋龍龍 姜艷 孫衛(wèi)平 徐桂紅

關(guān)鍵詞：軌道車輛；全生命周期；數(shù)據(jù)貫通；數(shù)據(jù)分析

0 引言

軌道車輛造修數(shù)據(jù)包含部件新造出廠履歷，關(guān)鍵檢測試驗信息、各級分解檢修（含臨修）的檢修信息[1]，例如影響行車安全和秩序的關(guān)鍵零部件裝車及下車信息、性能參數(shù)，隨運行里程和時間增加而衰退的性能參數(shù)，以及運用和高級修故障率偏高部件的裝車時間、更換時間、偶換率等信息[2]。

通過造修數(shù)據(jù)采集和分析，可以掌握主要部件性能參數(shù)隨服役時間和運用里程增加的變化規(guī)律，研究其性能變化規(guī)律與邊界條件參數(shù)（如線路、配屬、速度、實際工作時間、溫度、供應(yīng)商等）的關(guān)系[3]，為修程修制優(yōu)化及編制差異化檢修規(guī)程提供支撐，為新產(chǎn)品開發(fā)部件選型及設(shè)計優(yōu)化提供建議，并為后續(xù)精準(zhǔn)狀態(tài)修及預(yù)測修模型開發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐[4]。

針對以上問題，本文研究了一種軌道車輛造修數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提升數(shù)據(jù)分析效率。

1 造修數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析關(guān)鍵技術(shù)

1）統(tǒng)計量和趨勢分析

通過以統(tǒng)計量和趨勢分析對同型號產(chǎn)品、同類型產(chǎn)品，對產(chǎn)品的性能參數(shù)根據(jù)需求進(jìn)行統(tǒng)計分析。分析參數(shù)主要包括試驗環(huán)境應(yīng)力，直接輸出測量值以及試驗環(huán)境應(yīng)力與直接輸出測量值之間的內(nèi)在關(guān)系。試驗環(huán)境應(yīng)力主要包括測試時的濕度、溫度等，輸出測量值即為可通過儀器等工具直接測量讀取的值，試驗環(huán)境應(yīng)力和直接輸出測量值的關(guān)系為隨著試驗環(huán)境應(yīng)力的變化直接輸出測量值的變化情況。

2）基于退化軌跡的可靠性評估

根據(jù)樣本產(chǎn)品性能參數(shù)測量值、合格值和時間里程信息，初步描繪各樣本產(chǎn)品性能退化軌跡，根據(jù)軌跡基本形狀選擇合適的模型，計算模型參數(shù)，基于模型和失效閾值推算各個樣本產(chǎn)品的偽失效壽命，并對偽失效壽命的分布進(jìn)行假設(shè)檢驗，選取擬合度較好的分布即可計算得到產(chǎn)品可靠性曲線以及到達(dá)失效閾值時的壽命。

3）基于性能退化量分布的可靠性評估

根據(jù)樣本產(chǎn)品的性能參數(shù)測量值、合格值和時間里程信息，計算出各樣本產(chǎn)品退化量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并描繪出均值和標(biāo)準(zhǔn)差隨時間或里程變化的曲線。根據(jù)曲線的形狀選擇合適的模型，計算出模型參數(shù)。得出均值和標(biāo)準(zhǔn)差隨時間里程變化的方程，計算可靠性曲線以及產(chǎn)品到達(dá)失效閾值時的壽命。

2 系統(tǒng)平臺架構(gòu)設(shè)計

整體架構(gòu)設(shè)計遵循SOA的設(shè)計架構(gòu)思路[5]。交互層通過前后端分離的形式與應(yīng)用解耦，使交互層更加靈活，適應(yīng)不同崗位、不同場景的使用需求，前端技術(shù)使用基于JavaScript的前沿主流框架，和瀏覽器的整合性更好，體驗更佳；應(yīng)用層主要采用JAVA技術(shù)，使用springboot、dubbo等互聯(lián)網(wǎng)主流的開發(fā)框架，微服務(wù)、多線程、分布式的設(shè)計和實現(xiàn)保障了應(yīng)用的響應(yīng)效率和硬件資源的充分利用。同時在系統(tǒng)的設(shè)計上，為了將現(xiàn)有功能和新的模塊功能有機結(jié)合又不影響原有模塊的功能及部署，將當(dāng)前模塊獨立為單獨的微服務(wù)，獨立提供相應(yīng)模塊所需的接口能力。保證了全部應(yīng)用邏輯的一致性和穩(wěn)定性，模塊結(jié)構(gòu)的開放性、可拓展性、可維護(hù)性以及動態(tài)擴容能力。同時，在框架的搭建上，采用開源的框架，可以在保證經(jīng)濟性的同時有效地避免技術(shù)封鎖限制，因為開源框架的通用性，使得開發(fā)人員的培訓(xùn)學(xué)習(xí)周期變短，可以更快地進(jìn)行迭代升級工作，縮短開發(fā)周期。降低開發(fā)風(fēng)險、增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性。根據(jù)以上分析結(jié)果，架構(gòu)設(shè)計圖如圖1所示。

