电力机车智慧调试系统设计分析

丁春嵘 DING Chun-rong

（国能铁路装备有限责任公司，沧州 061113）

0 引言

机车检修调试环节是确认检修机车出厂质量，保障机车日常安全稳定运营的重要环节。检修机车组装完成后，进入调试车间进行调试和整备作业，各项试验正常并经检验合格后满足出厂交付条件。然而当前国内机车整车调试行业普遍存在信息化严重滞后、过度依赖人员经验、自动化测试缺失、调试数据积累贫乏的现象。

为解决机车调试效率、质量要求的日益提升与机车调试工艺原始落后现状之间的矛盾，机车调试亟待通过信息化、互联化、智能化技术，升级现有系统。在生产制造业发展的大趋势下，充分借鉴先进经验，把生产调试与数字化、信息化、智能化进行深度融合发展，是提高电力机车调试工艺水平、保障生产质量、提高调试效益的关键技术手段。

1 系统设计

系统通过信息化、互联化、智能化技术，在数字化车间建设的前提下，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务，对调试中的人、机、料、法、环、测六大要素进行全面升级和贯通，提高调试过程的可控性和自动化率，清楚掌控调试流程，推动电力机车调试方式从传统向智慧的转变。电力机车智慧调试系统六要素优化改造思路如图1 所示。

图1 智慧调试系统六要素

“人”方面：通过手持平板执行终端，在线接入调试系统，实现作业过程全数字化记录归档，提供作业辅助及培训管理功能；通过机器视觉技术，实现人员行为规范及作业安全监测，保障作业安全，提供作业质量。最终，实现人在环管理的目标。

“机”方面：利用无线物联技术，升级改造现有检测调试平台，同时增加智能检测设备，利用非接触测量技术，实现检修调试全面数字化，结果判断自动化，提高调试效率和准确率。

“料”方面：利用物联网技术及信息化技术，实现调试环节物料供应状态监控，自动分析和记录物料供应运转过程，对物料问题及时预警，提升调试环节整体效率。

“法”方面：利用自动化测试、机器学习及边云协调等技术，实现调试及判定自动化，工单电子化，测试管理集中化。通过积累调试过程完整数据，为调试数据深度挖掘、调试过程优化等提供数据支撑，最大化调试数据资产价值。

“环”方面：通过改造调试厂房，建立数字化调试车间，并建立集中完善的调试信息管理系统，实现调试人员、调试设备、调试任务、调试结果的在“环”管理，打破原有数据孤岛。

“测”方面：基于边缘改造及无线连接技术，实现测试工具在环管理，测试数据自动反馈，测试结果自动判断。降低人员因素对测量结果准确性的影响。

系统建设实施后，将打破原有数据孤岛现象，实现智能调试六要素互联互通，形成“自发的”信息流与反馈闭环：

“法”-＞“人”：由于实现了调试数字化、自动化与信息化，降低了调试技术难度，调试数据得以积累。基于调试数据分析，可实行“预控式”管理，开展基于数据挖掘的工艺流程优化。通过对人员数据分析挖掘，实现人员技能、绩效准确评估，制定培训提升方案。

“机”-＞“环”：由于升级边缘智能，设备状态数据及检测结果数据可实时进入管理系统，形成数据资产，为后续数据挖掘提供支撑。

“环”-＞“机”：基于数据积累形成的数据资产，实现对设备的健康评估，自动形成设备维保建议，保障调试质量。

“测”-＞“人”：由于实现边缘智能与即时互联，测试结果可实时反馈到人，辅助人进行直观的快速决策。

“测”-＞“机”：由于调试设备实现了泛在互联管理，测试数据得以积累。系统可基于积累数据分析，挖掘测试设备优化方案，实现测试工艺流程的优化，最终形成调试效率螺旋上升通路。

方案通过无线技术、边缘计算、工业物联网、人工智能、数字孪生、及大数据等智能赋能技术，对电力机车智慧调试系统六大制造要素进行升级贯通，在各要素之间形成了自发的信息流与物流反馈，持续积累数据资产，进行数据挖掘优化，推动调试系统实现从“人智”（靠人执行决策）到“辅智”（机器自动执行/辅助决策）跨越转变。

