佘云祥 李天一 楊楠



摘要:列車可編程邏輯控制單元產品應用現場替代列車大量繼電器、接觸器,降低運維成本提升安全性的同時,產生了大量輸入采集、輸出控制、點位監測數據。提出一套針對現場多設備、多物理量、多尺度、多概率的評估方法,并分析了借助數字孿生技術構建列車控制信息模型的可行性。構建了健康管理系統控制信息模型,其中包括關系型數據庫和非關系型數據庫的構建。目前,LCU應用現場列車內嵌綜合健康管理系統已應用于部分城軌列車可編程邏輯控制單元裝車現場,應用情況良好。
關鍵詞:城軌列車;數字孿生;可編程邏輯控制單元;內嵌綜合健康管理系統;數據分析
中圖分類號:U268.2 文獻標志碼:A doi:10.3969/j.issn.1006-0316.2023.03.007
文章編號:1006-0316 (2023) 03-0041-06
Investigation on Health Management Technology of Operation Data of
Logic Control Device of Urban Rail Trains
SHE Yunxiang1,LI Tianyi1,YANG Nan2
( 1.Shenzhen Metro Group Co., Ltd., Shenzhen 518040, China;
2.Chengdu Yunda Technology Co., Ltd., Chengdu 610000, China )
Abstract:The product of train programmable logic control unit replaces a large number of relays and contactors on the site, which reduces the operation and maintenance costs and improved the safety. At the same time, a large number of input acquisition, output control and point monitoring data are generated. A set of evaluation method for multi-device, multi-physical quantity, multi-scale and multi -probability are proposed. And the feasibility of building train control information model with the help of digital twin technology is analyzed. The control information model of health management system including the construction of relational database and non-relational database is constructed. At present, the train embedded integrated health management system on the site of LCU application has been applied to some urban rail train PLC unit loading sites and performs well.
Key words:urban rail train;digital twins;programmable logic control unit;embedded comprehensive health management system;data analysis
城軌列車車上設備、繼電器、接觸器等運行環境復雜,受振動、電磁、電源波動、溫度變化等因素影響,易產生設備故障、觸點變形、粘連或無法吸合[1]。SIL4級可編程邏輯控制單元(LCU,Logic Control Unit)應用以來,通過多CPU(Central Processing Unit,中央處理器)比對、高冗余特性,有效解決了復雜環境下列車繼電器控制電路故障頻發、檢測困難、維護成本高等共性難題。