造修數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由獨立服務(wù)器或第三方虛擬機提供運行環(huán)境，數(shù)據(jù)源從原有系統(tǒng)（如MRO）中通過ESB/行云調(diào)取數(shù)據(jù)存儲至中間臨時數(shù)據(jù)庫，DARAMS 通過數(shù)據(jù)治理服務(wù)將臨時庫中的數(shù)據(jù)通過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換等處理同步到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)支持，整體數(shù)據(jù)存儲由MySQL提供結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲，Redis提供高速緩存及共享session服務(wù)，elasticsearch 提供非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存取（包括用戶元數(shù)據(jù)、計算中間數(shù)據(jù)，系統(tǒng)日志及業(yè)務(wù)日志）。Python為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提供方程求解、數(shù)據(jù)清洗等計算服務(wù)。Nginx負(fù)責(zé)模塊間路由及負(fù)載均衡。流量入口做了統(tǒng)一的權(quán)限認(rèn)證和服務(wù)調(diào)度，提高系統(tǒng)整體的安全級別，最終數(shù)據(jù)使用由前端WEB 圖表展示或API接口輸出其他系統(tǒng)使用。

造修數(shù)據(jù)分析模塊的主要功能是對采集到的造修數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，摸清收集項點測量值的統(tǒng)計學(xué)規(guī)律，進(jìn)行不同型號、不同修程間的測量值趨勢對比分析、測量值對試驗環(huán)境的敏感度分析以及性能退化分析。分為以下四個子功能模塊：1）性能指標(biāo)分析；2）趨勢對比分析；3）試驗環(huán)境分析；4）性能退化分析。

1）性能指標(biāo)分析

此模塊的功能是對產(chǎn)品各個采集場景的統(tǒng)計量進(jìn)行分析。實現(xiàn)利用帶正態(tài)擬合直方圖、箱線圖、批次圖對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，直觀展示數(shù)據(jù)的性能指標(biāo)的集中趨勢、分散趨勢、分布形態(tài)及可能的異常，為數(shù)據(jù)質(zhì)量提升奠定基礎(chǔ)，為性能退化分析中的分布選擇提供依據(jù)。模塊具體功能如下：

①根據(jù)需求創(chuàng)建分析模型，對產(chǎn)品統(tǒng)計量進(jìn)行分析，分析維度包括：型號、下車列號、批次號、采集場景、檢修前后和時間范圍；

②可對已創(chuàng)建模型進(jìn)行預(yù)覽、復(fù)制、修改、導(dǎo)出、刪除以及批量刪除操作；

③分析結(jié)果以圖表方式以柱形圖和箱線圖的形式展示。（圖2）

2）趨勢對比分析

此模塊的功能是對產(chǎn)品測量值或均值隨采集場景的變化情況進(jìn)行分析。實現(xiàn)利用柱形圖、箱線圖、折線圖和檢修前后差值圖對測量值在各修程間的變化趨勢，同時可以對比不同型號、不同個體間的趨勢和離散程度差異，用于識別性能指標(biāo)是否存在相對明確的退化趨勢，為性能退化分析中的退化參數(shù)擬合方式的選擇提供依據(jù)。模塊具體功能如下：

①根據(jù)需求創(chuàng)建分析模型，對產(chǎn)品測量值或均值隨采集場景的變化情況進(jìn)行分析，分析維度包括：型號、下車列號、批次號、檢修前后和時間范圍；②可對已創(chuàng)建模型進(jìn)行預(yù)覽、復(fù)制、修改、導(dǎo)出、刪除以及批量刪除操作；③分析結(jié)果以圖表方式以柱形圖和折線圖的形式展示。（圖3）