2 系统框架设计

根据电力机车调试工作场景不同，电力机车智慧调试系统可分为调试后台系统和调试现场系统，系统框架如图2 所示。

图2 智慧调试系统框架

调试后台系统按照工作主要职能可以进一步划分为两个子系统：智慧调试管理系统和智慧调试分析系统。智慧调试管理系统主要以企业大数据中心+调试业务平台软件的形态呈现，对外可对接企业的ERP、MES、LIMS 等既有系统，同时也是整个智慧调试系统主要的人机交互接口，即管理人员、调试人员可分别使用计算机终端或者手持式移动终端与智慧调试系统进行交互，获取自身关注的数据统计与分析结果，或者记录上传调试生产过程中产生的海量真实数据。在全量数据互通的基础上结合智慧调试分析系统对各类数据分析挖掘的结果，可以达到电力机车调试工作全周期智慧监控的目标。智慧分析系统主要以运行在独立部署服务器上的算法服务软件形式呈现，可以灵活接入/移出调试后台系统整体框架结构，方便随时对系统进行在线升级维护。智慧分析系统和智慧管理系统的数据模块深度对接；可以通过智慧管理系统提供的数据访问接口，获取电力机车调试工作中各个环节产生的生产调试数据。智慧分析系统通过各类数据挖掘算法、智能化算法，将对生产调试数据从不同维度进行分析统计的结果反馈回流到智慧管理系统中，并可根据业务需求进行持久化存储，为生产调试数字化、管理监控智能化提供支撑。

调试现场系统主要由电力机车调试工作现场需要用到的各类智能化、非智能化设备工装以及相配套的基础网络服务系统组成，包括边缘计算网关、调试服务器、无线AP 点、智能化调试试验台、各类传感器数采装置、自动化网络调试设备、智能调试工装和手持式移动作业终端等。为满足动态调试需求，保证机车在线上运行时也有相应的网络环境来保障移动作业终端和自动网络调试装置等智能化调试工装的正常工作，调试服务器不仅在车间内部进行定点部署，还可以按照便携式的形式进行配置，方便在机车上搭建调试网络。便携式调试服务器有在线和离线两种不同的工作模式，但对于经由便携式调试服务器接入到智慧调试系统的终端设备而言几乎感受不到两种工作模式的差异，从而实现各种工况下调试试验流程的统一。

3 层次结构设计

智慧调试系统可按照三层架构进行设计，分为状态感知层、数据管理层、应用层，如图3 所示。

图3 智慧调试系统功能框架

各层提供功能包括：①状态感知层：提供车体监测、环境监测以及车间安防监测数据实时采集及上报。采集车载网络数据，获取机车通信设备状态信息，根据协议解析机车设备相关信号信息，为调试工艺执行判断提供数据支撑；②数据管理层：提供采集数据解析、基础数据和分析主题数据存储功能，提供数据可视化查询接口，根据设定规则引擎进行数据挖掘分析，提供挖掘分析数据查询接口；提供数据治理和数据备份功能，为业务功能提供基础元数据，并对接入设备进行质量管控，保障数据安全；③应用层按照功能层级可分为数据分析层和业务界面层。各层包括功能如下：数据分析层功能：规程优化分析、规程执行分析、调试条件分析、工艺优化分析、计划优化建议、作业冲突检测、自动排程分析、自动派单分析、库存分析、知识推送、工单异常分析、故障诊断引擎、车辆状态评估、检查项点评估、调试项点分析、机车质量分析、调试行为分析、人员绩效分析、技能等级分析、安全生产分析、基础指标分析、不见状态预测等等。

业务界面层提供功能如下：设备管理：支持功能包括工艺设备管理、巡检测量管理、消防设备管理功能；监督管理：支持功能包括技术管理、安全管理、质量管理功能；故障管理：支持功能包括故障查询、故障过滤、故障推送、历史故障管理功能；质量管理：支持功能包括机车质量评估、电子调试履历、自动报告生成功能；故障报警：支持功能包括故障诊断、故障预警功能；段场作业辅助管理：支持功能包括车辆调度管理、工作计划、值班排班、职工管理、绩效管理、培训管理、生产月报、备品备件管理功能；调试计划自动排程：支持功能包括机车规程管理、机车小时计划功能；在线监测：支持功能包括多车/车库监测、单车监测、子系统监测、集成展示、数字地图功能；调试作业：支持功能包括移动作业、流程管理、工艺管理、调试数据管理功能；决策支持：支持功能包括报表统计、故障分析、指标分析、自助分析功能；专家知识：支持功能包括智能推送、智能检索、应急支持、文档管理功能。

4 整套系统归纳

整套系统可以归纳分为三大板块和十六大子系统。三大板块分为智慧管理、智慧检测、智慧分析，智慧管理系统包括调试过程管理、调试工艺管理、调试资产管理、调试人力管理、全量数据管理、车间监控管理以及配套硬件，智慧检测设备包括物联检测设备集群、车辆综合诊断系统、视觉检测测量系统以及AGV 巡检检测系统，智慧分析系统包括设备数字孪生、调试质量评价、过程挖掘提升、资产应用优化、人力应用优化、作业风险预警，具体如图4 所示。

图4 智慧调试系统功能框架

5 总结

目前此套系统已成功应用在公司生产的电力机车调试流程中，比传统机车调试在错误率上有很大降低，人工生产效率有进一步的提升，为公司未来在数字化方向转型发展又向前迈进一步。