机车重要零部件检修数据模型化技术研究

李成龙，杨 臻，王忠凯，陈 彦

（1.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；2.北京经纬信息技术有限公司，北京 100081）

机车作为一种大型机电设备，其结构功能复杂，零部件众多，从设计、制造到运营、维修和保养，整个生命周期会形成成千上万的维修保养数据。随着铁路信息化建设的发展，逐渐通过数字工装和数字设备接口对在机车检修过程中产生的机车重要零部件检修质量数据进行采集。中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）、各铁路局集团公司、站段、车间等的机车检修数据规范尚未统一，使得检修记录未能够按照标准格式进行采集，无法对数量庞大的检修数据进行有效的数据处理和分析利用。

本文明确机车重要零部件种类，合理规范地组织和构建机车重要零部件检修数据模型，统一数据信息编码，并基于数据模型进行系统应用[1]。在不断积累机车重要零部件模型化检修数据信息的同时，将与机车相关的外部数据（天气、时间、配件、使用地域、生产厂家、使用情况等）也进行汇集。通过综合分析可以看出一台机车自投入使用以来其性能指标和质量的变化情况，据此确定机车存在的普遍性故障、惯性重复故障以及零部件可能存在的质量问题和预测维护等，对提高机车设计、制造、运营管理水平，增强机车检修效率，提升机车数据化检修水平具有重要意义[2]。

1 数据模型化

1.1 数据模型发展

按数据组织形式，可将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、联机分析处理（On-Line Analytic Processing，OLAP）模型和大型数据模型。结构化模型于20 世纪60 年代末到90 年代初最早被提出，主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等；半结构化模型于20 世纪90年代末期开始出现，包括可扩展标记语言（XML，Extensible Markup Language） 模 型、JSON（JavaScript Objet Notation）模型、图模型等；随着电子商务、商业智能等应用的不断发展，OLAP模型于21 世纪初开始出现，主要包括ROLAP 和多维型MOLAP 模型等；随着大数据工业应用的快速发展，以NoSQL、NewSQL 模型为代表的大型数据模型于2010 年以来开始成为研究热点。

1.2 数据模型化概述

数据模型化的内容包括3 部分：数据结构、数据操作、数据约束。数据结构主要描述数据的类型、内容、性质及数据间的关系；数据操作主要描述在相应数据结构上的操作类型和操作方式；数据约束主要描述数据结构间的语法、词义联系、制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，保证数据的正确、有效和相容[3]。

2 机车重要零部件检修数据建模

机车重要零部件检修数据建模要明确机车重要零部件种类，按照检修内容和规则，明确检修数据模版，统一检修数据信息编码，根据机车重要零部件各个部分在检修过程中的相互关系，进行数据建模说明。

2.1 和谐型机车重要零部件

由于机车零部件种类多，需要采集的数据结构较复杂，本文将《和谐型机车重要零部件检修记录数据结构技术方案》中规定的对机车质量影响比较重大的18 类和谐型机车重要零部件作为研究对象。包括：牵引电机、主变压器、主变流器、网控系统、受电弓、主断路器、轴箱轴承、抱轴箱轴承、制动机系统、转向架、列车供电装置、驱动装置、基础制动装置、低压电器、辅助机组、主辅发电机系统、风源系统、柴油机[4]。

2.2 检修数据模版

机车重要零部件检修数据包括整车检修数据和主要零部件检修数据.本文将《机车技术管理规则》中明确的检修记录内容作为检修数据模型化研究对象进行标准化设计，对检修过程中出现的检修项名称和技术要求等进行模型化管理，主要包括基本信息、解体清单、部件检修主要记录、组装清单、组装关键数据和整机检测试验信息。

（1）基本信息

零部件基本信息应能体现整车和主要零部件的基本特征。零部件基本信息应包含型号、序列号、单件码、制造厂家、出厂日期、下车车号、下车车型、下车位置、本次走行公里、累计走行公里、修程、检修日期、累计时间、承修单位、质检员姓名、验收员姓名、上车车型、上车车号、上车位置、修竣后存放段编码、修竣后存放段、修竣后存放地点、录入人、录入时间。

（2）解体清单

解体清单指零部件解体后的清单列表。解体清单信息应包含部件名称、型号、序列号（出厂编号）、单件码、作业者和备注，解体时是多个部件的应为多条记录数据。

（3）部件检修主要记录

部件检修主要记录指部件解体后进行检修的各项数据记录。部件检修主要记录应包含检修项目、技术要求（来源规程或工艺）、检修前检测结果、检修简记、检修后检测结果、作业者和备注。

