面向PHM的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺開發(fā)和實踐

王 軍

（中國中車股份有限公司，北京100039）

自2004年，國家啟動推進鐵路技術(shù)裝備現(xiàn)代化、確定“引進先進技術(shù)、聯(lián)合設(shè)計生產(chǎn)、打造中國品牌”的總體方針以來，我國高速列車歷經(jīng)了10 余年的跨越式發(fā)展，取得一系列技術(shù)創(chuàng)新成果，目前已形成運營速度為200～350 km·h-1的CRH1，CRH2，CHR3，CRH5，CRH380，CR400和CR300等多個系列的車型［1］。至2019年底，中國高鐵總運營里程達3.5 萬km，在線高速列車達3 500 標準列，運營里程和列車保有量均占世界2/3 以上。高鐵的快速發(fā)展，是國家和社會經(jīng)濟發(fā)展的需求，為“十三五”規(guī)劃任務(wù)順利實施、實現(xiàn)全面建成小康社會目標如期實現(xiàn)提供了有力支撐。

隨著高鐵的快速發(fā)展，越來越多的高速列車上線運行，運營工況更加復(fù)雜，高溫、高寒、高濕、高海拔、沙塵等多種情況混合，對高速列車設(shè)計研發(fā)與運用維護等帶來新的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)為：高速列車定制化與多元化需求帶來的產(chǎn)品譜系化構(gòu)建挑戰(zhàn)，高速列車規(guī)模化發(fā)展帶來廣泛適應(yīng)性的產(chǎn)品譜系化構(gòu)建挑戰(zhàn)，以及大體量動車組在線安全可靠運營帶來的運維體系創(chuàng)新升級的挑戰(zhàn)［2-3］。

本文剖析高速列車譜系化與健康管理平臺的融合機制，形成面向故障預(yù)測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺，并應(yīng)用實踐，逐漸形成高速列車譜系化與健康管理理論體系，以滿足高速鐵路建設(shè)大批量、列車運行環(huán)境多變性、乘客需求個性化的多元化運營需求，實現(xiàn)不同速度等級、不同運用環(huán)境的高速列車譜系化，提升我國高速列車制造企業(yè)的技術(shù)水平和產(chǎn)品適應(yīng)能力及國際競爭力。

1 譜系化與健康管理平臺的融合機制

產(chǎn)品譜系是指用來表達具有歷史發(fā)展沿襲關(guān)系產(chǎn)品的宏觀分類、演進脈絡(luò)、發(fā)展趨勢的信息圖表，它由市場譜系需求、譜系產(chǎn)品、譜系關(guān)系信息組成［4］。例如，基于譜系需求特征“速度等級”可以將動車組劃分為“時速200 km 動車組”“時速250 km 動車組”“時速350 km 動車組”“時速400 km 動車組”等譜系產(chǎn)品。基于譜系理論整理既有成熟產(chǎn)品，通過總結(jié)、提煉譜系產(chǎn)品的共性和適應(yīng)性技術(shù)，提取需求特征到譜系產(chǎn)品的設(shè)計知識、制造知識以及運維知識，可以有效支持譜系產(chǎn)品的快速設(shè)計和制造以及持續(xù)健康運營。

PHM 技術(shù)最早運用于國防、軍工和航空航天領(lǐng)域［5-7］，隨后逐漸發(fā)展到軌道交通、礦山設(shè)備等行業(yè)和領(lǐng)域［8］。隨著我國高速列車運營規(guī)模的不斷擴大，運用先進的健康管理思想，提升高速列車的安全性和可用性受到高度重視，通過系統(tǒng)總結(jié)輪對、軸承、牽引電機等關(guān)鍵零部件的運維管理現(xiàn)狀，統(tǒng)籌規(guī)劃車載/地面PHM 系統(tǒng)、累積匹配特性（Cumulative Match Characteristic，CMC）預(yù)警預(yù)測功能、車地協(xié)同工作模式、遠程故障狀態(tài)展示、用戶服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析模型建立等技術(shù)方案，對運維車輛進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用，實現(xiàn)高速列車的健康管理。

高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺對同一譜系和不同譜系的車型均建立良好的共性和差異性管理機制，在此基礎(chǔ)上進一步研發(fā)健康管理系統(tǒng)能有效對共性的零部件故障、狀態(tài)特征和維修策略進行統(tǒng)一管理和知識積累，對差異化的零部件故障和維修策略也可以方便地進行對比分析，從而實現(xiàn)關(guān)鍵零部件研制與使用2 個階段研發(fā)數(shù)據(jù)的有效集成。目前，已建成的面向PHM 的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺由數(shù)據(jù)平臺、設(shè)計平臺、制造平臺以及健康管理平臺組成，四者的定義見表1。

