郭燕輝

（北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院，北京 100044）

隨著新興技術(shù)的不斷發(fā)展，故障預(yù)測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)正在改變城市軌道交通的管理與運營方式。通過各類新技術(shù)的運用，地鐵運營商得以實時收集和分析設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)，進而識別缺陷、預(yù)測故障和安排維修，促使軌道交通車輛轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑牧熊囅到y(tǒng)［1-3］。故障預(yù)測與健康管理利用先進傳感器獲取系統(tǒng)關(guān)鍵部件或單元的運行參數(shù)，借助各種智能推理算法，實現(xiàn)對系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和預(yù)測，最終實現(xiàn)智能化的狀態(tài)維修［4-5］。

軌道交通裝備關(guān)鍵系統(tǒng)（如轉(zhuǎn)向架、牽引、制動、門控等系統(tǒng)）的可靠性直接影響列車的整體安全性和可用性，系統(tǒng)的故障可能會產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟損失，計劃外停車也將導(dǎo)致更為嚴重的后果，甚至威脅安全［6-7］。因此，選擇合適的PHM體系結(jié)構(gòu)對于軌道交通裝備的主機制造單位和運營單位而言至關(guān)重要。

文中通過構(gòu)建城軌列車車載健康管理系統(tǒng)總體架構(gòu)，并以車門系統(tǒng)健康管理子系統(tǒng)為典型案例進行說明。從車門系統(tǒng)常見故障分析入手，通過對故障關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析，建立在線故障分析、診斷以及預(yù)警的子系統(tǒng)模型，并進行了軟件的仿真及實車測試驗證。車載健康管理系統(tǒng)還可以借助無線通信技術(shù)實現(xiàn)車載數(shù)據(jù)的落地，利用地面數(shù)據(jù)中心作為大數(shù)據(jù)平臺，進一步實現(xiàn)趨勢分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)及運維管理。

1 車載健康管理系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 總體架構(gòu)

車載健康管理系統(tǒng)在充分利用車載傳感器的基礎(chǔ)上，形成模塊級—子系統(tǒng)級—列車級架構(gòu)的車載健康管理系統(tǒng)，并通過車地無線傳輸系統(tǒng)將列車健康管理數(shù)據(jù)傳輸至地面專家系統(tǒng)，經(jīng)過車載健康管理系統(tǒng)和地面專家系統(tǒng)的模型運算和數(shù)據(jù)分析，預(yù)先診斷各系統(tǒng)的健康狀態(tài)，對列車進行健康管理。車載健康管理的系統(tǒng)構(gòu)架如圖1所示。

圖1 車載健康管理系統(tǒng)架構(gòu)

車載健康管理系統(tǒng)邏輯架構(gòu)模式包括以下3個方面：

（1）模塊級：模塊級單元由車載傳感器構(gòu)成，負責車輛各系統(tǒng)關(guān)鍵部件的邊緣側(cè)數(shù)據(jù)采集，將傳感器采集的車輛各種狀態(tài)信息發(fā)送給子系統(tǒng)級PHM單元。

（2）子系統(tǒng)級：子系統(tǒng)PHM單元通過數(shù)據(jù)處理、模型運算進行單車單系統(tǒng)的健康管理和故障預(yù)測，并將運算結(jié)果和部分關(guān)鍵過程數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)傳輸給列車級車載健康管理主機。

（3）列車級：列車級車載健康管理主機接收各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)后，從列車級的角度進行實時監(jiān)控、管理和運算，實現(xiàn)列車級的健康管理、故障預(yù)測，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、車地數(shù)據(jù)傳輸，并對涉及行車的預(yù)警信息進行提示。與傳統(tǒng)車輛的存儲單元、數(shù)據(jù)記錄儀及無線傳輸裝置相比，車載健康管理主機集成大數(shù)據(jù)處理模塊，借助人工智能芯片和模型庫增加車載智能計算功能。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

