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城軌信號系統(tǒng)電子設(shè)備故障預(yù)警與管理研究

2024-01-19 10:41:36梅,劉
鐵道通信信號 2024年1期
關(guān)鍵詞:故障設(shè)備模型

李 梅,劉 曉

目前《城市軌道交通CBTC 信號系統(tǒng)行業(yè)技術(shù)規(guī)范—需求規(guī)范》等規(guī)范對非期望緊急制動率、自動折返正確率、延誤15 min 以上故障率、平均無故障時間等運營服務(wù)指標(biāo)提出了要求[1]。雖然信號系統(tǒng)已經(jīng)通過全生命周期的正向設(shè)計來減少故障,但是仍然存在對運營有重大影響的故障,如ATP 宕機、列車完整性丟失、ATP 模式丟失、緊急制動無法緩解、車門無法打開、車載設(shè)備重啟不成功等。而且通常采取故障后維修的策略,具有一定的局限性,無法規(guī)避突發(fā)故障帶來的線路連鎖反應(yīng)或者緊急事故的發(fā)生,也無法保證運營服務(wù)能力一直處于高水平。故迫切需要對列車ATP 宕機、列車完整性丟失等進(jìn)行故障預(yù)警方面的研究,以預(yù)防發(fā)生對運營有重大影響的故障。

故障預(yù)警與管理在航空航天、核工業(yè)、船舶、汽車等行業(yè)已開展多項研究,文獻(xiàn)[2]著重分析了機載系統(tǒng)健康管理傳感器網(wǎng)絡(luò)、魯棒故障特征提取方法、分層聚類和交叉增強校核等智能故障診斷算法,以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理失效相結(jié)合的故障預(yù)警算法等關(guān)鍵技術(shù);文獻(xiàn)[3]提出了一套具有航空裝備特色的故障預(yù)警與健康管理數(shù)據(jù)體系架構(gòu);文獻(xiàn)[4]基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對多個深度置信網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,采用改進(jìn)的遺傳算法對深度置信網(wǎng)絡(luò)模型組進(jìn)行融合,提出一套適用于航空電子設(shè)備的故障預(yù)警方法;文獻(xiàn)[5]基于自回歸移動模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了單脈沖雷達(dá)設(shè)備故障預(yù)警研究等。

目前,城市軌道交通信號行業(yè)也在逐步開展相關(guān)研究,如文獻(xiàn)[6]對道岔轉(zhuǎn)換設(shè)備、軌道電路、信號機等設(shè)備開展了故障預(yù)警與監(jiān)控管理系統(tǒng)研究;文獻(xiàn)[7]研究計算機聯(lián)鎖系統(tǒng)的壽命預(yù)測;文獻(xiàn)[8]給出一種適用于列控車載設(shè)備故障預(yù)警的體系框架;文獻(xiàn)[9]提出一種車載設(shè)備健康管理模式;文獻(xiàn)[10]介紹基于故障預(yù)警與健康管理的高鐵信號設(shè)備維護(hù)技術(shù);文獻(xiàn)[11]提出一種鐵路機車車載設(shè)備數(shù)字孿生體的構(gòu)建方法,實現(xiàn)實時驅(qū)動虛擬設(shè)備狀態(tài)顯示及設(shè)備運行狀態(tài)分析等功能;文獻(xiàn)[12]介紹一種基于雙鏈路監(jiān)測的地面應(yīng)答器健康狀態(tài)動態(tài)檢測方法??傮w看來,城市軌道交通信號系統(tǒng)故障預(yù)警技術(shù)還在不斷的研究與探索中。

城市軌道交通信號系統(tǒng)主要由電子設(shè)備與軟件構(gòu)成,本文根據(jù)城市軌道交通信號系統(tǒng)運營服務(wù)能力要求與信號電子設(shè)備的故障模式特點,如文獻(xiàn)[13]提到的阻抗、電壓或電流無輸出,或輸出偏大、偏小等,構(gòu)建適用于城軌信號系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架,并對不同的故障預(yù)警給出相應(yīng)的維修策略,減少影響運營的故障發(fā)生及突發(fā)故障引起的緊急事故,降低定期檢查成本,提高城軌信號系統(tǒng)電子設(shè)備利用率。

1 常用故障預(yù)警方法

目前國內(nèi)外有多種故障預(yù)警方法,如自回歸模型預(yù)警技術(shù)、誤差反傳網(wǎng)絡(luò)預(yù)警技術(shù)、基于最小二乘支持向量機的故障預(yù)警方法、基于歷史數(shù)據(jù)的趨勢分析故障預(yù)警方法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警方法等??傮w上,故障預(yù)警方法可以分為3 類:基于故障歷史概率分布的故障預(yù)警、基于系統(tǒng)模型的故障預(yù)警和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)警。

