机车远程监测与故障诊断应用研究

(整期优先)网络出版时间:2024-03-29
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机车远程监测与故障诊断应用研究

郭瑞霞1  任少华2  杨荣3

中车太原机车车辆有限公司 山西省 太原市 030027

摘要:近年来,我国的铁路工程建设有了很大进展,铁路机车的安全问题越发受到重视。在排查机车各系统故障时,由于有些故障原因不明,只能凭经验更换与故障相关部件,这给机车运用埋下隐患,极易导致相同故障重复发生。为准确定位故障,利用中国机车远程监测与诊断系统(CMD)数据,提出综合分析机车故障的思路。本文就机车远程监测与故障诊断应用进行研究,为机车安全运行以及精准检修提供有力支撑。

关键词:故障诊断;故障处理知识库;远程运维

引言

为了便于各铁路局和机务段等机务管理部门实时掌握线上机车的运行情况,在非正常行车情况下能及时指导机车乘务员进行应急处置以防止事故发生以及控制事故后果,能够实时收集机车运行安全、机车运行监测及机车运行状态等信息以对机车故障、司机错操、非正常停车、轴温异常及机车火灾等异常情况进行实时报警,开发出一套针对机车的综合应用系统是非常有必要的。

1机车远程监测与故障诊断现状

近年来,全球主要的铁路企业纷纷开展轨道交通远程数据采集、运行监视及运用故障诊断等的研究与应用,如欧洲开展了RoMain、TrainCom和Inte-GRail等项目,引入了先进的概念,搭建系统的框架。各个大公司在此框架下开发了自己的产品,如西门子的EFLEET,阿尔斯通的ETRAIN,庞巴迪的CCREMOTE,GE开发的RM&D系统,日本的三菱等也开发了自己的产品。这些信息化系统都具备机车故障的远程报警、机车运行状态的远程实时监测、机车运行故障专家诊断等功能,该类信息系统的装车应用,在很大程度上提高了机车的利用率,并对机车运用管理机制产生了重要的影响。目前国内的机车运用主要依靠传统的方式,在机车调度、检修、事故救援及在线技术支持方面需要大量的人力,效率低,对机车的运用质量缺乏准确、科学的判断,机车出段后也不能及时掌控机车的质量状态,缺乏对在途机车实时有效的监测。随着我国铁路里程的增长,轨道交通装备也越来越多,以及海外机车的运行,对轨道交通装备及车载设备的可靠性、可用性、可维护性、安全性等方面的要求也越来越高。其生命周期成本,尤其是维护和保障成本越来越高,迫切需要研究车载系统的数据监视、数据统计分析等功能。然而,机车数据具有维度高、与业务紧密耦合、领域知识复杂、故障多样化长尾分布的显著特点,而目前机车远程运维的数据采集仍然存在以下问题:(1)车载各设备之间较独立,时间不同步导致各设备间的数据分析不准确;(2)数据分析工作繁琐,各类数据之间的整合度和关联度不佳;(3)机车状态与故障无法实时传输到地面,难以准确掌握机车的状态。随着通信技术、3G网络技术和其他信息技术的发展,建设机车远程监视与诊断系统具备了比较完善的基础。以机车远程运维为突破口,运用物联网、大数据、云计算、机器学习、人工智能、应用开发等新技术,采集机车运行状态数据,及时处理机车运行过程的预警信息、报警信息、故障信息,对机车进行诊断和维护,以保障机车安全运行,提高机务检修整备效率,提升机车利用率。