同時,由于列車設備眾多,一些設備的異常最終可能影響列車動車、開門、升弓等關鍵功能,最終導致列車退出運營甚至線路延誤。LCU恰好具備互聯設備多且處在關鍵指令收發節點的特性,并且具備相對豐富的監測點位。其接收的指令數據與發出的控制指令針對不同線路同類外部設備往往具有相似特性。例如,在列車到達出入庫轉換區后,為保證受電弓和受流靴安全快速切換,采用安全可靠的“二乘二取二”冗余架構的LCU代替傳統繼電器控制電路,同時充分考慮弓靴轉換時的各種控制邏輯,確保在出入庫進行轉換時可以快速、安全、可靠地執行升降弓、升降靴的操作[2]。
通過對列車車輛LCU控制邏輯、LCU運行數據、車輛電氣圖及車輛設備特征進行收集與分析,構建列車控制信息模型,并在設計階段對車輛關系型數據建立模型,試運營階段通過對LCU運行數據的收集實現數據關系的學習與標定,運營階段對相關數據進行準確性判斷及趨勢分析。
1 健康管理系統數據落地網絡架構
現代的地鐵列車逐步安裝了LCU、走行部狀態監測系統、車門診斷系統、空調監測系統、軌道監測系統和弓網監測系統等。現有技術中并沒有將上述各個關鍵監測子系統互連的數據集成[3]。
LCU一般分布在列車各個車廂電氣柜,具備維護數據外發能力,LCU機箱內部網絡采用兩路CAN(Controller Area Network,控制器域網)總線冗余通信。正常工作時,兩路CAN總線同時參與通信。當任一CAN異常時,維持另一路CAN總線運行,保證LCU內部數據正常通信[4]。LCU維護數據用于列車實時顯示信息、或經其他系統將數據轉發落地后存儲分析。LCU維護以太網(ethernet,ETH)通信網絡拓撲如圖1所示。
為LCU維護數據在地面端實時分析展示,并在地面監控全線路車輛運營狀態,通過4G/ 5G/WLAN/微波或定期由維護人員轉儲等車地通訊手段,將LCU列車運行數據落地。LCU實時、歷史控制數據落地網絡拓撲如圖2所示。
LCU數據通過LCU內部數據采集層,經過數據接收,之后分別通過數據層、服務層、應用層進行落地、存儲,為應用層對數據長期分析、建立數據集、標定做準備。
2 健康管理系統控制信息模型
地面接收LCU數據后,首先將數據分為狀態數據與運行數據兩大類。并通過服務層提供不同服務,用以查詢數據層數據,并提供數據接口。應用層作為與用戶交互的界面,主要通過數據接口,完成對LCU狀態數據、LCU控制數據的分類展示。其數據流如圖3所示。
在數據層、服務層,能夠將包括LCU溫度、設備內電壓監控、故障及狀態等信息在內的狀態數據,與包括LCU輸入、輸出、控制命令、反饋數據在內的LCU運行數據兩大類數據,通過LCU裝車方案設計及LCU邏輯梯形圖細分至已分類設備與未知關系類型。
2.1 關系型數據庫構建
2.1.1 電氣圖關聯信息提取
通過LCU替代列車繼電器電氣原理圖,可以獲取LCU輸入與輸出間的關系。受電弓保持指令原車電氣原理圖如圖4所示,其作為來自TCMS(Train Control and Management System,列車控制和管理系統)控制命令受電弓保持指令的輸出。
LCU除替代繼電器(圖4)進行基本邏輯控制外,還替代部分列車線[5]。據此,將其點位分類為列車受電弓模塊相關,其產生的數據納入弓控制關系型數據庫。
2.1.2 梯形圖關聯信息提取
由于LCU具備內部、LCU間級聯、TCMS通訊機制,以往通過列車線在車間傳遞的信號,在LCU改造后基本可以實現在LCU間內網傳輸或通過TCMS下發指令,并能夠在繪制相關梯形圖時使用來自網絡的數據。這些數據通常以級聯中間變量或TCMS控制命令的形式出現在梯形圖中[6]。
將編寫好的模板導入系統,系統會以線路編號、LCU名稱、車型、邏輯項編碼、邏輯關系等作為檢測條件,判斷是否已存在。如果存在則跳過,不存在則新增,避免產生重復項。
如圖5所示,可以確定弓信號所有相關LCU輸入、中間變量信息,據此能夠將其點位分類為列車受電弓模塊相關[7]。通過軟件標記,數據采集層將其產生的數據納入弓控制關系型數據庫。軟件數據接收層接收數據采集層發生的數據,然后再進行中轉發送給服務層的業務處理。
2.2 非關系型數據庫構建
2.2.1 采集數據非關聯信息提取
LCU監測點位中,若一些替代繼電器點位無明確說明,或采集數據僅用于上傳網絡以作顯示,其點位可能暫時與其他已知模塊不相關,其產生的數據可以納入非關系型數據庫。
圖6中LCU邏輯是已知邏輯,其他邏輯為門控單元、車輛電氣等系統內實現邏輯[8]。通過對LCU采集數據分析,從數據中找出相應潛在邏輯,并根據長時間運行情況跟蹤,對非關聯信息間潛在邏輯正確性進行驗證。