1)基于故障歷史概率分布的故障預(yù)警。適用于對故障歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計,故障預(yù)警需假設(shè)故障分布是穩(wěn)定的,根據(jù)設(shè)備故障時間,借助模型構(gòu)建工具擬合其故障概率預(yù)測模型,一般產(chǎn)品或系統(tǒng)會服從威布爾分布,可以預(yù)測產(chǎn)品或系統(tǒng)的剩余壽命或者某一刻使用壽命下的可用性水平。

2)基于系統(tǒng)模型的故障預(yù)警。故障預(yù)警需建立符合實際的系統(tǒng)模型來獲得系統(tǒng)正常運行時所期望的輸出,通過判斷模型的實際輸出與模擬輸出是否一致來預(yù)測報警。該方法能夠深入研究預(yù)警對象本身的特性,實現(xiàn)實時故障預(yù)警,但對預(yù)測模型的準(zhǔn)確度要求高,多應(yīng)用于航空或機電系統(tǒng),對于電子系統(tǒng)的預(yù)測模型研究相對滯后[14]。

3)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)警。適用于預(yù)測對象數(shù)學(xué)模型建立困難的情況[15],不需要對研究對象建立數(shù)學(xué)模型,以采集的信息為基礎(chǔ),采用測試或在線檢測技術(shù),通過各種數(shù)據(jù)分析處理方法挖掘隱含信息并進(jìn)行預(yù)測,可以克服基于系統(tǒng)模型故障預(yù)警技術(shù)的缺點,是目前較為實用的一種故障預(yù)警方法。但是在實際運營過程中獲取設(shè)備的典型數(shù)據(jù),如工作數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等較困難,且數(shù)據(jù)也會有不確定性和不完整性。

2 故障預(yù)警與管理

2.1 故障預(yù)警與管理框架

基于歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境特征、電子設(shè)備失效機理、系統(tǒng)邏輯設(shè)計等方面,構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型相結(jié)合的故障預(yù)警與管理框架,見圖1。

圖1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型相結(jié)合的故障預(yù)警與管理框架

城軌信號系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架主要包括輸入數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、確定故障預(yù)警機制和預(yù)警維修4個部分。

1)輸入數(shù)據(jù)。包含導(dǎo)致運營延誤的影響數(shù)據(jù)(圖1 中項目管理影響運營數(shù)據(jù))、現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)(圖1中客戶關(guān)系管理CRM系統(tǒng)中故障數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程管理平臺BPM 中故障數(shù)據(jù)、現(xiàn)場故障事件匯報平臺數(shù)據(jù))、日志數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)、設(shè)計數(shù)據(jù)(圖1 中產(chǎn)品功能架構(gòu)、邏輯與PCB 設(shè)計數(shù)據(jù)、研發(fā)經(jīng)驗)等。

2)分析數(shù)據(jù)。包含構(gòu)建故障邏輯模型與確定特征參數(shù)、構(gòu)建故障評估模型、確定故障事件與運行狀態(tài)關(guān)系、構(gòu)建耗損型組件預(yù)期壽命評估模型、確定環(huán)境影響因素等。

3)確定故障預(yù)警機制。包含故障特征參數(shù)誤差、故障發(fā)生概率、耗損型組件預(yù)期壽命、環(huán)境參數(shù)等故障預(yù)警機制,并嵌入運維系統(tǒng)。其中確定環(huán)境因素是綜合了現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)分析與研發(fā)團隊的經(jīng)驗。

4)預(yù)警維修。確定故障模式清單、預(yù)警故障模式與維修措施清單,并嵌入到運維系統(tǒng)中,確保在發(fā)生故障預(yù)警時能給出建議的維修措施。

故障預(yù)警機制采用預(yù)測時間內(nèi)的增量是否超閾值的方式進(jìn)行確定,例如在規(guī)定的預(yù)測時間內(nèi)預(yù)先設(shè)定一個閾值,當(dāng)實際監(jiān)測的值大于該閾值,且大于的次數(shù)超過預(yù)先設(shè)定的次數(shù)時,則觸發(fā)預(yù)警機制,并給出對應(yīng)的維修措施。同時,故障預(yù)警應(yīng)與實際是否發(fā)生故障進(jìn)行比較,如果系統(tǒng)產(chǎn)生預(yù)警,但是實際沒有發(fā)生,應(yīng)考慮調(diào)整故障預(yù)警機制;如果系統(tǒng)產(chǎn)生預(yù)警,且實際系統(tǒng)也存在故障,則可考慮在其他特定應(yīng)用項目中應(yīng)用此故障預(yù)警機制。

2.2 構(gòu)建故障邏輯模型與確定故障特征參數(shù)

2.2.1 確定運營延誤故障模式

從年度項目管理影響運營數(shù)據(jù)單中選取對運營有較大影響的現(xiàn)場故障模式作為研究對象,如列車ATP 宕機、列車完整性丟失、ATP 模式丟失、緊急制動無法緩解、車門無法打開、車載重啟不成功等故障,對故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。

2.2.2 構(gòu)建故障邏輯模型

通過與設(shè)計溝通,采用基于模型的可靠性系統(tǒng)工程技術(shù),以及故障傳遞關(guān)系圖或故障樹等工具,逆向分析信號系統(tǒng)中導(dǎo)致列車ATP 宕機、列車完整性丟失等故障的電子設(shè)備故障原因和故障機理。如緊急制動無法緩解故障原因與故障機理分析示例見圖2。

圖2 緊急制動無法解除故障原因與故障機理分析示例

2.2.3 提取與修正故障特征參數(shù)

根據(jù)故障邏輯模型,找到故障發(fā)生的根本原因及關(guān)聯(lián)的特征參數(shù)。故障特征參數(shù)包括阻抗、電流、電壓等,選擇提取故障特征參數(shù)的算法,在運維系統(tǒng)中嵌入特征參數(shù)閾值曲線,用于故障預(yù)警判斷。當(dāng)設(shè)備運行時的特征參數(shù)閾值超出閾值曲線時,則給出預(yù)警與建議性的維修措施。

2.3 構(gòu)建故障評估模型

通過對導(dǎo)致ATP 宕機等故障原因的分析,結(jié)合現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)與設(shè)計數(shù)據(jù),構(gòu)建關(guān)鍵設(shè)備故障評估模型。在不滿足線性回歸時,可應(yīng)用X-秩回歸(RRX)或極大似然法建立累積故障概率模型,如2參weibull模型

式中:F(t)為累積故障概率;β為形狀參數(shù);η為尺度參數(shù);t為工作時間。

例如收集某一線路同類型的78 個設(shè)備,根據(jù)設(shè)備現(xiàn)場運行45 048 h(為現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期減去設(shè)備投入運營日期)的故障數(shù)據(jù)信息,分別計算78 個設(shè)備的累積運行時間,見表1。根據(jù)在45 048 h 內(nèi)設(shè)備是否發(fā)生故障將設(shè)備狀態(tài)區(qū)分為F(設(shè)備發(fā)生故障)和S(設(shè)備在截止到故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期時還未發(fā)生故障)。狀態(tài)為F 的設(shè)備累積運行時間等于此設(shè)備發(fā)生故障的日期減去設(shè)備投入運營日期;狀態(tài)為S的設(shè)備累積運行時間等于現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)導(dǎo)出日期減去設(shè)備投入運營日期。表1 中累積運行時間為設(shè)備無故障運行時間。

表1 設(shè)備累積運行時間

將表1導(dǎo)入reliasoft工具(一款可靠性分析工具,支持所有的壽命數(shù)據(jù)類型和常用的壽命數(shù)據(jù)統(tǒng)計分布模型),選擇數(shù)據(jù)類型、環(huán)境參數(shù)如溫度或濕度、初始化參數(shù)模型等,則可得到此設(shè)備目前故障數(shù)據(jù)下的擬合故障評估模型為

根據(jù)模型可以預(yù)測此設(shè)備在t時刻發(fā)生故障的概率??稍O(shè)定故障發(fā)生概率增量指標(biāo)作為主動維修條件,當(dāng)單位時間內(nèi)故障發(fā)生概率增量超過設(shè)定的閾值,且超過預(yù)先設(shè)定的次數(shù)時,給出報警。將確定的故障評估模型嵌入運維系統(tǒng)中,故障評估模型構(gòu)建流程見圖3。

圖3 故障評估模型構(gòu)建流程

2.4 確定環(huán)境影響因素

根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)與設(shè)計數(shù)據(jù),確定參與故障預(yù)警管理的環(huán)境,如溫度、濕度、鹽霧、灰塵等,并根據(jù)是否有防塵、散熱等設(shè)計數(shù)據(jù),確定環(huán)境因素的優(yōu)、良、中等級,并賦予不同的權(quán)重。

2.5 確定故障事件與運行狀態(tài)關(guān)系

通過現(xiàn)場維護(hù)臺收集故障日志信息,并確定故障事件與狀態(tài)之間的關(guān)系。日志數(shù)據(jù)中一般都包含可能出現(xiàn)的故障信息、大量的相關(guān)狀態(tài)量字段,能夠描述故障時刻的列車運行狀態(tài)及列車防護(hù)相關(guān)的一些動作狀態(tài)信息。例如,一個故障事件的發(fā)生肯定是某個特征參數(shù)發(fā)生了異常,但是此時的故障事件還不足以引發(fā)報警,在隨后的某一時刻該故障事件又引發(fā)了另一個故障事件的發(fā)生,從而引起報警并可能導(dǎo)致列車ATP 宕機。因此,通過收集大量日志數(shù)據(jù)樣本,以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式建立故障與狀態(tài)特征參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)模型,通過梳理故障事件之間的關(guān)聯(lián),確定狀態(tài)特征參數(shù)與報警故障事件的關(guān)系,能夠在故障事件演化的早期通過主動檢查維修避免發(fā)生列車ATP宕機、列車完整性丟失等故障。

