軌道交通健康管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究綜述

江炘坤，宋冬利

（西南交通大學(xué) 牽引動(dòng)力國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610031）

0 引言

傳統(tǒng)裝備維修管理方式主要以預(yù)防性維修為主、事后維修為輔，多采取計(jì)劃修、事后修的方法解決裝備的維修問題，但實(shí)際應(yīng)用中存在維修不足、維修過剩等問題［1-2］。維修不足會(huì)導(dǎo)致裝備未得到足夠維修量在后續(xù)使用過程中產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)，并增加裝備局部故障演變?yōu)檎w故障的概率；維修過剩會(huì)導(dǎo)致維修資源浪費(fèi)和裝備壽命浪費(fèi)，如動(dòng)車組輪對傳統(tǒng)計(jì)劃修方法較視情維修方法會(huì)浪費(fèi)更多的輪徑余量，導(dǎo)致輪對整體壽命縮短，同時(shí)頻繁維修也會(huì)增加裝備產(chǎn)生額外故障的概率。

為尋找更加經(jīng)濟(jì)有效的工程裝備保障方式以適應(yīng)現(xiàn)代工程裝備的復(fù)雜性和智能性，在20世紀(jì)90年代中期，視情維修（Condition Based Maintenance，CBM）技術(shù)得到了美國等國的重視，并廣泛應(yīng)用于軍事裝備的維護(hù)與管理中。視情維修的目的是對裝備在合理時(shí)間對合理部分進(jìn)行維修，CBM可降低裝備維修成本、提高裝備維修效率、延長裝備壽命。作為實(shí)現(xiàn)CBM技術(shù)的重要途徑，故障預(yù)測與健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）技術(shù)得到充足發(fā)展［3］。故障預(yù)測技術(shù)通常采用先進(jìn)傳感器技術(shù)，基于機(jī)理或數(shù)據(jù)模型監(jiān)測和預(yù)測設(shè)備狀態(tài)［4］；健康管理是利用狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、壽命預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)對需要維修的對象進(jìn)行分析和預(yù)測的技術(shù)［5］。

PHM強(qiáng)調(diào)在設(shè)備管理中開展?fàn)顟B(tài)感知、狀態(tài)監(jiān)控、明確故障發(fā)生范圍與周期，通過采用先進(jìn)傳感器技術(shù)、信息融合技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對裝備故障的監(jiān)測和分析，從而大幅提高裝備維修效率。

PHM實(shí)現(xiàn)了裝備維護(hù)管理方法由健康監(jiān)測向健康管理的轉(zhuǎn)變，通過實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控、故障判別、輔助決策和資源管理等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對裝備的自我修復(fù)調(diào)控、智能維修輔助決策和維修任務(wù)的規(guī)劃。使得傳統(tǒng)裝備維修辦法轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂兄鲃?dòng)性、先導(dǎo)性的裝備維修辦法。

1 PHM系統(tǒng)總體技術(shù)結(jié)構(gòu)

1.1 PHM系統(tǒng)框架

總結(jié)近年來PHM系統(tǒng)的應(yīng)用研究情況，PHM系統(tǒng)總體技術(shù)框架可分為PHM對象層、數(shù)據(jù)處理層、信息處理層和決策層4個(gè)部分（見圖1）。

圖1 PHM系統(tǒng)總體技術(shù)框架

（1）PHM對象層。PHM對象層包括2部分：與PHM密切相關(guān)的對象（設(shè)備、裝備等）和PHM的物理感知網(wǎng)絡(luò)。在對PHM密切相關(guān)的對象設(shè)計(jì)時(shí)要保留PHM系統(tǒng)應(yīng)用空間，即增加實(shí)現(xiàn)后續(xù)故障預(yù)測與健康管理功能所需要的空間；在對物理感知網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)要充分考慮傳感器的應(yīng)用工況、測試范圍和傳感系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的合理性。

（2）數(shù)據(jù)處理層。為了實(shí)現(xiàn)對PHM系統(tǒng)所采集信號的清洗，需在PHM系統(tǒng)中增加數(shù)據(jù)處理層。主要是實(shí)現(xiàn)對PHM對象層采集到的信號進(jìn)行預(yù)處理，同時(shí)將處理好的信號按照一定格式分類存儲，以便后續(xù)功能調(diào)用。

（3）信息處理層。結(jié)合PHM關(guān)鍵技術(shù)算法和先前數(shù)據(jù)處理層得到的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對故障預(yù)測和健康管理技術(shù)對象的壽命預(yù)測、故障預(yù)測、狀態(tài)評估等PHM技術(shù)的核心功能，并將處理結(jié)束的信息發(fā)送給決策層。