2诊断方法

出于技术和成本的限制,我国机车电器电路故障系统的研究还需要展开进一步研究,才能实现整体检测水平的提升,为我国机车运行安全提供更多的保障。就目前我国机车故障诊断系统组成分析,主要由车载诊断系统和地面诊断系统两部分组成。车载故障诊断系统的检测效果受到车载空间和成本的限制。为了保证其基本功能的实现,缩小了车载故障诊断系统的服务范围,而且其处理的速度也受到限制,处理的速度较慢。在具体检测作业中,主要监测的位置有电器电路的关键位置和故障多发位置,如果以上两个位置发生故障,就能及时提醒机车司机进行及时的处理,防止造成更加严重的安全事故和对机车的部件造成更加严重的损坏。在对复杂电路故障进行检查的过程中,只有机车在回到维护车站以后才能展开系统的检查工作。后期更加复杂的故障检查需要地面故障诊断系统进行检测才能实现。在地面故障诊断系统进行检测的过程中,该系统的应用能够连接更强大的数据处理系统,例如专家数据库、车载的实时数据库等,通过相关数据信息的分析,能够准确掌握系统故障的原因,然后采取科学的处理措施,排除机车电器电路故障的问题。

3机车故障诊断与远程运维

3.1故障处理知识库构建

建立以物料清单(Billof Material,BOM)为核心的功能系统部件物理关联模型,依据功能流程建立关键零部件及其失效模式、故障发生过程及后果、状态属性异常模式及报警事件关系、报警事件及故障树、报警事件和失效模式相关关系为核心的知识库,并将物理关联模型与报警事件、故障评价体系进行映射,形成数字孪生,实现设备对异常状态模式及异常评价指标的检测,发现功能的失效等,然后给出相应的处理方法。本文平台采用neo4j作为图数据库进行知识库的存储和检索,实现基于知识库元素和元素间关系结构的描述以及对于知识的快速、高效检索。

3.2段到段回传

(1)机务段级跨局数据处理程序发送本段FTP配置信息至总公司跨局处理程序,保存至数据库;(2)机务段级跨局数据处理程序读取WLAN下载的数据文件及相关文件,确定文件所属机车的配属关系并判断是否需要上传;(3)确定机车非本段配属后,段级跨局数据处理程序向总公司级程序发送请求,获取需要上传的配属段FTP信息并保持至本地;(4)连接上传段FTP信息,将数据文件上传到机车配属段相应服务器。机车在整备场完成WLAN数据转储后,通过解析WLAN转储数据文件名,对机车所属局段进行判断。如果为外段机车,则将数据上传;如果为本段机车,则无需进行上传。段到段回传方案中,数据直接从落地段回传到配属段,各段的段级跨局数据处理程序会将各段的FTP信息汇总到总公司数据库,各段请求回传数据时直接通过总公司级程序获取机车配属段FTP信息,通过FTP服务实现文件回传功能。

3.3城轨车辆远程诊断系统实现

(1)系统管理与用户权限管理。根据诊断系统在运用人群复杂特点,用户权限也随之差异化。来达到分级管理的目的。(2)征兆获取模块。因地铁车辆控制诊断系统中控制应该是最主要的功能,而诊断只是更好地使用列车的辅助手段。这将更有利于系统的升级和进化。(3)知识查询与管理。可根据用户的需求对知识库进行添加、修改、删除,还可以制定其他用户的权限。(4)规则诊断。根据知识库中建立的诊断规则,结合混合推理方法,得出结论的可信度,并按可信度从大到小排列。(5)因果图诊断。因果图诊断利用因果图模型进行诊断。

结语

本文从现场客户的需求出发,设计了一种智能的地铁车载应急处置系统,其可针对地铁车辆在运营过程中出现故障问题,实时地为司机提供专业和快速的处置意见。该系统的应用不仅可规范司机操作行为,而且提高了应急响应效率和列车准点率,继而减少现场运营事故的发生。为了提升应急处置系统的智能性和可维护性,建议后续进一步优化应急处置策略,探索通过车地无线传输通道实现应急策略的自动更新。

参考文献

[1]徐振辉,许忠,高玉水,等.一种基于小波和神经网络的故障诊断系统[J].火炮发射与控制学报,2006(S1):42-45.

[2]陈建校.机车在途状态监视中心系统设计与实现[J].湘潭师范学院学报(自然科学版),2009,31(3):32-35.

[3]申瑞源,龚利.中国机车远程监测与诊断系统(CMD系统)总体方案研究[J].中国铁路,2017(3):9-15.