简谈重载铁路道岔转换系统工作状态智能诊断技术

姚胜良，杨 硕，李 继，马婧雯

（1．中国铁路太原局集团有限公司，太原 030000；2．北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，北京 100070；3．北京市高速铁路运行控制系统工程技术研究中心，北京 100070）

1 概述

重载铁路在国内“西煤东运”、“北煤南运”的战略规划中占有重要位置。重载运输具有牵引质量大、列车轴重大以及区段运量大的特点，是铁路运能、运效提升的有效手段，同时也是世界铁路货运的发展趋势。近几年，国际重载协会探索铁路未来发展趋势，提出基于IoT物联网、人工智能、数据挖掘研究的重载4.0技术发展愿景，以实现货运铁路运维管理的智能化，促进运维效率和经济效益的提升。

道岔转换系统是重载铁路重要组成环节，同时也是养护任务艰巨的环节。定期巡检是目前道岔转换设备主要的维护手段，单纯人为的排查故障周期长、效率低，不利于铁路运输大动脉作用的提升。集中监测系统通过电流或功率曲线进行特征提取，判断故障信息，一定程度上提升了道岔转换设备的运维效率。但是，这种方式仍然以人工经验为主要手段，难以满足复杂、多变环境下工作的道岔转换设备故障快速定位并恢复的现场运维需求。

为适应新形势下铁路运维智能化发展方向，实现重载铁路道岔转换系统运维方式的转型升级，面对既有问题和铁路提效的需求，开展基于状态感知、大数据分析、人工智能等先进技术的诊断技术研究，构建道岔转换工作状态监测系统，逐步实现设备状态预测和智能诊断是实现重载铁路道岔转换系统向智能运维、一体化综合维修发展的基础。

2 典型故障

道岔转换设备应用环境复杂、工况严苛、养护任务艰巨。作为执行机构，转换设备状态参数的变化往往成为道岔工电结合薄弱环节故障的表现形式。据资料显示，油路故障与机械故障是重载铁路道岔转换设备故障的两种主要类型。

油路故障是电液转辙机特有的故障类型，主要有以下几种。

1）油箱缺油引起的电机启动道岔不动作；

2）卡阻或漏油引起的道岔动作不到位；

3）油路气泡造成的油缸反弹；

4）温度引起液压油粘度变化、跑油以及滴油等现象导致的油压不足，转辙机动作效率降低或无法转换到位。

机械故障主要包括转换设备空转、转换后无表示。在实际运用过程中油液泄漏、道岔密贴太紧或者夹异物等引起的电机空转故障，往往以道岔不解锁、道岔卡阻以及道岔不锁闭等形式表现，转换完成后无表示常与转辙机机内卡缺口相关。

3 诊断功能

综上，重载铁路道岔转换系统典型故障涉及油路系统和机械结构，具体表现形式包括道岔转换参数异常、机构动作异常以及健康状态退化等。智能诊断技术的研究应以解决现场实际问题为出发点，以转换系统机理为基础，以特定场景现场数据为驱动，以实现道岔转换系统的状态监测、典型故障定位以及健康状态预测为主要目的。在此基础上，应具备一定的数据功能，并与集中监测系统接口，为实现铁路一体化综合维修奠定基础。

智能诊断技术功能结构如图1所示。构建道岔转换状态监测系统，结合多维特征进行综合诊断，实现故障精确定位，用于重载铁路道岔转换系统精准维修。基于大数据积累及分析，进行道岔转换系统健康分析，以指导系统预防性状态修。

图1 智能诊断功能Fig.1 Intelligent diagnosis function

状态监测是对道岔转换工况和列车过车工况下道岔转换系统参数的实时监测。根据监测对象的不同可分为转辙机监测和道岔监测，监测项点如下。

1）转辙机监测项点：转辙机缺口图像、转辙机缺口视频、转辙机动作电流、转辙机机内温湿度、转辙机油压、油位和振动加速度等。

2）道岔监测项点：道岔相关参量、道岔阻力等。

道岔转换系统典型故障定位与健康状态分析以数据为驱动。通过对多维特征的综合分析，对道岔夹异物、不解锁、不锁闭以及卡缺口等典型故障进行精确定位。通过智能算法的应用，对列车过车过程和道岔转换过程中道岔转换系统动、静态关键参数特征提取，分析、评估道岔转换系统的健康状态，以指导现场维护、维修人员进行预防性状态维修。