（4）決策層。綜合信息處理層得到的信息，考慮任務(wù)規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)成本，對維修決策、備件配置、資源優(yōu)化等計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化管理，得到更為合理的PHM運(yùn)維決策。

1.2 PHM系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

PHM系統(tǒng)體系的主要結(jié)構(gòu)可分為3類：集中式結(jié)構(gòu)、分布式結(jié)構(gòu)、分層融合式結(jié)構(gòu)［6］。

1.2.1 集中式結(jié)構(gòu)

當(dāng)分析對象為小型、簡單設(shè)備時(shí)，常采用集中式結(jié)構(gòu)（見圖2）。集中式結(jié)構(gòu)邏輯簡單，通過單一的中央故障管理控制器對整個(gè)系統(tǒng)所有故障信號進(jìn)行收集和分析，并最終制定維修決策。盡管系統(tǒng)簡單、信息傳輸路徑明確，但集中式結(jié)構(gòu)并不適合大型復(fù)雜裝備：隨著系統(tǒng)監(jiān)測部件數(shù)量和信號量的急劇增加，中央處理器工作負(fù)載將會(huì)持續(xù)加大；越復(fù)雜的系統(tǒng)就越難以實(shí)現(xiàn)高效的處理效率，因而面對復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，集中式結(jié)構(gòu)難以實(shí)現(xiàn)高效率分析。

圖2 集中式結(jié)構(gòu)示意圖

1.2.2 分布式結(jié)構(gòu)

分布式結(jié)構(gòu)（見圖3）各子系統(tǒng)具有獨(dú)立完成故障監(jiān)測、狀態(tài)監(jiān)測和隔離等任務(wù)的功能。各子系統(tǒng)完成各自分析任務(wù)后會(huì)將分析結(jié)果上傳至綜合控制系統(tǒng)。其突出優(yōu)點(diǎn)是可在各子系統(tǒng)中獨(dú)立完成PHM分析，且不存在高級別PHM分析，因此可大幅降低測試成本。相較于集中式結(jié)構(gòu)，分布式結(jié)構(gòu)可應(yīng)用在大型復(fù)雜系統(tǒng)中，但各子系統(tǒng)間的分析結(jié)果并不能很好集成，從而缺少對各子系統(tǒng)信息中冗余信息的利用，形成的維修決策缺乏可信度。

圖3 分布式結(jié)構(gòu)示意圖

1.2.3 分層融合式結(jié)構(gòu)

分層融合式結(jié)構(gòu)（見圖4）是綜合以上2種結(jié)構(gòu)的新型PHM系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。在較低層級上，針對各子系統(tǒng)采用分布式結(jié)構(gòu)處理，賦予各子系統(tǒng)獨(dú)立的狀態(tài)監(jiān)測、故障檢測能力，將被子系統(tǒng)解釋后的信號形成重要信息流呈現(xiàn)給更高級別的處理模塊。在高級別處理模塊處，采取集中式結(jié)構(gòu)的中央故障管理控制器作為處理核心，由于信號已被提前處理，大大減少中央故障管理控制器處理負(fù)擔(dān)，形成針對裝備各系統(tǒng)的綜合診斷。分層融合式結(jié)構(gòu)適用于現(xiàn)代大型復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)，系統(tǒng)各子系統(tǒng)聯(lián)系密切，需具備對全局信息有準(zhǔn)確處理能力的PHM系統(tǒng)進(jìn)行處理，同時(shí)要求對各子系統(tǒng)的各種信息進(jìn)行甄別和選擇，為中心提供最干練的重要信息流，分層融合式結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)這種處理的較佳選擇。

圖4 分層融合式結(jié)構(gòu)示意圖

綜上所述，對于結(jié)構(gòu)簡單、要求一次性工作和信息傳輸途徑明確的裝備系統(tǒng)，常采用集中式結(jié)構(gòu)；對于工作時(shí)間較短但系統(tǒng)較為復(fù)雜的裝備系統(tǒng)需采用分布式結(jié)構(gòu)；對于結(jié)構(gòu)復(fù)雜且需長時(shí)間工作、對工作效率要求較高的裝備系統(tǒng)，常采用分層融合式結(jié)構(gòu)。無論選擇哪種結(jié)構(gòu)，都應(yīng)選擇適用實(shí)際工況的PHM系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。

