和谐型机车走行部智慧运维系统的状态修研究

樊祥叶

(中国铁路上海局集团有限公司 合肥机务段，合肥 230011 )

1 引言

随着铁路机车运营朝着高速、重载、长大交路发展，对机车走行部关键部件的质量状态提出了更高要求。目前国铁集团为保证机车的安全运营，现有机车采用定期维修的方式，而非基于机车各部件的健康状态进行维修[1]，导致投入大量人力、物力，造成过度维修及人力和资源的浪费。

国铁集团一直致力于寻找一种新的运营方式去管理机车走行部关键旋转部件的运维工作[2]，传统以计划修为主的修程管理模式已不能满足机务段运维管理和提高经济效益的要求，机车走行部修程修制由计划修向状态修方向迈进已成为必然。如何在保障安全可靠运营的基础上最大限度地降低维修成本，提升轨道交通设备智能化管理水平，已成为行业广泛关注和研究的热点。国铁集团于2019年提出了“和谐型机车修程修制改革实施方案”[3]。方案明确提出需加快安全保障能力建设，要求各集团公司“深入开展故障预测与健康管理(Prediction and Health Management PHM)研究与应用[4]，为和谐型机车修程修制改革提供技术支撑”。

为了满足机车运营发展需求，拟采用基于广义共振与共振解调的机械设备故障诊断技术[5]，通过大数据、云计算、人工智能等先进成熟技术[6]，建立起机车走行部关键部件全寿命周期的维修维护管理体系，旨在全面提升机车走行部关键部件的维修管理能力，鼎助装备长期安全运行和智慧运维。

2 机车走行部智慧运维系统理论基础

2.1 机车故障诊断方法

随着设备故障监测、故障机理诊断研究深入，故障诊断方法在各行各业广泛应用。振动监测和振动分析是公认的识别机械故障的经典方法。早在50多年前，振动监测方法就已经在国外被提出，由于振动监测与数据分析技术知识以及应用经验的缺乏，所以这项技术在当时未被广泛应用。基于多年的技术实践与经验积累，本系统拟通过“广义共振与共振解调技术”来实现对铁路机车走行部关键部件的故障诊断。

共振是机械系统受外部作用下的激励频率接近或等于其系统频率时，所产生的强迫振动幅值放大的现象。“广义共振”拓展了经典共振的定义范围，它除了涵盖经典共振的过程外，还包括了振动的“过渡过程”(即共振的“发生过程”和“结束过程”)。这是一切事物的内在规律，即使轴承滚动工作面发生微米级的裂纹损伤，其在运转过程中所产生的冲击也能激起广义共振现象，因此识别并提取损伤所引起的该信息，可以帮助识别机械故障。

通过安装传感器接收振动和对冲击广义共振，实现广义共振信号的提取，进而对广义共振信号进行解调，剔除所有无害的振动谱，对有害的冲击谱进行保留。

通过研究旋转机械的几何结构及运行规律，可以建立起轴承、齿轮、踏面等故障的一系列数学模型，解决了故障定性(确定故障部位)问题，如表1所示。

表1 走行部故障数学模型

广义共振和共振解调技术解决了故障信号敏感和变换的问题。但初级诊断仅仅利用共振解调信号的幅度信息描述机械故障综合冲击的程度是不精确的，

应进一步利用共振解调频谱之幅度和频率信息来诊断机械发生故障的零部件及故障的程度，从而实现精准诊断，输出分级报警。

公式(1)用于评价故障严重程度。

(1)

其中，Adb为故障级差；SV为检测冲击值大小的物理量(1SV表征半波正弦冲击脉宽为20μs、峰值为0.01g(g为重力加速度)时的对应加速度量值)；n为监测部件所在轴的转速(单位为r/min)；D为监测对象所在轴的轴直径(单位为mm)；

除了以上数学模型外，本系统还采用了多因素、多参数联合诊断决策，基于模糊数学、数值分析和统计学的多参量相关加权决策，信号定常性准则，规则抽取准则和不规则抽取准则等共同组成故障诊断方法论体系。

2.2 机车健康评估方法

基于层次分析法的多维度、多参数综合健康评估模型，结合车载系统采集到的数据和现场获取到的维修数据以及轴承参数等相关数据，可以实现机车走行部旋转部件健康状态评估，输出健康状态评估结论，模型如图1所示。

