地鐵運行的PHM技術(shù)應(yīng)用

(沈陽航空航天大學(xué) 遼寧 沈陽 110136)

引言

故障預(yù)測與健康管理(PHM)技術(shù)于20世紀末首次被美國軍方提出應(yīng)用于聯(lián)合戰(zhàn)斗機項目中。隨著技術(shù)不斷進步，PHM從傳統(tǒng)的視情維修，發(fā)展為通過對設(shè)備狀態(tài)信息的采集、處理、分析、狀態(tài)預(yù)測，實現(xiàn)系統(tǒng)的健康管理。PHM也已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，其中在航空領(lǐng)域和大型機械設(shè)備中應(yīng)用較為廣泛，在城市軌道交通中應(yīng)用較少。國內(nèi)地鐵主要維修方式主要以定期檢查和事后維修為主，不能對地鐵進行狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測，針對這一缺陷，本文提出PHM模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對地鐵的實時監(jiān)測，本文構(gòu)建了模糊診斷模型，并通過實例進行分析。

針對地鐵的故障預(yù)測與健康管理，學(xué)者做出了大量工作，李雪昆[1]提出PHM系統(tǒng)即以地面PHM系統(tǒng)為核心，通過通訊系統(tǒng)實現(xiàn)與車載PHM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互。張波[2]提出在PHM體系中使用分層次融合式體系結(jié)構(gòu)，可有效地降低系統(tǒng)虛報警問題，更適用于大型軌道交通設(shè)備。曲璟[3]論述了地鐵在運行過程中可能出現(xiàn)的故障，并提出維修方法。尹愛華[4]等人提出在故障診斷時使用模糊算法建立模糊診斷模型，通過實驗證明可行性。

一、地鐵PHM設(shè)計

本文以沈陽地鐵某號線為例，該號線地鐵軌距1475km，途經(jīng)22站，路線長度27.8km，全線地下，最高速度80km/h。其PHM框圖如圖1.1。

圖1.1 地鐵PHM框圖

由圖1.1可知，地鐵PHM 系統(tǒng)主要由兩部分組成：一部分是處理數(shù)據(jù)，根據(jù)由數(shù)據(jù)采集設(shè)備得到的數(shù)據(jù)，可在地鐵上對數(shù)據(jù)進行初步處理。進行數(shù)據(jù)處理時，一方面要根據(jù)檢修數(shù)據(jù)、車輛履歷數(shù)據(jù)等，推測故障可能發(fā)生的部位，發(fā)生事故后果的大小。另一部分是維修決策顯示，根據(jù)得到的實時數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，進行從列車集群到整個車輛，從子系統(tǒng)到關(guān)鍵部件的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析、故障診斷、預(yù)測與健康管理，并將維修決策顯示出來以便對地鐵進行及時維修。

二、地鐵FMECA故障診斷

(一)構(gòu)建模型

構(gòu)建模糊診斷模型重點在于A值和R值的確定，A是地鐵運行中故障輸入的模糊參數(shù)集，R是單因素的模糊評價集。綜合評判結(jié)果B，B=A*R。

1.根據(jù)風險調(diào)查列舉法得到地鐵運行中常見的故障。

2.識別出系統(tǒng)中存在的不確定性風險因素，構(gòu)建風險評估指標體系。

3.根據(jù)識別出的風險因素，使用層次分析法，然后根據(jù)相關(guān)專家意見，形成風險判斷矩陣，通過運算求解判斷矩陣，確定每種指標的權(quán)重，計算出相應(yīng)的最大特征值，進行檢驗，觀察風險矩陣是否通過一致性檢驗。

4.使用模糊綜合評價法，根據(jù)專家意見建立評估集，先建立指標層單因素評價集R。

分別計算指標層綜合評價Bn=An·RnEn=Bn·V

再對目標層做出綜合評價

其中V={V1V2V3V4V5}={低 較低 中等 較高 高}={1 2 3 4 5}

5.通過計算得到指標層和目標層的評估值。

6.分析故障危害。

(二)模糊診斷結(jié)果驗證與分析

1.為了驗證上述模型的準確性和可靠性，根據(jù)查找的大量資料和地鐵的運營數(shù)據(jù)，本文建立如表2.1所示的地鐵故障指標體系對地鐵運行進行故障診斷。

表2.1 地鐵故障指標體系

2.地鐵整體故障指標權(quán)重計算

根據(jù)已有的資料和專家的意見得出地鐵列車的整體矩陣，如下：

對于矩陣A進行計算得到的權(quán)重系數(shù)為

ω=[0.1007 0.2255 0.6738]

表2.2 各目標層故障權(quán)重的計算

經(jīng)過計算上述權(quán)重值通過一致性檢測。

經(jīng)過2.1節(jié)所述一系列計算可得B總=A*R={0.3063 0.2195 0.2913 0.0730 0.1099}E總=2.4607

表2.3 地鐵故障診斷結(jié)果表

表2.4 地鐵故障等級表

經(jīng)過上述分析，本文初步得到地鐵的FMECA故障診斷，結(jié)合地鐵故障等級表可知地鐵故障整體風險處于一般故障，出乘前故障處于輕微故障，應(yīng)及時維修；運行中故障處于嚴重故障，應(yīng)重點檢查，實時監(jiān)測，及時維修；車輛系統(tǒng)故障屬于輕微故障。

三、結(jié)論

本文構(gòu)建地鐵PHM模型，重點研究模糊算法在故障診斷中的應(yīng)用，通過建立模糊評判集，完成了地鐵運行模糊診斷模型的建立。最后對該故障診斷模型進行了實例驗證和結(jié)果分析，證明了此診斷模型的可行性與準確性。