3）試驗環(huán)境分析

此模塊的功能是對產(chǎn)品檢修前后測量值與試驗環(huán)境溫度或濕度相關(guān)性進(jìn)行分析。實現(xiàn)利用帶回歸線的散布圖對測量值是否可能與檢測環(huán)境（溫度、濕度）有關(guān)；如果通過溫度、濕度的相關(guān)分析表明指標(biāo)變化與對應(yīng)因素存在較大的相關(guān)性，用戶需要剔除環(huán)境因素的影響后再進(jìn)行性能退化分析，從而保證性能退化分析結(jié)果的可信性。模塊具體功能如下：

①根據(jù)需求創(chuàng)建分析模型，對產(chǎn)品檢修前后測量值與試驗環(huán)境溫度或濕度相關(guān)性進(jìn)行分析，分析維度包括：型號、下車列號、批次號、采集場景、環(huán)境應(yīng)力、檢修前后和時間范圍；②可對已創(chuàng)建模型進(jìn)行預(yù)覽、復(fù)制、修改、導(dǎo)出、刪除以及批量刪除操作；③分析結(jié)果以圖表方式以散點圖的形式展示。（圖4）

4）性能退化分析

此模塊的功能是對產(chǎn)品性能達(dá)標(biāo)概率進(jìn)行分析。

實現(xiàn)了基于正態(tài)分布和威布爾分布的性能退化量分布法理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行性能退化分析。提供線性、對數(shù)、指數(shù)及常數(shù)形式擬合性能指標(biāo)隨時間/里程的變化規(guī)律并建立性能退化模型，根據(jù)分析得到的指標(biāo)達(dá)標(biāo)概率等結(jié)果，可確定當(dāng)前各修程的檢修效果，或匹配適當(dāng)?shù)臋z修間隔周期，達(dá)到優(yōu)化檢修規(guī)程的目的。

模塊具體功能如下：①根據(jù)需求創(chuàng)建分析模型，利用退化量分布法對性能達(dá)標(biāo)概率進(jìn)行分析，分析維度包括：型號、下車列號、批次號、采集場景、檢修前后和時間范圍、分析方法；②可對已創(chuàng)建模型進(jìn)行預(yù)覽、復(fù)制、修改、導(dǎo)出、刪除以及批量刪除操作；③分析結(jié)果以圖表方式以散點圖和曲線圖的形式展示。（圖5）

3 造修數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

客室空調(diào)機組檢修數(shù)據(jù)共涉及2個廠家、6個型號，共23個項點（包括整機、風(fēng)機、壓縮機、逆變器等性能），目前主要從整機性能、部件性能（風(fēng)機、壓縮機、逆變器等）兩方面選取9個項點數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以安裝座振動加速度性能分析為例進(jìn)行說明。

安裝座振動加速主要用來判斷壓縮機、風(fēng)機等振動源部件振動是否過大，或減震墊功能是否降低。目前四/五級修更新風(fēng)機軸承、清潔壓縮機表面、壓縮機安裝用減震墊狀態(tài)檢查。主要從不同修程、不同配屬路局、不同供應(yīng)商等維度開展分析。（圖6、圖7）

通過以上分析可以看出：

1）A廠家產(chǎn)品表現(xiàn)較B廠家加速度較為平穩(wěn)。

2）隨運用里程增加，振動加速度呈上升趨勢，分析可能為壓縮機減震墊老化導(dǎo)致。

3）五級修壓縮機、風(fēng)機更新后，振動加速度值有所改善。

4）振動加速度與路局相關(guān)性不大，隨運用里程增加呈上升趨勢。

4 結(jié)束語

通過本文研究，制定了動車組造修數(shù)據(jù)采集管理規(guī)定及標(biāo)準(zhǔn)，編制了造修數(shù)據(jù)采集模板，建立了造修數(shù)據(jù)采集分析平臺，對關(guān)鍵部件造修數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集，分析了關(guān)鍵部件性能參數(shù)全生命周期變化規(guī)律，評估了影響關(guān)鍵部件設(shè)計壽命的主要因素，形成分析報告，實現(xiàn)了對關(guān)鍵部件健康狀況和性能趨勢的預(yù)測。

通過造修數(shù)據(jù)采集和分析，掌握主要部件性能參數(shù)隨服役時間和運用里程增加的變化規(guī)律，研究其性能變化規(guī)律與邊界條件參數(shù)（如線路、配屬、速度、實際工作時間、溫度、供應(yīng)商等）的關(guān)系，為修程修制優(yōu)化及編制差異化檢修規(guī)程提供支撐，為新產(chǎn)品開發(fā)部件選型及設(shè)計優(yōu)化提供建議，并為后續(xù)精準(zhǔn)狀態(tài)修及預(yù)測為模型開發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐。