顧 陽 王家鉅

（無錫地鐵運營分公司車輛部，江蘇無錫214171）

0 引言

PHM（Prognostic and Health Management，故障預測與健康管理）技術起源于航空航天軍事領域，目前廣泛應用于包括航空航天、電子產品、軌道交通等在內的多個領域[1]。

地鐵電動塞拉門是直接關系到乘客安全的重要子系統(tǒng)，PHM技術在地鐵塞拉門系統(tǒng)上的應用，可以有效提高其可靠性和安全性。

PHM技術通過地鐵電動塞拉門驅動電機的實時參數(shù)（電壓、電流、速度、轉矩、功率等輸出量）變化來評估車門系統(tǒng)的性能下降程度，進而評估車門系統(tǒng)健康度，診斷、預測車門故障。

1 軌道交通車輛運維現(xiàn)狀

隨著軌道市場的蓬勃發(fā)展，軌道交通方式逐漸成為了人們交通的首選。在當前緊迫的交通壓力下，如何進一步提升維修效率，延長車輛及其零部件壽命，降低維護成本，是地鐵運營企業(yè)亟需解決的問題。

在軌道交通行業(yè)，目前動車組都在關鍵部件上安裝了傳感器采集設備的狀態(tài)信息，并將這些設備的狀態(tài)信息和故障信息傳輸?shù)降孛妫孛婢S護人員通過數(shù)據(jù)解析系統(tǒng)對這些數(shù)據(jù)進行解析，即可及時了解車輛各系統(tǒng)的運行狀態(tài)和故障情況，這樣可以對部分關鍵部件故障在早期及時發(fā)現(xiàn)并處理，從而實現(xiàn)由過去的計劃修、故障修向狀態(tài)修的轉變。但地鐵車輛缺少這類完整的數(shù)據(jù)采集傳輸分析系統(tǒng)。

2 地鐵電動塞拉門PHM研究內容

引起車門系統(tǒng)狀態(tài)異常、性能退化和故障的主要原因有環(huán)境因素（風壓、溫度、濕度等）、人為因素（擠壓、強行扒門等）和時間因素（元件老化、磨損等）。從控制系統(tǒng)的角度來看，乘客擠壓、風壓等外部干擾因子會導致車門驅動電機負載特性發(fā)生變化，因而，地鐵電動塞拉門系統(tǒng)的狀態(tài)可以轉換為驅動電機參數(shù)變化來評估[2]。

通過在地鐵電動塞拉門上加裝PHM模塊，實時采集軌道車輛電動塞拉門狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后傳輸解析存儲至地面數(shù)據(jù)倉庫中。隨著車輛在正線（或試車線路上）車門狀態(tài)數(shù)據(jù)的不斷累積以及人工模擬車門亞健康和故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，通過對積累的車門數(shù)據(jù)進行建模分析，形成車門模型，并通過深度挖掘故障間的關聯(lián)性、故障的變化趨勢等，能夠實現(xiàn)車門健康度的評估分析及故障預測，并根據(jù)預測結果快速形成維修方案建議，指導車門的檢修作業(yè)，并逐步為車門修程修訂提供數(shù)據(jù)基礎。

同時能夠根據(jù)業(yè)務需要，定制分析展示界面，將車門數(shù)據(jù)及分析結果數(shù)據(jù)以多樣性的可視化手段進行展示。

3 地鐵電動塞拉門PHM關鍵技術

（1）增加的電動塞拉門PHM模塊與車門原有控制系統(tǒng)采用相互獨立的設計理念，即對車門的故障預測與健康管理不影響車門原來功能的正常使用，即使電動塞拉門PHM模塊故障，車門也可以正常使用。

（2）電動塞拉門數(shù)據(jù)采集傳感器為高精度傳感器，電流作為最關鍵的變量，其采集傳感器線性度為1‰，可以采集塞拉門的多個模擬量、數(shù)字量，對不同的模擬量進行處理、運算得到車門速度、位置等實時信號。

（3）電動塞拉門PHM模塊的CPU處理單元采用DSP高頻數(shù)字信號處理芯片，遠超業(yè)內常用的單片機、ARM芯片的采集方案。

（4）車地無線傳輸?shù)腁P采用滿足IEEE 802.11ac的技術，作為IEEE 802.11n的迭代技術，理論帶寬可以實現(xiàn)1 Gb/s，實際帶寬可以達到300 Mb/s。

（5）后期采用物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的思想，根據(jù)當前業(yè)務特點，采用接近于數(shù)據(jù)源頭的計算方式，可以對車輛數(shù)據(jù)先進行標記處理，再將影響系統(tǒng)的關鍵數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛?，增加有效?shù)據(jù)占比，減輕數(shù)據(jù)存儲壓力。

4 地鐵電動塞拉門故障預測

通過使用采集模塊采集地鐵電動塞拉門電機的電流以及霍爾信號，根據(jù)塞拉門三相無刷電機的電流和霍爾反饋信號參數(shù)建立相應的電機模型，在電機模型的基礎上將機械參數(shù)數(shù)字化，建立機電聯(lián)合仿真模型，對仿真模型進行仿真分析，代入電流和霍爾信號實測參數(shù)進行仿真模型修正。建模流程如圖1所示。

首先對采集到的地鐵塞拉門電機的電流、霍爾信號數(shù)據(jù)進行分段，再壓縮提取特征值[3]，由提取出來的特征值曲線在每一個分段上設定一個具有上下限的區(qū)間范圍作為參考基準（包括X時間軸長度和Y幅值大小，合計兩個區(qū)間范圍），如圖2所示，當實測數(shù)據(jù)超過這個區(qū)間范圍時，采集模塊可判斷該塞拉門工作在故障或亞健康狀態(tài)。

鑒于每一次開關門后，由于機械振動，機械參數(shù)都會有些許的改變，故采用動態(tài)區(qū)間的形式，即以上一次系統(tǒng)判定開關門處于正常狀態(tài)時設定的參數(shù)區(qū)間作為下一次開關門判斷區(qū)間。故障診斷簡要流程如圖3所示。

以關門階段的單相電流為例進行診斷操作，如圖4所示，對關門階段數(shù)據(jù)進行了特征值提取，在關門到位后階段中設定了兩個判斷區(qū)間，分別是時間長度與幅值大小，當數(shù)據(jù)處于判斷區(qū)間范圍內時即為正常狀態(tài)，反之即為故障或亞健康狀態(tài)。

圖1 建模流程圖

圖2 X時間軸參考基準

圖3 故障診斷簡要流程

5 結語

地鐵電動塞拉門PHM技術應用，通過故障預測減少了計劃外的維修工作，大幅度降低了維修成本；而在故障發(fā)生之前進行針對性維修，提升了車輛零部件的使用效率。

電動塞拉門的安全運行涉及乘客生命安全，并且單列車塞拉門數(shù)量較多，日常塞拉門檢修調整耗費的工時較多，因此電動塞拉門PHM系統(tǒng)的應用研究意義重大。

圖4 關門階段的單相電流曲線