2 PHM關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1 PHM技術(shù)特點(diǎn)

PHM技術(shù)早期多用于航空領(lǐng)域，如F404發(fā)動(dòng)機(jī)檢測系統(tǒng)中，出現(xiàn)了剩余壽命評估、操作極限監(jiān)控、熄火檢測等早期故障監(jiān)測功能。但早期PHM系統(tǒng)缺乏故障預(yù)測功能，受限于當(dāng)時(shí)技術(shù)發(fā)展條件，并不能實(shí)現(xiàn)故障的實(shí)時(shí)檢測和及時(shí)預(yù)測。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的迅速發(fā)展，PHM技術(shù)已經(jīng)成為連接裝備本身和其保障裝備的重要橋梁，同時(shí)也是英美等國爭相研究的重點(diǎn)領(lǐng)域。PHM技術(shù)早在2000年就被列入美國國防部《軍用關(guān)鍵技術(shù)》報(bào)告［7］。2002年，美國國防部在原有CBM管理技術(shù)基礎(chǔ)上又提出更高端的CBM概念（CBMPlus，CBM+），用來提高裝備視情維修的效率和精度。2006年，PHM技術(shù)在美國最新研發(fā)的F35戰(zhàn)機(jī)上得到應(yīng)用。同時(shí)，美國國家航天局等多個(gè)科研機(jī)構(gòu)針對航天領(lǐng)域的PHM系統(tǒng)開展了綜合研究。PHM技術(shù)不局限于航空航天領(lǐng)域，更在汽車、核電領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。我國《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》（2006—2020年）［8］中明確指出，重大產(chǎn)品和重大設(shè)施壽命預(yù)測技術(shù)是提高運(yùn)行可靠性、安全性、可維護(hù)性的關(guān)鍵技術(shù)。

相較于傳統(tǒng)設(shè)備管理方式，PHM系統(tǒng)由傳統(tǒng)故障觸發(fā)搶修，到定期檢修、狀態(tài)維修，再到預(yù)防性維修和綜合規(guī)劃管理方式，從傳統(tǒng)基于狀態(tài)監(jiān)測進(jìn)一步演化為剩余壽命預(yù)測，具有安全性、經(jīng)濟(jì)性、可測試性、保障性、可靠性、實(shí)時(shí)監(jiān)控性的特點(diǎn)（見圖5）。

圖5 PHM系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)

2.2 PHM系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)模塊

PHM系統(tǒng)一般需要6個(gè)關(guān)鍵技術(shù)模塊：可測試性與先進(jìn)系統(tǒng)感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、健康狀態(tài)劃分技術(shù)、健康狀態(tài)評估技術(shù)、剩余壽命預(yù)測技術(shù)、視情維修決策技術(shù)［9］。

2.2.1 可測試性與先進(jìn)系統(tǒng)感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

在PHM系統(tǒng)研制之初，首先要考慮PHM系統(tǒng)感知網(wǎng)絡(luò)層的構(gòu)建，PHM系統(tǒng)在線感知網(wǎng)絡(luò)主要是由傳感器、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)采集組件、接口組件、控制器組成的數(shù)據(jù)采集控制系統(tǒng)。需選擇經(jīng)濟(jì)、性價(jià)比高的感知網(wǎng)絡(luò)組件，確保建立讀數(shù)全面、數(shù)據(jù)來源可靠的PHM系統(tǒng)感知網(wǎng)絡(luò)。我國陸續(xù)有高校及科研院所開展了傳感器技術(shù)研究，同時(shí)為方便PHM系統(tǒng)建立后的應(yīng)用和測試過程，需結(jié)合PHM系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，對PHM系統(tǒng)進(jìn)行可預(yù)測性設(shè)計(jì)?？深A(yù)測性設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容包含故障標(biāo)尺內(nèi)建、預(yù)警裝置內(nèi)部安裝等，與具體應(yīng)用對象的結(jié)構(gòu)、原理等密切相關(guān)。

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

實(shí)際的PHM系統(tǒng)通常處于噪聲干擾大、信號源影響因素多的工作環(huán)境。導(dǎo)致感知層采集到的信號具有隨機(jī)性，不能直接進(jìn)行分析，且各單位采集的信號由于參數(shù)單位不同，不能直接進(jìn)行統(tǒng)一處理。因此需通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行分析后再進(jìn)行健康狀態(tài)劃分和狀態(tài)評估。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)去噪、特征提取和規(guī)范化處理等。

（1）PHM系統(tǒng)對象層采集到的信號通常夾雜許多噪聲，必須經(jīng)過去噪清洗后才可被后續(xù)算法處理。常見的去噪方法有3種：分箱法、回歸法和聚類法。分箱法通過對分箱數(shù)據(jù)進(jìn)行去邊界、最大或均值等處理，可使得到的箱內(nèi)數(shù)據(jù)變得更加易于處理；回歸法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降噪處理；聚類法對PHM系統(tǒng)對象層采集到的原始數(shù)據(jù)按照一定規(guī)律進(jìn)行聚類分析，最大程度降低離群數(shù)據(jù)量，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