表1 面向PHM的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺組成

2 面向PHM 的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺開發(fā)

2.1 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計

面向高速列車的全生命周期過程，基于元模型、知識圖譜、規(guī)則提取、產(chǎn)品平臺與產(chǎn)品族定制設(shè)計、實例推理、關(guān)聯(lián)設(shè)計、PHM 以及智能運維等技術(shù)支持面向PHM 的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺的開發(fā)框架如圖1所示。

圖1 面向PHM的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺開發(fā)框架

2.2 邏輯架構(gòu)設(shè)計

平臺的邏輯架構(gòu)如圖2 所示，反映子平臺之間以及子平臺內(nèi)部的關(guān)系。

2.2.1 子平臺之間的邏輯架構(gòu)

（1）設(shè)計平臺、制造平臺、健康管理平臺之間存在數(shù)據(jù)傳遞。設(shè)計平臺根據(jù)客戶多樣化、個性化需求，調(diào)用存儲在數(shù)據(jù)平臺的模塊化資源庫，對產(chǎn)品進行快速智能化設(shè)計，輸出整機模型與圖紙，用于制造平臺的工藝設(shè)計、虛擬仿真裝配以及質(zhì)量管理。制造平臺輸出的工藝文件與質(zhì)量文件記錄產(chǎn)品的某些設(shè)計缺陷，并反饋回設(shè)計階段進行下一代產(chǎn)品的迭代優(yōu)化設(shè)計。健康管理平臺中積累的故障和維修數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計分析，對關(guān)聯(lián)零部件設(shè)計和制造缺陷，提出改善建議，并將信息從健康管理平臺反饋回制造平臺和設(shè)計平臺，實現(xiàn)產(chǎn)品制造方案的迭代優(yōu)化。

圖2 面向PHM的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺邏輯架構(gòu)

（2）數(shù)據(jù)平臺對設(shè)計、制造、健康管理平臺數(shù)據(jù)的深入挖掘，形成產(chǎn)品從設(shè)計、制造、運維過程的全生命周期閉環(huán)控制。借助分布式傳感器采集技術(shù)和可靠信息傳輸網(wǎng)絡(luò)搭建技術(shù)，將設(shè)計過程、制造過程、運維過程的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)平臺［9］。高精度傳感器數(shù)據(jù)的實時采集和快速傳輸是整個體系的基礎(chǔ)；同時，搭建快速可靠的信息傳輸網(wǎng)絡(luò)，將系統(tǒng)狀態(tài)信息安全、實時地傳輸?shù)缴衔粰C以實時監(jiān)測裝備的狀態(tài)。

設(shè)計過程產(chǎn)生的產(chǎn)品三維數(shù)據(jù)、產(chǎn)品信息文本數(shù)據(jù)、設(shè)計知識文本數(shù)據(jù)，制造過程產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)、圖形類數(shù)據(jù)，分布式傳感器采集的裝備運行實時數(shù)據(jù)、歷史運行數(shù)據(jù)，維修時產(chǎn)生的維修記錄共同構(gòu)成數(shù)據(jù)平臺的整個數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集具有數(shù)據(jù)離散（數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)或平臺上）、數(shù)據(jù)量大（每個平臺上的數(shù)據(jù)十分龐大）和數(shù)據(jù)類型混合（包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的特點，需要通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對其進行存儲與管理［10］。

進行關(guān)鍵系統(tǒng)多學(xué)科數(shù)據(jù)融合，依據(jù)各項參數(shù)在隨機狀態(tài)下的演變，研究局部狀態(tài)變量、系統(tǒng)狀態(tài)變量、耦合狀態(tài)變量等參數(shù)與故障征兆之間的內(nèi)在規(guī)律，推演關(guān)鍵部件服役狀態(tài)變化規(guī)律，對高速列車關(guān)鍵系統(tǒng)及其子系統(tǒng)進行實時狀態(tài)評估，利用系統(tǒng)內(nèi)部的相互作用機制，動態(tài)修正基于模型的殘余壽命預(yù)測結(jié)果。

對上述融合后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及原始數(shù)據(jù)進行存儲。通過云服務(wù)器對平臺海量運維數(shù)據(jù)進行分布式管理，能夠?qū)?shù)據(jù)進行高速讀取和安全冗余備份，為數(shù)據(jù)智能解析算法提供充分可靠的數(shù)據(jù)來源。同時采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提取海量數(shù)據(jù)樣本中的有效特征、分析數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以獲得更多未知但卻具有潛在利用價值的信息，加深對系統(tǒng)機理和數(shù)據(jù)特性的理解和認知［11］。