車載健康管理系統(tǒng)通過列車通信網(wǎng)絡(luò)將車輛各個系統(tǒng)連接起來，通過交換機可實現(xiàn)單個或多個PHM子系統(tǒng)和車載數(shù)據(jù)中心組網(wǎng)級聯(lián)，形成分布式存儲、分布式計算以及級聯(lián)擴展的PHM應(yīng)用。車載PHM系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。關(guān)鍵子系統(tǒng)的PHM單元，如牽引系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、車門系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)等，通過以太網(wǎng)接口分別連接至車輛以太網(wǎng)交換機，實現(xiàn)與車載健康管理主機的交互，將子系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)信息以及預(yù)處理的結(jié)果傳送到列車級進行統(tǒng)一處理。車載健康管理主機接收子系統(tǒng)發(fā)送的健康管理數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建車載分析預(yù)測模型，進行PHM所需的運算，如故障定位、診斷、預(yù)測與壽命預(yù)估等。車載健康管理主機具備車地傳輸?shù)耐ㄐ沤涌?，可以通過4G/5G等無線傳輸實現(xiàn)數(shù)據(jù)落地，并采用防火墻技術(shù)進行信息的安全隔離。

圖2 車載健康管理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.3 系統(tǒng)功能

車載健康管理系統(tǒng)主要功能包括狀態(tài)監(jiān)視、故障預(yù)警、故障管理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)等功能。系統(tǒng)通過傳感與數(shù)據(jù)采集，對各個子系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進行清洗、特征提取等預(yù)處理，實現(xiàn)關(guān)鍵子系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)視，通過對故障、狀態(tài)、操作、參數(shù)類別和產(chǎn)生的原因進行深入分析，對車輛系統(tǒng)/子系統(tǒng)、部件進行性能建模，設(shè)置相應(yīng)的處理規(guī)則，通過與人機接口的交互，完成故障預(yù)警以及故障管理，并對健康管理數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，同時將結(jié)果數(shù)據(jù)存儲到本地大數(shù)據(jù)存儲單元，以便后續(xù)數(shù)據(jù)的下載及問題的進一步分析排查。同時，系統(tǒng)通過車載網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)車載健康管理數(shù)據(jù)在列車內(nèi)部的傳輸，并通過無線傳輸通道，轉(zhuǎn)發(fā)至地面大數(shù)據(jù)中心進行健康管理。

系統(tǒng)通過一系列健康管理功能的實現(xiàn)，辨識車輛子系統(tǒng)或部件的狀態(tài)趨勢，預(yù)測將要發(fā)生的故障并預(yù)警，達到智能控制與自主決策的目標。

2 車門健康管理系統(tǒng)設(shè)計

由于車門系統(tǒng)的特殊性，其故障發(fā)生的頻率也遠高于牽引、制動等其他車輛子系統(tǒng)，根據(jù)北京某線路地鐵車輛子系統(tǒng)故障率統(tǒng)計情況，門系統(tǒng)故障率占比超過40%，在各個子系統(tǒng)故障率中居首位，因此，開展車門系統(tǒng)故障診斷方法的研究意義重大［1］。在現(xiàn)有的車門診斷體系中，已融入了部分自動診斷的技術(shù)。通過PHM技術(shù)構(gòu)建智能化分析預(yù)測模型，當車門系統(tǒng)出現(xiàn)問題時，能夠立即判斷故障類型、故障位置、故障嚴重程度；更重要的，能給出造成故障的可能原因列表，以及每種原因?qū)?yīng)的概率值，從而提高分析效率。

2.1 故障分析

車門故障可以分為機械故障和電氣故障。機械故障主要是車門尺寸變形或機械尺寸調(diào)整不到位等引起的車門限位開關(guān)故障，機械零件丟失、磨損，絲桿撓曲等。電氣故障主要表現(xiàn)為電子門控單元、電源、驅(qū)動電機、門外部指示燈、繼電器等故障引起車門開、關(guān)問題等。