同时，为促进一体化综合维修管理模式的发展，道岔转换系统智能诊断技术在现场应用过程中，应预留集中监测系统接口，同时具备一定的用户管理和数据管理功能，可通过人机交互进行检查的项点至少包括：可通过传感器数据查看道岔转换系统实时状态信息；可查看传感器采集的历史数据曲线；可查看历史数据的日/月报表；可查看道岔转辙机缺口历史图片和历史视频；可查看实时报警信息和历史报警信息；可进行系统自检，查看诊断系统自身状态，包括监测设备主机、分机、采集设备的工作状态。

4 诊断系统

根据诊断功能需求，搭建重载铁路道岔转换监测平台，通过信息感知、数据采集和数据传输构建道岔转换系统状态参数的数据库。识别道岔转换典型故障模式，提取故障特征参数，结合机器学习算法，建立推理预测模型，形成集状态监测、故障定位以及健康状态分析于一体的重载铁路道岔转换工作状态智能诊断系统，为实现道岔转换系统的精准维修、预防性状态修以及一体化综合维修奠定基础。

按照阶段的不同，可将系统分为传感层、数据层以及诊断层3个层级，如图2所示。

图2 系统组成示意Fig.2 System composition diagram

1）传感层

传感层是将接触或非接触、有源或无源传感技术工程化应用于道岔转换系统的过程。该层以较少的传感单元实现较全面的感知，满足诊断功能的需求为原则，通过传感器设计选型和特定的接口设计，获取道岔转换相关直接参数。根据重载铁路道岔转换系统典型故障特点，传感器监测项点应涵盖道岔阻力、转辙机内温湿度传感器、转辙机缺口图像视频、振动、动作电流，转辙机油压以及油位等项点。传感层与数据层或道岔转换系统各接口应安装牢固、机械强度可靠、信号接口传输稳定，在道岔现场使用中，不会破坏、松脱，与既有设备无结构干涉。

2）数据层

数据层由采集通信模块以及数据库组成，实现道岔转换系统状态参数的采集、数据传输、数据中继、数据接口转换以及数据存储等功能。采集通信模块可支持模拟信号、数字信号采集，兼容PLC、以太网、xDSL等多类型通信接口，可实现有线、无线数据传输，以适应不同道岔场景需求。数据库为用户输入操作指令、查看道岔状态信息提供人机交互，同时具备数据存储、数据管理和系统状态记录等功能。数据层各设备、元器件设计应满足相关标准对温湿度耐受性、防护等级、电磁防护以及振动等性能的要求。

3）诊断层

诊断层是道岔转换智能诊断技术实现的关键。故障定位功能具备一定的实时性，基于道岔转换系统本身机理建立理论模型，提取道岔转换实时数据特征，进行判断分析，对系统存在的故障进行报警提示。健康状态预测建立在大数据库基础上，将专家知识与人工神经网络、支持向量机、快速形状上下文等智能算法结合，建立并训练多维度预测模型，实现对道岔转换系统一定周期内的健康状态评估，对下一周期的系统健康发展趋势进行预测，按健康状态退化严重程度给出相应的预警、报警信息。

5 结束语

本文对重载铁路道岔转换系统典型故障进行总结，分析了重载铁路道岔转换系统工作状态智能诊断技术功能，并对技术实现手段进行了规划。诊断技术的现场应用，为现场维护人员提供道岔转换系统工作状态监测、典型故障定位以及健康衰退预测的交互手段和平台，对促进现场人员的精准维修以及状态修，提高道岔转换系统维护效率和铁路运能、运效具有深远意义。