（2）對象層的特征提取方法主要包括時(shí)域、頻域、時(shí)頻域3種。

時(shí)域方法主要利用時(shí)域內(nèi)的多個(gè)特征量（如裕度因子、峭度因子等）作為統(tǒng)計(jì)依據(jù)，主要包括時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)分析。在時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析方面，李繼猛等［10］基于峭度指標(biāo)，在保證已有特征完整性的前提下，對軸承振動(dòng)信號中的周期沖擊分量進(jìn)行了提取?；ハ嚓P(guān)分析可對2種不同信號間的關(guān)系作出描述［11］；自相關(guān)分析則針對單個(gè)信號，對該信號在一定時(shí)間變化前后的關(guān)系作出分析。

頻域分析相較于時(shí)域分析具有更高的精度，經(jīng)過頻譜變換后的信號會(huì)具有更高的故障辨識度。常見的頻域分析類型有功率譜分析、倒頻譜分析和包絡(luò)譜分析等。代士超等［12］將倒頻譜分析方法與時(shí)域分析方法相結(jié)合，使得到的軸承信號故障特征更加明顯清晰，提高了對軸承故障診斷的準(zhǔn)確度。

時(shí)頻域分析可反饋出時(shí)間和頻域間的關(guān)系，同時(shí)可以更好地顯示信號細(xì)節(jié)存在的問題。常見的時(shí)頻域分析方法有短時(shí)傅里葉變換（STFT）、Wigner-Ville時(shí)頻分布、小波變換（WT）及其衍生方法［13］等。

（3）可采用縮放規(guī)范化處理及Z-Score規(guī)范化處理等技術(shù)將參數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱數(shù)據(jù)?？s放規(guī)范化處理是將參數(shù)數(shù)據(jù)縮放至規(guī)定量程；Z-Score規(guī)范化處理是對數(shù)據(jù)集的均值及偏差進(jìn)行規(guī)范化處理。

2.2.3 健康狀態(tài)劃分技術(shù)

實(shí)際應(yīng)用中，通常將裝備系統(tǒng)的健康狀態(tài)劃分為不同等級，如輪對多邊形狀態(tài)劃分為A、B、C、D四個(gè)檔次，通過細(xì)化的健康狀態(tài)劃分，可更加細(xì)致地描繪裝備系統(tǒng)的實(shí)際工作狀態(tài)。目前，健康狀態(tài)等級劃分方法可分為3類［14］：

（1）專家分類法。實(shí)際工況中以裝備使用壽命和專家經(jīng)驗(yàn)為判斷依據(jù)，對裝備的健康狀態(tài)進(jìn)行劃分。專家分類法只適用于壽命周期容易獲得、實(shí)際專家工作經(jīng)驗(yàn)較為豐富的裝備。

（2）等級標(biāo)度法。在實(shí)際壽命周期難以評估且專家經(jīng)驗(yàn)缺乏的情況下，可使用等級標(biāo)度法作為健康狀態(tài)劃分方法，建立裝備的健康指標(biāo)庫，并將設(shè)備的健康狀態(tài)按照偏離健康正常指標(biāo)的程度進(jìn)行劃分。

（3）聚類算法。采集裝備的全生命周期運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照聚類算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。此方法較適用壽命數(shù)據(jù)容易獲取的裝備。

Medjaher等［15］根據(jù)軸承實(shí)際工作壽命將軸承健康狀態(tài)分為3個(gè)等級：健康、惡化和故障；Soualhi等［16］采用人工蟻群聚類算法將軸承健康狀態(tài)分為4個(gè)等級：良好、較好、較壞和故障。

2.2.4 健康狀態(tài)評估技術(shù)

健康狀態(tài)評估是PHM技術(shù)研究的核心，對裝備的結(jié)構(gòu)、功能、運(yùn)行機(jī)制和狀態(tài)特征進(jìn)行分析來構(gòu)建系統(tǒng)的健康評估體系。健康狀態(tài)評估方法主要有基于狀態(tài)模型的方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法和基于知識經(jīng)驗(yàn)的方法。