根據(jù)車門故障發(fā)生后的損失嚴重性與故障發(fā)生的頻次，可將故障空間劃分為4個象限，如圖3所示。

圖3 車門故障的四象限圖劃分

Ⅰ：系統(tǒng)設(shè)計有原則性問題，需要重新設(shè)計。Ⅱ：密切監(jiān)控+多備件。

Ⅲ：故障報警/診斷+應(yīng)激維修。

Ⅳ：智能感知+故障預(yù)測。

如果第一象限內(nèi)的故障時常發(fā)生，且每次發(fā)生都會造成很大損失，說明系統(tǒng)在設(shè)計時存在缺陷，需要立刻優(yōu)化設(shè)計；相反，第三象限的故障不常發(fā)生，且造成的損失小，一般采用故障診斷/報警以及應(yīng)激式維修的方式應(yīng)對。因此，PHM研究的重點在第二與第四象限。第二象限的故障屢屢發(fā)生，頻繁維護導(dǎo)致成本較高。故采用“系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控+多備件”的形式處理。除了故障診斷，也可采用少量的故障預(yù)測技術(shù)，以方便提前備件，加快維修速度。第四象限的故障偶爾發(fā)生，但一旦發(fā)生將造成很大損失（如直流電機及其功率器件故障），因此必須采用故障預(yù)測/預(yù)警以及壽命預(yù)估等手段，通過提前更換零件等方法，在隱患發(fā)生之前就將之排除，以求該象限的故障發(fā)生概率接近于零。

根據(jù)以上原則，在設(shè)計方案中選定需要預(yù)測的故障模式見表1，可根據(jù)實際情況進行修正。

表1 需預(yù)測故障模式

針對所預(yù)測的故障，需要收集大量故障相關(guān)的真實數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進行“樣本化”，對合格的樣本進行分析挖掘、特征提取。在此基礎(chǔ)上，方可進一步開展方案設(shè)計及算法模型的驗證工作。

2.2 方案設(shè)計

依據(jù)車載健康管理系統(tǒng)架構(gòu)，車門系統(tǒng)車載健康管理架構(gòu)由以下3大部分構(gòu)成，分別為模塊級數(shù)據(jù)采集、車門子系統(tǒng)級預(yù)處理和列車級診斷預(yù)測。其中，模塊級數(shù)據(jù)采集包括各類傳感器及開關(guān)器件的信號輸入；車門子系統(tǒng)級預(yù)處理主要由車門控制單元實現(xiàn)，對門控數(shù)據(jù)采集處理并向列車級轉(zhuǎn)發(fā)；列車級診斷預(yù)測由車載健康管理主機實現(xiàn)，主機上搭載了針對車門系統(tǒng)的各類故障分析預(yù)測模型。

模塊級數(shù)據(jù)采集主要通過各類傳感器實現(xiàn)，針對車門健康管理需要監(jiān)測的電機電流、開關(guān)信號、編碼器信號等設(shè)置相應(yīng)的傳感器，方案的具體設(shè)置見表2。

表2 模塊級數(shù)據(jù)采集設(shè)置

車門子系統(tǒng)級預(yù)處理由車門控制單元實現(xiàn)。車門控制單元主要負責車門控制指令下發(fā)，車門運行狀態(tài)上傳。在增加健康管理功能后，相關(guān)的數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和傳輸同樣由控制單元實現(xiàn)。車門控制單元是車門系統(tǒng)健康管理架構(gòu)的主要數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的關(guān)鍵部分。首先，車門控制單元通過內(nèi)部CAN總線將運行數(shù)據(jù)發(fā)送至主車門控制單元（MDCU），主車門控制單元具有對外的以太網(wǎng)板卡及接口，主車門控制單元接收到整節(jié)車廂的運行數(shù)據(jù)后重新打包發(fā)送至PHM列車級車載健康管理主機，通過車載健康管理主機實現(xiàn)診斷及預(yù)警，并通過車地傳輸通道，將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)降孛鍼HM系統(tǒng)。

車載健康管理主機用于接收列車的各項數(shù)據(jù)參數(shù)及事件/故障/健康管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車載智能計算，通過車載顯示屏給出預(yù)警提示信息，并可通過無線傳輸?shù)姆绞綄崟r傳輸?shù)降孛鍼HM系統(tǒng)。車載健康管理主機除了具備數(shù)據(jù)存儲以及無線傳輸功能外，最主要的是集成了大數(shù)據(jù)處理模塊，可借助人工智能芯片和模型庫增加車載智能計算功能。車載健康管理主機通過與列車網(wǎng)絡(luò)控制及監(jiān)控系統(tǒng)、地面專家系統(tǒng)協(xié)同使用，使整個車載健康管理系統(tǒng)能力最大化，并提高整個車輛健康管理系統(tǒng)項目執(zhí)行效率。