數(shù)據(jù)平臺中建立大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以針對健康管理平臺生成的產(chǎn)品健康狀態(tài)、故障預(yù)測結(jié)果等數(shù)據(jù)，與產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品制造過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行挖掘［12］。大數(shù)據(jù)挖掘時，能夠建立起產(chǎn)品健康狀態(tài)、故障概率與運行工況參數(shù)，產(chǎn)品設(shè)計時形成的尺寸參數(shù)、性能參數(shù)，制造過程中記錄的工藝參數(shù)等大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而推斷產(chǎn)品設(shè)計、制造環(huán)節(jié)中可能會引起產(chǎn)品健康問題的薄弱環(huán)節(jié)，并針對性地反饋到設(shè)計平臺和制造平臺，最終形成產(chǎn)品的全生命周期閉環(huán)管理。對設(shè)計平臺而言，此種反饋機制能夠與設(shè)計平臺的產(chǎn)品正向設(shè)計相結(jié)合，優(yōu)化產(chǎn)品的失效模式與影響分析（Failure Mode and Effects Analysis，F(xiàn)MEA）［13］，有助于在設(shè)計環(huán)節(jié)進一步分析產(chǎn)品的失效模式與故障激勵，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計的迭代優(yōu)化。對制造平臺而言，通過數(shù)據(jù)挖掘分析健康管理平臺中與制造環(huán)節(jié)相關(guān)的數(shù)據(jù)，智能化分析產(chǎn)品制造缺陷環(huán)節(jié)，針對性地推送到制造平臺的虛擬仿真、工藝制定等制造環(huán)節(jié)，有助于發(fā)現(xiàn)制造環(huán)節(jié)中的不良工藝，減少制造過程中不穩(wěn)定、不合理因素對產(chǎn)品質(zhì)量及有效壽命的影響，實現(xiàn)產(chǎn)品制造的迭代優(yōu)化。

所以，數(shù)據(jù)平臺是其他3 個平臺的基礎(chǔ)，是整個大系統(tǒng)正常運行的重要支撐，具有數(shù)據(jù)實時采集與快速傳輸、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲與融合、全生命周期數(shù)據(jù)管理等功能。通過數(shù)據(jù)平臺的計算輔助，進行設(shè)計平臺、制造平臺和健康管理平臺之間的深度交互，完成產(chǎn)品全生命周期智能化管理。

2.2.2 子平臺內(nèi)部的邏輯架構(gòu)

（1）設(shè)計平臺內(nèi)部關(guān)系。需求管理子系統(tǒng)的輸出是快速設(shè)計子系統(tǒng)的輸入，即需求管理子系統(tǒng)面向訂單需求，通過映射規(guī)則實現(xiàn)需求到總體技術(shù)指標的映射，然后快速設(shè)計子系統(tǒng)基于總體技術(shù)指標開展方案設(shè)計與技術(shù)設(shè)計，形成整機三維模型；快速設(shè)計子系統(tǒng)與協(xié)同仿真子系統(tǒng)迭代交互，即快速設(shè)計子系統(tǒng)輸出的三維模型用于動力學(xué)、疲勞以及強度仿真分析，若仿真驗證成功則三維模型將被用于工藝設(shè)計，不成功則需反饋回快速設(shè)計子系統(tǒng)開展迭代設(shè)計，直至仿真驗證成功。

（2）制造平臺內(nèi)部關(guān)系。工藝文件生成子系統(tǒng)與虛擬仿真裝配子系統(tǒng)迭代交互，即基于工藝模塊庫與相似推理技術(shù)確定的工藝過程及其操作方法將被用于虛擬仿真裝配驗證，若仿真驗證不成功則需反饋回工藝文件生成子系統(tǒng)開展迭代設(shè)計，直至仿真驗證通過；工藝文件生成子系統(tǒng)的輸出是質(zhì)量文件生成子系統(tǒng)的輸入，即通過裝配仿真驗證工藝文件的工藝信息，將支持質(zhì)量文件生成子系統(tǒng)中生成質(zhì)量控制項點。