（4）组装清单

组装清单指检修完成后组装的列表清单。组装清单信息应包括部件名称、型号、序列号（出厂编号）、单件码、作业者和备注，组装时为多个部件，则应记录多条数据。

（5）组装关键数据

组装关键数据指组装过程中关键的组装数据。组装关键数据信息应包括项点、技术要求（来源规程或工艺）、实测数据、作业者和备注。

（6）整机检测试验信息

整机检测试验指检修结束后按照试验要求对部件进行试验。整机检测试验信息应包括试验项目、技术要求（来源规程或工艺）、检测或试验结果、作业者和备注[5]。

2.3 统一数据信息编码

通过对机务信息化基础信息编码的研究，制定数据信息对象的唯一标识，并形成同一信息对象在不同业务模块中的代码分类，从而实现信息共享。本文建立了机车各相关应用系统之间数据的关联，勾勒出不同管理部门间的内在联系，获取实时、有效的数据，提高信息系统间数据传导的真实度（数据在部门之间的可信任交付），建立机车管理部门的全方位数据视角，对领导决策和业务指导具有重要意义。依据全生命周期管理编码理论，结合机车管理实际业务需求，提出相关基础信息编码。

（1）机车零部件编码，包括产品标识代码、单件码、物资编码、零部件分类代码，以及各编码之间的关联和实例化。

（2）故障编码，包括零部件分类代码和故障模式编码。

（3）其它基础信息编码，包括机车车型编码、机车状态编码、轨距类型编码、修程编码、检修基地编码、段编码、职务编码、工种编码等[1]。

2.4 重要零部件数据建模说明

本文结合每一类机车重要零部件不同的数据结构、数据约束、数据操作，以及零部件各个部分在检修过程中的相互关系，基于检修过程中各个节点数据，按照检修规程进行标准化数据模型搭建。该数据模型具有可扩展性、灵活性、自描述性、开放性、跨平台性和简明性等特点[5]。

3 检修数据模型化实例

参考零部件检修C6 和C5 修检修工艺和规程的要求，零部件上台检修先进行解体，针对解体的件分别进行检修（测量、修理、更换）；检修完成后进行组装，同时记录组装时的关键组装数据；组装完成后进行整机监测试验等内容。

3.1 牵引电机检修数据模型

牵引电机检修数据模型主要包含牵引电机检修模型数据约束关系、牵引电机检修模型数据结构、牵引电机检修模型数据操作3 方面内容[6]。

3.1.1 牵引电机检修模型数据约束关系

牵引电机检修模型数据约束关系包含（1）基本信息，（2）主要部件检修记录、检查结果描述和重要数值的记录，（3）整机检测试验等约束关系[7]，如图1 所示。

3.1.2 牵引电机检修模型数据结构

牵引电机检修模型数据结构以主要部件定子为例，包含定子的检修项目、技术要求、检修前检测结果、检修简记、检修后检测结果、作业者等方面，如表1 所示。

3.1.3 牵引电机检修模型数据操作

牵引电机检修模型数据操作主要包括将数据录入数据库，模型数据的修改和删除，以及提取数据供检修业务人员查看或供其他相关系统使用。

3.2 轮轴驱动装置检修数据模型

表1 主要部件定子检修数据结构表

轮轴驱动装置检修数据模型主要包含轮轴驱动装置检修模型数据约束关系、轮轴驱动装置检修模型数据结构、轮轴驱动装置检修模型数据操作3 方面内容[6]。

3.2.1 轮轴驱动装置检修模型数据约束关系

轮轴驱动装置检修模型数据约束关系包含（1）基本信息，（2）主要部件检修记录、检查结果描述和重要数值的记录，（3）整机检测试验等约束关系[7]，如图2 所示。

3.2.2 轮轴驱动装置检修模型数据结构

轮轴驱动装置检修模型数据结构以主要部件主动齿轮和轮轴装置为例，包含检修项目、技术要求、检修前检测结果、检修简记、检修后检测结果、作业者等方面，如表2 所示。

3.2.3 轴驱动装置检修模型数据操作

轴驱动装置检修模型数据操作主要包括将数据录入数据库，模型数据的修改和删除，以及提取数据供检修业务人员查看或供其他相关系统使用。

4 检修数据模型化应用

机车重要零部件检修数据模型化的采集应用原型系统是机车重要零部件全生命周期管理的重要数据源之一。本文采用Java 语言进行系统开发，基于SSH（Spring，Spring MVC，Hibernate）系统架构，利用Oracle 关系型数据库进行存储，采用XML 进行数据结构描述，并将Weblogic 作为应用服务器。

该系统采集机务段（检修段）、检修厂模型化的检修数据，实现采集结果的存储、查询、展示、统计、编辑、整理、分析等，主要包括模版管理、检修数据采集、检修数据统计查询分析等功能模块。该系统已经在部分机车型号的C5、C6 修过程中试用，可分析得出在某地使用的机车检查某个部件的规定的周期，某机车需要更换某个配件的时间段和某机车下一次检修时需要重点检查的部位等[8-9]结论，从而显著提高机车的检修效率，同时提升机车的检修质量。系统界面如图3 所示。

表2 主要部件检修数据结构列表

5 结束语

通过机车重要零部件检修数据模型化技术研究，能够更好的解决机车重要零部件数据格式的标准化问题，减少了检修数据采集和使用面临的困难，确保采集到的检修数据的可用性。检修历史数据能够为检修作业提供数据参考，通过数据技术分析检修模型化数据，对故障进行预测，提高检修作业的效率，对机车零部件资质、采购、故障、维修、质量、成本等管理方式产生积极深远的影响，显著降低机车运营成本，同时显著提高了机务信息化水平。