車門車載健康管理方案總體構(gòu)成如圖4所示。

圖4 車門健康管理系統(tǒng)方案

3 模型仿真及系統(tǒng)測試驗證

車門健康管理系統(tǒng)設(shè)計的核心是故障診斷及健康評估模型的構(gòu)建。在設(shè)計前期，主要依賴于對既有所積累數(shù)據(jù)的挖掘分析及特征提取，通過構(gòu)建軟件仿真模型，在地面進行模擬測試，通過既有數(shù)據(jù)，構(gòu)建出符合車門故障判定的有效模型，初步實現(xiàn)部分故障的預(yù)警功能。在后期，通過PHM方案的實車部署，可對前期構(gòu)建的模型進行實車驗證，驗證模型的合理性及有效性，同時可進一步獲得更為充足的故障數(shù)據(jù)，通過對前期設(shè)計不斷反饋、調(diào)整及迭代，得到更加準確的預(yù)測模型與部件壽命預(yù)估模型。

3.1 模型仿真

針對門控系統(tǒng)的車載健康管理的設(shè)計，選取其中典型的案例，通過Simulink軟件進行建模，并對仿真模型進行仿真模擬。

（1）車門鎖閉開關(guān)異常模型

在車門關(guān)閉且車輛零速信號無效時，車門鎖閉開關(guān)應(yīng)當保持穩(wěn)定的信號狀態(tài)，如果鎖閉開關(guān)出現(xiàn)短時的跳變信號，則可推斷鎖閉開關(guān)狀態(tài)可能出現(xiàn)異常。在設(shè)定的時間內(nèi)，如果次數(shù)累計到規(guī)定的數(shù)值，則判定為車門鎖閉開關(guān)出現(xiàn)異常。

Simulink模型構(gòu)建，主要分成信號檢測模塊、計數(shù)模塊、時間分片及計時模塊幾個部分。模型如圖5所示。信號檢測模塊主要是針對3個基本周期內(nèi)短時的脈沖進行篩選，在滿足篩選條件時給出觸發(fā)信號；計數(shù)模塊對出現(xiàn)短時脈沖信號的計數(shù)進行累加計算；時間分片及計時模塊如圖6所示，通過對前后兩個相鄰脈沖進行時間分割，模塊內(nèi)部由10個時間分片子模塊級連組成，將連續(xù)出現(xiàn)10次短時脈沖的所有時間間隔，分別由計時子模塊進行計時，并判斷總體是否超出設(shè)定的統(tǒng)計時間上限；最終模型綜合各模塊及模擬輸入的信號，給出鎖閉開關(guān)異常的預(yù)警信息。

圖5 車門鎖閉開關(guān)異常軟件仿真模型

圖6 時間分片及計時模塊

通過仿真模型，對模擬輸入進行測試，可驗證模型的有效性。在檢測到鎖閉開關(guān)信號連續(xù)出現(xiàn)短時脈沖達10次后，計時未超過規(guī)定限制，模型診斷出鎖閉開關(guān)異常，如圖7所示。

圖7 車門鎖閉開關(guān)異常軟件仿真波形圖

（2）開門阻力異常模型

在車門開門的過程中，零速信號為有效，即列車處于靜止狀態(tài)。正常情況下，排除防擠壓過程的情況，電機電流隨著開門過程呈現(xiàn)動態(tài)的變化。通過對變化曲線的分析，當車門在小于最大開度的90%范圍內(nèi)，在特定的位置，如果電機電流超過了特定的限值，且在限定的時間內(nèi)，達到了累計的次數(shù)，則可推斷為開門阻力異常。