（3）健康管理平臺內(nèi)部關(guān)系。狀態(tài)監(jiān)控子系統(tǒng)基于多傳感器實時狀態(tài)參數(shù)采集和存儲。高速動車組關(guān)鍵系統(tǒng)涉及電力、機械、控制、材料、動力學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域，每個系統(tǒng)有自己的傳感器監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)和故障診斷機制，監(jiān)測系統(tǒng)本身狀態(tài)的變化，各核心系統(tǒng)、各學(xué)科之間相互耦合，相互影響，形成復(fù)雜的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；由于高速列車傳統(tǒng)系統(tǒng)劃分的壁壘和運維的特殊性，現(xiàn)有的狀態(tài)評估及運用維修是針對各關(guān)鍵系統(tǒng)分學(xué)科獨立進行的，而隨著高速鐵路的快速發(fā)展，在各系統(tǒng)、各學(xué)科的運維領(lǐng)域都有成效顯著的獨立研究成果，但是這些獨立的研究成果對運維中各因素及其之間的相互關(guān)系沒有深刻的認識和明晰，未建立多系統(tǒng)、多學(xué)科的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合機制，也就是說沒有從列車的整體性出發(fā)尋求解決方案，對于耦合性較高的故障或前期較為隱蔽的故障，單系統(tǒng)診斷會導(dǎo)致無法快速定位，不但造成檢修資源的浪費，而且存在很大的安全隱患。運維工作不僅僅在于解決運維問題本身，更需要從系統(tǒng)論的層面對列車狀態(tài)進行整體把握和處理，這也正是基于傳統(tǒng)系統(tǒng)劃分的運維工作難有更長足進步的根本原因。

進行數(shù)據(jù)融合時，從多學(xué)科角度提取每組異構(gòu)數(shù)據(jù)的學(xué)科特征，根據(jù)其狀態(tài)變化過程機理進行數(shù)理分析與描述，研究每組異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的相互影響及耦合作用，在滿足本系統(tǒng)物理規(guī)律的情況下，確定其局部狀態(tài)變量（LSV）、系統(tǒng)狀態(tài)變量（SSV）、耦合狀態(tài)變量（CSV）等系統(tǒng)特性，基于邊緣分布的連接函數(shù)和熵傳遞原理，連接各關(guān)鍵系統(tǒng)及其子系統(tǒng)的耦合變量，形成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合特征方程，利用梯度信息優(yōu)化算法、遺傳算法及各個關(guān)鍵系統(tǒng)及其內(nèi)部子系統(tǒng)之間相互作用產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解，通過多學(xué)科多角度的方式對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行融合分析獲得對高速列車綜合性協(xié)作性認知。

Copula 理論作為一種近年來新興的統(tǒng)計方法，被廣泛地應(yīng)用于非參數(shù)統(tǒng)計領(lǐng)域，特別是用來研究隨機變量間的相關(guān)關(guān)系。應(yīng)用Copula 理論，可以將相關(guān)程度和相關(guān)模式的研究有機地結(jié)合在一起。

令F為具有邊緣分布F1(?)，…，F(xiàn)N(?)的聯(lián)合分布函數(shù)，那么，存在1個Copula函數(shù)C，滿足

式中：xn(n=1，2，…，N)為第n個隨機變量。

若F1(?)，F(xiàn)2(?)，…，F(xiàn)N(?)連 續(xù)，則C唯一確定；反之，若F1(?)，F(xiàn)2(?)，…，F(xiàn)N(?)為一元分布，則由式（1）定義的函數(shù)F為邊緣分布F1(?)，F(xiàn)2(?)，…，F(xiàn)N(?)的聯(lián)合分布函數(shù)。

通過Copula 函數(shù)C的密度函數(shù)c和邊緣分布F1(?)，F(xiàn)2(?)，…，F(xiàn)N(?)，可以方便地求出N元分布函數(shù)FN(x1，x2，???，xN)的密度函數(shù)為

其中，

式中：fn(?)為邊緣分布FN(?)的密度函數(shù)；un為邊緣分布函數(shù)Fn(xn)。

針對高速動車組系統(tǒng)獨立問題，通過Copula函數(shù)的特征與性質(zhì)分析，以及實測數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，Copula 函數(shù)為系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合提供一條便捷的通道。

采用新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法以及Copula 函數(shù)等連接方法，對高速列車運維過程中積累的海量歷史數(shù)據(jù)、實時運行數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)進行基于多學(xué)科數(shù)據(jù)融合的狀態(tài)監(jiān)測和異常檢測，實現(xiàn)車載在途狀態(tài)和檢修設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測、專家知識庫查詢。以可靠性研究為中心的車輛智能維修子系統(tǒng)基于車載在途狀態(tài)和故障數(shù)據(jù)形成基于以可靠性研究為中心維修（Reliability Centered Maintenance，RCM）的全壽命周期修程指定和備件庫存管理，以持續(xù)降低車輛運維成本，提高車輛運用率［14］；而檢修設(shè)備運行狀態(tài)和故障數(shù)據(jù)則輸入到以生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing Execution System，MES）為核心的制造數(shù)字化平臺中，通過網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，對技術(shù)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量等檢修全過程進行信息化管控，實現(xiàn)檢修的信息化管理。