图1 走行健康评估模型

走行部件健康评估需针对各类数据进行处理，如报警数据、趋势数据及其他数据。

(1)报警数据通过报警判断决策模块完成数据分析与评估。

(2)趋势数据通过特征提取模块完成对应特征参数的提取。

(3)趋势数据通过趋势判断决策模块完成数据分析与评估。

(4)其他数据完成所需特征参数的提取。

将各类数据处理结论送入综合决策模块，完成最终的健康评估，并对外输出健康等级。轴承、齿轮和踏面采用的判断标准一致，如表2所示。

表2 健康等级标准

建模过程中，本系统依据应用大数据统计结论及应用经验分配权值(初始值)。可根据实际应用效果，动态更新健康评估模型权值，提升健康状态评估精准度。

2.3 剩余运营里程预测方法

剩余运营里程预测模型包括数据输入、数据清洗、特征提取、动态寿命预测、结论输出五个过程，如图2所示。

图2 剩余运营里程预测模型图

(1)输入数据

包括基础监测数据及其他辅助数据。其中基础监测数据包括报警信息、温度信息、冲击dB趋势数据、SV趋势数据等；其他辅助数据包括健康评估结论数据、维修信息、里程信息。

(2)数据清洗

包括重复值，缺失值，离群值的识别与处理。

(3)特征提取

针对振动冲击信号开展退化特征提取的方法主要有时域分析法、频域分析法以及时频分析法。计算冲击特征值的均方根值(rms)，对于连续型信号，rms的计算值计算公式为：

其中，y(t)为振动冲击信号dB值，T为时间间隔宽度。

对于离散型信号，rms的计算值计算公式为：

(4)动态寿命预测

基于机械构件振动信号特征特点，建立剩余运行里程预测方法，该方法建立三阶段退化过程，即磨合期、第一阶段(平稳阶段)和第二阶段(快速退化阶段)；

确定磨合期：诊断对象初始投入使用时存在磨合期，在磨合期内，诊断对象振动特征不稳定，或呈现下降趋势，因此不应该将该阶段计入特征预测过程；本方法通过统计已有样本的磨合期长度，给出诊断对象在磨合期的平均里程。

第一阶段(平稳阶段)：诊断对象在第一阶段数据特征保持平稳，没有显著的上升趋势，这是因为该阶段轴承处于健康的工作状态，不具备退化特性。

第二阶段(快速退化阶段)：诊断对象在第二阶段数据特征非线性递增，在第二阶段，诊断对象性能开始退化，因此可以根据第二阶段的数据特征进行退化建模。

(5)数据结果输出

输出预测的剩余使用里程。

3 和谐型机车走行部智慧运维系统构建

基于运维系统管理的理论基础，运用共振与共振解调的故障诊断技术，结合大数据、云计算、人工智能等技术，构建机车走行部全寿命周期的运维管理系统。此运维系统主要包括走行部车载故障诊断系统(以下简称车载系统[7])与走行部地面健康管理系统(以下简称地面系统[8])两个部分组成。

3.1 车载故障诊断系统

车载故障诊断系统安装在机车走行部上，机车线路运行期间对走行部关键部件(轴承、齿轮、踏面)开展多物理量状态特征数据的动态采集，基于广义共振与共振解调的机械设备故障诊断技术，实现关键部件故障诊断，完成分级报警信息输出。

(1)对于重大故障：及时通知司机，基于车载提示内容，或故障发生后的既定措施，指导司机、地面调度人员及时采取相应措施，从而保障机车运行安全。

(2)对于一般故障：将数据采集、保存，待完成行车任务后，由地面系统分析评估，进行维修判断。

车载端系统由车载数据分析装置(主机)、数据预处理装置、多物理量信号采集传感器、转速传感器和相关连接电缆等组成，如图3所示。

图3 车载端系统组成示意图

多物理量信号采集传感器安装在监测对象附近，监测对象的振动、冲击、温度等信息，通过多物理量信号采集传感器采集、数据预处理装置的处理，最后被送入车载数据分析装置(主机)，主机辅以车轮转速信号完成对监测对象的分析诊断判断。

3.2 地面健康管理系统

地面健康管理系统是由多个子系统模块组成，如图4 所示。

图4 走行部智慧运维地面健康管理系统

数据处理子系统：负责收集、解析并向数据库存储走行部车载监测数据、同时负责统计系统运行所需的数据。

健康评估及寿命预测子系统：负责评估走行部关键部件的健康状态及预测部件剩余使用寿命，提供运维指导建议。

数据展示子系统：负责将经过统计、分析及评估后的数据进行展示，在终端展示人机交互信息。

数据同步子系统：负责将走行部段级数据库同步至局级数据库，方便局级用户统一集中管理。

数据交互子系统：负责从其他厂家系统获取本系统所需数据、负责向段级信息平台发送结论数据。

本地数据库：布置在用户端数据服务器，负责数据的存储。

上述两个系统通过数据流、信息流而构成一个相互依存相互约束的整体，其中车载系统动态数据通过地面健康评估实现在线状态故障预测和实时预警，真正扭转过去计划修时代，开启信息化、智能化运维状态修的新局面[9]。运维状态修是指在设备状态检测的基础上，按照设备应用频率及其性能退化特征等因素，运用数理统计方法，通过大数据关联分析，自动生成科学合理的维修方案[3]。根据运维系统关键部件，状态修对象包括机车走行部轴箱轴承、电机轴承、传动齿轮和轮对踏面等，其综合判断的整体逻辑如图5所述。