2.2.2? LCU狀態類非關系型數據
LCU系統內,存在輸入自檢、輸出自檢、通訊自檢及對機箱內溫度、各模塊溫度、各機箱供電電壓監測[9]。這些數據除顯示LCU運行狀態外,可能與列車其他設備存在潛在關聯。與其采集型非關聯信息類似,這些數據在設計階段納入非關系型數據庫,在列車整車調試、試運行階段則會嘗試通過分析,與已知關系型數據建立邏輯關系[10]。
3 健康管理系統數據展示
針對列車已知系統及LCU系統自身狀態數據,健康管理系統能夠進行數據展示。通過數據檢測、預測,輔助地面管控人員進行全生命周期管理與分析決策。
LCU向地面回傳的狀態數據如圖7所示,主要進行運行數據展示、實時故障顯示。
通過餅狀圖,可以直觀觀察到不同編號LCU正常、中等故障、嚴重故障的數量、占比。界面列車圖形顏色表示該車存在故障,例如嚴重故障顯示為紅色,中等故障顯示為黃色,輕微故障或無故障顯示為藍色。
健康管理系統可以在線查看LCU各模塊狀態數據。實時狀態數據如圖8所示,包括版本信息、電源電壓、故障狀態。
健康管理系統可以以邏輯梯形圖方式查看車輛邏輯,如圖9所示。紅色代表該節點處于得電狀態,綠色代表該節點處于無電狀態。
通過這種形式,在地面能夠直觀查看車輛邏輯狀態,所有實時數據將以對應時間的布爾量的形式進行存儲,為列車控制信息模型提供數據支撐。
4 列車控制信息模型建立方法研究
通過車輛LCU控制數據在健康管理系統內的積累,未來可結合車輛實際物理構成與信息來源建立列車控制信息模型。LCU控制數據中已包含每個邏輯輸入、輸出點位及采樣時間信息。通過已知設備建立的關系型數據庫,及點位梯形圖提供的已知邏輯關系,對LCU數據庫中記錄的各數字量輸入輸出及采樣時間等數據進行清理、整合、建模,搭建基于LCU系統的列車健康管理體系。具體過程如圖10所示。
通過在車輛調試、試運營階段對數據進行人工分類、篩選,健康管理系統可更新關系型數據庫,并將其作為標準數據保存。
4.1? LCU關系型數據庫的使用
關系型數據庫是列車控制信息模型的數據基礎。列車正式運營時,產生的運營數據可以與關系型數據庫中數據進行比對,在系統運行過程中,當產生突發變化時,系統將從延時變化趨勢、突發變化兩方面對數據進行長期監測。
如圖11所示,系統能夠通過實時數據與標定數據對比,主動診斷異常波形,對輸入變化但輸出無響應、輸出變化但缺少輸入條件等情況進行跟蹤,并在系統中對異常點位涉及梯形圖、對應電氣圖進行標記。通過人工復核分析,能夠較為準確地發現LCU數據漏存,輸入、輸出、中間變量數據異常跳變,數據變化邊沿間隔時間波動等現象,從而進一步指導現場LCU維護、更換備件、表征其他子系統潛在故障,推進排查檢修,以保證列車運行安全可靠。
4.2 控制信息與設備工作原理結合分析模型案例
以受電弓控制狀態為例,當列車正常運行時,受電弓保持信號應持續得電。根據受電弓及車輛設備物理特性,列車功率設備運行時,受電弓若強行降弓,將引起弓、網間拉弧,嚴重時可能導致受電弓碳滑板溫度過高,引起燒蝕。據此,可以將列車受電弓降弓回路控制信息回采與列車高速斷路器狀態、牽引/空調等功率設備工作使能狀態進行結合,建立自動分析判斷邏輯。
例如當受電弓處于升弓狀態時,若空調等設備正在運行,但受電弓出現短暫降弓信號抖動,系統應發出預警,列車回庫后可通過系統派工單主動檢查受電弓碳滑板燒蝕狀態、降弓信號抖動根因等。
未來通過LCU設備運行數據建立并逐步完善該數字孿生模型,實現整合并充分利用列車控制數據,跨原本不互通、無邏輯聯系的多設備狀態進行主動故障預警與狀態檢修,提高運維工程人員分析故障根因、發現潛在隱患的效率。從而保障列車更長時間健康運行,降低運維成本,降低事故概率。
5 結束語
本文針對城軌列車LCU提出一套實時控制數據地面分析應用技術。通過結合列車制造、列車調試過程進行數據關系標定,形成列車邏輯控制單元控制信息模型。最終通過該模型對列車邏輯控制單元日常數據進行分析與監測,提升了列車發現潛在邏輯控制問題的效率,掌握潛在相關邏輯變化趨勢,對邏輯控制突變數據進行告警。
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收稿日期:2022-04-24
作者簡介:佘云祥(1983-),男,廣東深圳人,工程師,主要從事地鐵車輛裝備技術研究和地鐵車輛裝備維保管理工作,E-mail:00545@szmcob.com。