車門開門阻力異常的Simulink模型主要分成位置檢測模塊、電流檢測模塊、預(yù)警模塊幾個部分，模型如圖8所示。其中，位置檢測部分主要實現(xiàn)車門位置的判斷，綜合判斷是否在檢測位置范圍內(nèi)；電流檢測結(jié)合檢測位置對電機電流判斷，在位置范圍內(nèi)，只要檢測到任意一次超過規(guī)定的電流值，則給出超限信號；預(yù)警模塊結(jié)合超限信號是否連續(xù)的情況，通過對超限次數(shù)進行累加或清零操作，并在累加值達到限定值后，給出開門阻力異常預(yù)警。

圖8 車門開門阻力異常軟件仿真模型

通過軟件仿真模擬車門連續(xù)開門的過程，對模型進行驗證測試，如圖9所示。在連續(xù)開關(guān)門過程中，對開門過程的電機電流進行檢測，在滿足特定位置要求范圍內(nèi)，電機電流未超出限定值，模型不做統(tǒng)計，當超過限定值時，模型開始累加計數(shù)。在連續(xù)累加計數(shù)未超過10次時電機電流恢復(fù)正

圖9 車門鎖閉開關(guān)異常軟件仿真波形圖

常，累加值清零重新計數(shù)；當連續(xù)累加值超出10次，模型給出開門阻力異常預(yù)警信號。

3.2 實車測試

將構(gòu)建的模型通過車載健康管理主機進行實現(xiàn)，通過門控制器將邊沿側(cè)檢測數(shù)據(jù)實時發(fā)送到列車網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，車載健康管理主機采集門控器發(fā)送的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過模型分析，給出健康管理的診斷結(jié)果。在實車情況下，為驗證模型的有效性，采取故障模擬的手段對故障模型進行注入。

（1）鎖閉開關(guān)異常數(shù)據(jù)

通過實車門控器故障注入，在規(guī)定時間內(nèi)（24 h），鎖閉開關(guān)信號給出短時脈沖，并達到規(guī)定的累計次數(shù)（10次），車載健康管理主機給出鎖閉開關(guān)異常的診斷結(jié)果。測試結(jié)果如圖10所示。

圖10 車門鎖閉開關(guān)異常實車測試數(shù)據(jù)

（2）開門阻力異常數(shù)據(jù)

通過實車模擬故障狀態(tài)，在規(guī)定時間內(nèi)（24 h），在車門開啟到指定位置時（編碼值1 570±10），電機電流值超過限定值（1.5 A），并達到規(guī)定的累計次數(shù)（10次），車載健康管理主機給出開門阻力異常的診斷結(jié)果。測試結(jié)果如圖11所示。

圖11 車門開門阻力異常實車測試數(shù)據(jù)

3.3 仿真及測試結(jié)果

通過對“鎖閉開關(guān)異常”和“開門阻力異?！边@2種故障情況進行分析，通過Simulink搭建的仿真模型，建立了故障情況有效判斷的仿真，并在車載健康管理主機中，通過模型實現(xiàn)，通過實車的故障數(shù)據(jù)注入，觸發(fā)了相關(guān)的健康診斷預(yù)警的結(jié)果。在模型實際部署之后，如健康管理系統(tǒng)給出了上述預(yù)警信息，則可分別對門鎖閉開關(guān)異常、開門異常進行針對性的檢查確認。后續(xù)為進一步證明模型的合理性及準確性，可進行長期跟蹤，對報警情況進行分析，從而不斷檢驗?zāi)Ｐ褪欠窈侠?，并對模型進一步迭代優(yōu)化，以達到更為理想的效果。

4 結(jié)論

通過車載健康管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)，給出了健康管理設(shè)計實施的參考。以車門子系統(tǒng)PHM的設(shè)計為例，對典型故障構(gòu)建了預(yù)測模型，并通過軟件仿真及實車測試，驗證了模型的有效性。在健康管理模型部署后，可以通過健康管理系統(tǒng)給出的預(yù)警結(jié)果，對部件及設(shè)備健康狀態(tài)進行診斷并給出相應(yīng)的決策建議，進而可對相應(yīng)的故障進行檢測確認及必要的維護維修。車載PHM系統(tǒng)的部署，可進一步提升城軌車輛的故障診斷水平，提高維修效率，有效降低關(guān)鍵部件潛在故障影響運營的風(fēng)險，為列車的智能化運維提供支撐。