图5 运维状态修综合判断逻辑

(1)首先判断状态修对象的实时故障状态，若影响安全行车，则及时维修。

(2)若不影响安全行车，则机车跟踪运用，并根据地面系统健康状态评估结果，结合寿命预测结论，给出维修建议，结合机车现有修程修制要求，进行维修保养。

4 机车走行部智慧运维系统的应用

以某车型机车走行部轴箱轴承故障(经拆解确认该位轴承外环剥离故障)案例为例，运用本系统软件对该位轴承的历史监测数据进行自动分析如下：

(1)该车运营约35万公里时，56位轴箱轴承发现存在外环故障特征，本系统评估给出剩余使用里程预测值约为85万公里。

(2)随着运营里程轴箱轴承状态持续变化，在机车运营约45万公里时，出现初期故障信息，首次评估该位轴承状态为亚健康，此时系统给出剩余使用里程预测值约为29万公里。

(3)当运营里程约47万公里时，该位轴箱轴承故障信息明显，系统评估该位轴承此时的健康状态为轻微故障，系统给出的剩余使用里程预测值约为10万公里。

(4)当机车运营约48万公里(2020年6月)时，对该轴承进行拆装，发现外环剥离现象。拆解照片如图6所述。

本系统对该案例数据分析过程如图7所述。

图7 剩余寿命预测曲线

综上所述，该机车56位轴箱轴承剩余寿命预测结果符合系统预期且应用效果良好。

通过大量上述故障案例数据的验证，表明本系统能够实现对机车走行部关键部件(轴承、齿轮、踏面)健康状态的准确评估及预测，为准确指导现场掌控关键部件状态、维修计划提供数据支撑。

5 讨论

创建走行部智慧运维系统，其意义在于有效地推动铁路交通机车维修体制的变革，促进计划修向状态修的转变，达到安全保障、降低事故风险，进一步增强机车的检测、监测、维护等方面能力，提升机车检修效率和管理水平。从而提高机车的可靠性和上线率，及时发现机车早期故障进行定点维修，有效的避免了失修以及过度维修的情况，较好的降低了运营维修成本。下面结合一台HXD1C机车牵引电机轴承故障实例论述走行部智慧运维系统如何实现降低维修成本，提高维修质量及实现智慧运维的。

抽查系统2021年1月25日至2月24日一个月HXD1C-0878机车电机轴承适时预警信息，自1月27日首次出现该机车3-5位电机轴承预警信息开始，1月29日(记录重复预警1次)、30日(记录重复预警2次)，2月3日(记录重复预警3次)、5日(记录重复预警4次)、9日(记录重复预警5次)连续6次进行预警，结合系统评估2月11日落修分解发现该电机轴承外圈存在压痕、轻微剥离，及时消除一起走行部故障隐患[10]。

(1)降低成本。如果没有及时准确判别，造成电机轴承严重烧损故障而发生救援，不仅影响正常的运输安全生产秩序，救援还将带来大量人力、物力、时间消耗，另外，给电机的维修带来更大检修成本，以目前市场价大修一台大功率交流牵引电机20万元来计算，极大增加了检修成本，而目前仅需更换一套轴承即可。

(2)实现精准维修。目前，铁路行业大力提倡“人防、物防、技防”三位一体，实施科学精准检修，技防是其中一个重要环节，这与目前我段实施的智慧检修思路相吻合，本系统从上述案例应用中可以充分体现技防发挥了重要作用。

(3)实现智慧运维[11]。目前我段推进的和谐型机车走行部智慧运维系统已实现机车故障适时预警及机车履历填写、修程管理、质量信息反馈、检修报表自动生成等多个功能融合，系统结合大数据及存储记忆能力适时加强机车检修质量动态管理，具备故障信息的及时反馈、处理、统计、查询等功能，为实现机车状态修及修程修制改革提供重要决策依据。

综上所述，本系统的应用可以实现：

(1)突破机车传统维修模式，提升铁路机车维修技术发展。

(2)实现故障早期预警，将故障隐患消除在机车上线运行之前，提高机车质量可靠性保障。

(3)实现机车运行状态信息、基础信息、预测指标等数据的汇聚，以多维度、多系统数据驱动运营支撑决策，提高铁路交通设备管理水平。

(4)优化机车走行部检修管理模式，有效提升机车运用效率。

(5)有效地推动铁路机车维修体制的变革，促进计划修向状态修的转变。

6 结语

(1)利用广义共振与共振解调的故障诊断技术，基于“免疫维修设计”理念，逐步实现“计划维修”向“状态维修”转变，保障运行安全，提升维修效率，是机车走行部维修技术未来发展方向之一。

(2)运维、检修人员通过机车走行部智慧运维系统对机车在线监测数据进行分析，掌握其发生、发展和变化规律，从而确定机车的运行状态，提前制定维修计划，最大限度地发挥设备的利用率，减少计划维修的盲目性，提高维修工作效率。

(3)基于长期的系统应用，可以将走行部运营、检修管理水平提到一个新的高度。通过先进的科技手段不断提高机车设备的安全可靠性、行车组织能力、客运组织能力、设备维修能力、应急处置能力等，提高机车的可用性和上线率，促进铁路机车运维技术进步。