例如,某產(chǎn)品在板卡設(shè)計中對發(fā)熱高或者關(guān)鍵的組件布置溫度傳感器,設(shè)計1 級溫度報警和2 級溫度報警(傳統(tǒng)設(shè)計一般只有1 級報警,然后系統(tǒng)直接宕機,嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性),并定義1 級報警的嚴(yán)重度高于2 級報警。在系統(tǒng)溫度達(dá)到2 級溫度報警閾值,但還未到達(dá)1 級報警閾值時,在運維系統(tǒng)給出2 級報警,提示維保人員注意,并檢查或者維修溫度高的設(shè)備。

2.6 構(gòu)建耗損型組件預(yù)期壽命評估模型

耗損型組件預(yù)期壽命評估模型構(gòu)建流程見圖4。

圖4 耗損型組件預(yù)期壽命評估模型構(gòu)建流程

根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和設(shè)計數(shù)據(jù)篩選出關(guān)鍵設(shè)備失效機理為耗損型的組件,如繼電器、控制門的開關(guān)、液態(tài)鋁電解質(zhì)電容器件、Flash、LED及接插件等,結(jié)合經(jīng)驗與實際應(yīng)用情況確定其預(yù)期壽命評估模型,并嵌入運維系統(tǒng)中,如繼電器或者開關(guān)的預(yù)期壽命模型為

式中:L為剩余預(yù)期壽命;nr為降額后的循環(huán)次數(shù);na為應(yīng)用中每小時使用的循環(huán)次數(shù);t為監(jiān)測到的設(shè)備累積運行時間。

2.7 確定故障預(yù)警與維修措施關(guān)系

首先確定故障模式清單,結(jié)合各平臺中的現(xiàn)場故障維修采取的措施與建議,確定預(yù)警故障模式與維修措施清單,從而建立故障模式與維修措施之間的對應(yīng)關(guān)系,并嵌入到運維系統(tǒng)中,確保在發(fā)生故障預(yù)警的同時能給出建議的維修措施。故障預(yù)警與維修措施關(guān)系建立過程見圖5。

圖5 故障預(yù)警與維修措施關(guān)系建立過程

3 結(jié)論及建議

為了保證運營服務(wù)水平,避免ATP 宕機或者線路級故障的發(fā)生,對城軌信號電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理研究越來越受到關(guān)注。本文以現(xiàn)場故障、報警、日志、設(shè)計等輸入數(shù)據(jù)為出發(fā)點,對現(xiàn)場故障原因、故障特征參數(shù)、故障事件與運行狀態(tài)之間的關(guān)系,以及耗損型組件的預(yù)期壽命分析等方面進(jìn)行探索,確定故障預(yù)警與管理的關(guān)鍵因素,進(jìn)而給出建議性的故障預(yù)警維修措施,從而構(gòu)建了一套適用于城軌信號系統(tǒng)電子設(shè)備的故障預(yù)警與管理框架,可為制定故障的主動維修策略提供依據(jù)。在研究過程中,遇到了一些困難與挑戰(zhàn),如故障特征參數(shù)的選取需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析來支撐,對數(shù)據(jù)樣本量、數(shù)據(jù)處理等有較高的要求;在構(gòu)建故障評估模型時,會面臨擬合的模型是否準(zhǔn)確,能否反映現(xiàn)場故障發(fā)生的真實情況等問題。另外,在確定哪些關(guān)鍵因素能更真實地反映設(shè)備的健康狀態(tài)也是一個難點。

因此提出以下建議:①對于模擬電路,應(yīng)對故障影響嚴(yán)重的特征參數(shù)進(jìn)行篩選,選擇適當(dāng)?shù)奶卣鲄?shù)作為趨勢監(jiān)控對象;②對于數(shù)字電路,應(yīng)對故障影響嚴(yán)重的電子器件或者電路模塊考慮周期性自檢測設(shè)計,從而能在故障事件的遠(yuǎn)端進(jìn)行監(jiān)控,為故障預(yù)警與主動維修提供可能;③可開展器件級或者電路模塊級的退化、老化失效機理的分析;④對于監(jiān)控報警的故障模式應(yīng)提供可能的故障原因,并根據(jù)同類原則提供有效的維修方法。

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