地铁车门PHM系统应用

文/高伟民、茅飞

地铁车门作为直接关系乘客安全的核心部件，是轨道交通系统设备中重要的子系统，其可靠性和安全性一直是运营、维修管理部门重点关注的问题。因轨道交通运营站距短，车门开、闭极其频繁，机电部件长期频繁运转，加上乘客干扰因素众多，造成车门故障频发，影响列车正常运行，耽误乘客出行，甚至危及乘客人身安全。

据地铁运营公司的故障数据统计，车门故障占列车故障总数的20%以上，在列车各子系统中排名靠前，一直以来针对车门系统检修方法的研究都是各个地铁公司的重点项目。得益于车门运行数据采集、传输，分析诊断，使得实现车门故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）系统成为可能。该系统通过提前对车门系统的健康状态进行诊断预警，并指导维修人员提前进行相应维修，可以极大地提高地铁车门系统运行可靠性、减少车门故障数量、提高运营维护水平、降低运营维护成本、改善地铁运营秩序。

车门PHM系统应用

图1 轨道车辆车门系统工作原理图

地铁车门系统的工作原理如图1所示，由门控器控制驱动电机，电机驱动传动丝杆和螺母来带动门扇运动，实现门的开或关动作。虽然车门工作原理较为简单，但是为保证车门在车辆运行过程中安全可靠，系统结构设计复杂、机电耦合性强，再加上影响因素多、门开关频繁等，使得门系统维保工作量巨大。

传统的车门检修分为故障修和预防修。故障修就是车门运行过程中发生了故障，然后再进行维修属于事后维修，该种维修只能依据列车司机对故障的描述以及车门控制器中较少的状态记录来进行故障定位及维修，由于很多车门故障属于偶然发生，与车门当时所处于的状态有关，事后很难复现，列车司机的描述又有可能不是很清楚，所以故障定位很困难，这也给故障检修造成了很大的困扰。

另外一种则是预防修，顾名思义预防修就是事前维修，预防修属于计划修范畴。目前由于缺乏车门状态的及时诊断及预测，预防修就只能通过人为目测（检查螺纹划线是否变化等）或者尺寸测量（测量门调整尺寸V型、对中等）的方式来进行周期性的检查，比如日检、月检、年检之类的，又或者在某组件发生问题后，预防性的更换其他未发生问题的组件，这种预防性的维修浪费大量的人力并且耗费大量的资源。

车门PHM系统通过内置在门控器中的传感器，采集大量车门运行过程中的数据，如车门运行速度、电机电流、门控器的输入输出信号等信息，这些信息利用物联网技术实时传输到地铁公司大数据中心。专业人员可以借助这些数据分析故障原因快速定位故障部件。并基于数据与故障间关联关系以及数据的趋势变化建立了车门的专家系统，实现对车门的状态修，就是基于车门状态进行的维修，这样就能大大减少不必要的人力及资源消耗。

上述的车门PHM系统如图2所示，主要由被测系统、数据采集传输、故障诊断与健康评估以及健康管理与维修决策组成，具体介绍如下。

图2 车门PHM系统框架图

（1）被测系统：被测系统实际上就是应用PHM的系统，是我们需要对其进行健康评估与诊断的系统，本文指的就是地铁车门系统。

（2）数据采集传输：数据采集是PHM系统基础部分同时也是最关键的部分，就像建筑材料与高楼大厦之间的关系，没有建筑材料，再高的建筑技术也无法完成高楼大厦的建设。当然不同的建筑需要不一样的建筑材料，车门PHM系统的数据采集也是要基于地铁车门的特点，采集能够反映车门运行状态的数据。由于车门系统是机电配合系统，直接采集机械部分信号需要额外加装新的传感器，这样就会降低系统的可靠性，因而系统通过门控器内部传感器直接采集车门运行数据，包括电流、转速、门控器输入输出信号等，这些数据同样能够间接的反映车门的运行状态，同时也不至于降低车门的可靠性。采集得到信号需要传输到服务器进行处理诊断，这就需要一套传输系统，目前数据均通过车辆网关与地铁公司间的车地通信系统落到地面服务器。

（3）故障诊断与健康评估：该部分主要是基于车门数据对车门状态进行诊断。过程如图所示，首先进行数据处理，数据处理包括异常数据过滤（采集传输过程产生的异常数据）、特征提取（由于原始采集的数据量较大，数据干扰较多，直接对数据进行诊断准确性较差）；然后就可以对提取的特征进行诊断，车门PHM系统采用基于模型的方法进行故障诊断，基于模型主要是对车门机理研究后建立一些诊断规则来判断车门状态，比如车门关门障碍物检测，车门遇到障碍物后会触发电机堵转、然后电机停止等操作，基于这些控制机理就可以诊断出该故障，另外车门PHM系统还采用基于数据的方法去诊断一些机理不明确，特征不明显的车门状态，这就需要利用数据聚类、分类算法比如KMeans、深度学习之类的，利用这种方法需要提前模拟出类似问题、利用这些数据去学习训练，之后这些算法就可以用来判断实际运行的数据，当前系统里面V型异常、对中异常等就是使用该种方法进行判断的。

（4）健康管理与维修决策：以上所有部分其实都是为了服务车门系统的健康管理与维修决策，与传统检修方式不同也体现在该部分，传统检修只有去现场拆各个车门组件才能发现故障原因，而车门PHM通过前面的故障诊断与健康评估基本上就能确定车门的具体问题，节约车门维修时间。车门PHM的健康管理与维修决策时通过车门的历史状态，所谓历史状态就是车门的故障历史、检修历史等综合决策车门是否需要维修，该怎样维修。比如车门关门时发生障碍物检测问题，系统不会立即安排人员前去检修，而是调出历史数据对比发生该问题频率、发生时段排除由于出行高峰期人员挤压造成的障碍检测检测等非车门自身问题，这样就可以减少车门的维保工作量。

目前车门PHM系统可以提供车门故障时的原始数据用于故障定位、可以诊断典型的故障诊断如开关门障碍物检测、3s不解锁、关锁到位开关是否触发等、可以基于历史车门数据判断车门机械调整参数问题如车门V型尺寸异常、对中异常、高度异常、缓冲头磨损、全程或阻力异常等，通过粗略估算应用车门PHM系统可以有效节约工时20%以上。但是由于目前车门PHM系统还处在初级阶段，数据采集、故障诊断方法以及运维决策都具有一定的局限性，因此需要结合新技术新方法继续加强研究，使得车门故障预测能够更加准确，这样就能够更加保证地铁运行安全同时也能够节省更多人力和资源。