2.3 平臺開發(fā)

基于高速列車譜系化與健康管理平臺的技術(shù)架構(gòu)與邏輯架構(gòu)，搭建貫穿設(shè)計、制造以及運維全生命周期的數(shù)字化平臺，如圖3所示。

圖3 高速列車譜系化與健康管理平臺

1）譜系化設(shè)計平臺

高速列車譜系化設(shè)計平臺面向多樣化、個性化的客戶訂單需求，基于產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)、知識與規(guī)則，運用實例推理、關(guān)聯(lián)設(shè)計、產(chǎn)品平臺與產(chǎn)品族設(shè)計、知識圖譜、虛擬樣機等技術(shù)，通過需求采集、譜系定位、需求映射、配置設(shè)計、變型設(shè)計、裝配設(shè)計、仿真分析等過程可以快速生成譜系產(chǎn)品的整機三維模型及二維圖紙。

2）譜系化制造平臺

高速列車譜系化制造平臺基于設(shè)計平臺生成的整機三維模型及二維圖紙，運用實例推理、規(guī)則提取、知識圖譜、虛擬樣機等技術(shù)，通過相似工藝規(guī)程檢索、工藝規(guī)程修改、虛擬仿真裝配驗證、標準質(zhì)量模板調(diào)用、質(zhì)量文件修改、質(zhì)量統(tǒng)計等過程可以快速生成譜系產(chǎn)品的工藝文件與質(zhì)量文件，從而指導(dǎo)譜系化高速列車的快速制造。

3）譜系化健康管理平臺

高速列車譜系化健康管理平臺是面向已開通運營的高速列車，運用規(guī)則提取、知識圖譜、PHM技術(shù)，通過數(shù)據(jù)采集、故障預(yù)警、故障診斷、健康評估、庫存管理、維修計劃制定等過程實時評估并預(yù)測高速列車的健康狀態(tài)，并且基于產(chǎn)品狀態(tài)制定相應(yīng)的維修策略，確保高速列車的安全運營。

3 技術(shù)平臺應(yīng)用實踐

基于高速列車譜系化與健康管理平臺，面向客戶訂單需求，并結(jié)合自主探索、引進消化、自主創(chuàng)新和深化創(chuàng)新4個階段的技術(shù)積累和長期實踐，先后研發(fā)、建立不同速度等級，覆蓋不同運用環(huán)境、不同編組型式及用途的譜系化動車組產(chǎn)品族，運行速度覆蓋200～400 km·h-1，車型囊括座車、臥鋪、高寒、綜合檢測、城際等多類車種，編組包含4 編、8 編、16 編、17 編等多種形式的CRH6，CRH380A，CR300AF，CR400AF 高速動車組產(chǎn)品譜系，如圖4 所示。該系列動車組的開發(fā)與運營，是全面應(yīng)用高速列車譜系化和健康管理理論進行的工程實踐，滿足市場的多樣化需求，產(chǎn)品性能優(yōu)異、可靠性高。

圖4 動車組產(chǎn)品譜系

4 結(jié) 語

為提升高速列車的研制效率并且保障其在復(fù)雜環(huán)境下的健康運營，構(gòu)建了面向PHM 的高速列車譜系化產(chǎn)品技術(shù)平臺?；谧V系化定義，剖析高速列車譜系化與健康管理平臺的融合機制；提出高速列車譜系化與健康管理平臺的技術(shù)架構(gòu)與邏輯架構(gòu)，包括設(shè)計平臺、制造平臺與健康管理平臺內(nèi)外部數(shù)據(jù)的交互機制；基于元模型、數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、定制設(shè)計以及PHM 等技術(shù)，開發(fā)高速列車譜系化與健康管理平臺。以時速200～400 km 的CRH6，CRH380A，CR300AF，CR400AF 動車組系列產(chǎn)品為例，對高速列車譜系化與健康管理平臺進行工程實踐驗證。結(jié)果表明，高速列車譜系化與健康管理平臺能夠快速響應(yīng)多樣化的客戶需求，提升產(chǎn)品的研制效率，而且可以保障產(chǎn)品的健康運營，提高高速列車的運用效率與運營品質(zhì)。