（1）基于狀態(tài)模型的方法是在機(jī)理分析基礎(chǔ)上，通過對設(shè)備對象的機(jī)理進(jìn)行細(xì)致研究，得到其退化模型，進(jìn)而對設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評估。若建立的模型準(zhǔn)確，則該方法可信度有保障。但建立模型過程復(fù)雜并需較高的專業(yè)知識，且建好的模型只可針對當(dāng)下健康狀態(tài)進(jìn)行劃分，不可推廣應(yīng)用。Rabiei等［17］提出一種基于經(jīng)驗(yàn)裂紋擴(kuò)展模型、定期裂紋尺寸測量、在線裂紋擴(kuò)展速率估計(jì)的遞歸貝葉斯融合方法，用于機(jī)械結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)評估；Lu等［18］提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的非線性欠定狀態(tài)估計(jì)方法，用于燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)評估。

（2）灰色系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的辦法，通過獲取各狀態(tài)參數(shù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)對健康狀態(tài)進(jìn)行劃分，這種方法將會(huì)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展得到更多應(yīng)用。牛曉曉等［19］采用在線順序極限學(xué)習(xí)機(jī)識別軸承的健康狀態(tài)；Guo等［20］采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別軸承的健康狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)采用誤差反向傳播算法和自適應(yīng)矩估計(jì)算法。

（3）基于知識經(jīng)驗(yàn)的方法是基于一線維修人員經(jīng)驗(yàn)判斷作為評估的指標(biāo)，常見方法有專家系統(tǒng)、層次分析法和模糊評判法?；谥R經(jīng)驗(yàn)的方法主觀性強(qiáng)、評判結(jié)果不具有普適性，且無法給出量化的故障程度。肖運(yùn)啟等［21］采用層次分析法和模糊評判法評估風(fēng)電機(jī)組的健康狀態(tài)；胡姚剛等［22］依據(jù)證據(jù)源修正思想建立基于證據(jù)推理的風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評估模型；邱文昊等［23］采用層次分析法、熵權(quán)法、模糊評判法和D-S證據(jù)理論評估某裝備供電系統(tǒng)的健康狀態(tài)；Yin等［24］采用基于差分進(jìn)化算法優(yōu)化的置信規(guī)則庫評估數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的健康狀態(tài)。

2.2.5 剩余壽命預(yù)測技術(shù)

剩余壽命指從裝備被監(jiān)測開始直到裝備功能失效所需的全部時(shí)間，往往利用分析設(shè)備的退化軌跡和歷史數(shù)據(jù)建立剩余壽命估計(jì)模型。剩余壽命的分析有助于提出更合理的維修策略，提高裝備的檢修效率。剩余壽命預(yù)測的方法主要包括基于物理模型的預(yù)測方法、基于知識的預(yù)測方法和基于數(shù)據(jù)的預(yù)測方法。

（1）通過分析裝備的物理失效機(jī)制，可得到基于物理模型的剩余壽命分析方法。這種方法可研究到裝備故障的本質(zhì)，得到的物理模型解釋性強(qiáng)，并可做到實(shí)時(shí)預(yù)測。但構(gòu)建物理模型的過程復(fù)雜，難以在復(fù)雜系統(tǒng)裝備上應(yīng)用。

（2）基于知識的預(yù)測方法與基于物理模型的預(yù)測方法不同，主要通過研究相關(guān)領(lǐng)域的專家知識進(jìn)行預(yù)測，如基于專家知識的預(yù)測方法和基于模糊理論的預(yù)測方法，但這種方法更適合于定性推理，得不到量化結(jié)果，通常需與其他技術(shù)相互配合得到結(jié)果。

（3）基于數(shù)據(jù)的預(yù)測方法是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)分析反映壽命和數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系，不要求了解裝備的故障原理，只需通過強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理分析能力就可得到裝備的壽命預(yù)測模型。

2.2.6 視情維修決策技術(shù)

基于裝備的故障預(yù)測和壽命預(yù)測結(jié)果，在裝備出現(xiàn)故障征兆時(shí)就進(jìn)行有針對性的維修稱為視情維修。視情維修可解決傳統(tǒng)計(jì)劃修導(dǎo)致的維修不足和維修過剩問題。其主要方法有比例風(fēng)險(xiǎn)模型、沖擊模型和延遲時(shí)間模型等。

（1）比例風(fēng)險(xiǎn)模型可較清晰地描述裝備壽命周期和相關(guān)變量間的內(nèi)在聯(lián)系，并用量化單位表示裝備的故障或剩余壽命。

（2）沖擊模型主要應(yīng)用于受到?jīng)_擊的設(shè)備的壽命、可靠性和失效等性質(zhì)的預(yù)測，多用于解決累積沖擊條件下單維修決策問題。

（3）延遲時(shí)間模型將設(shè)備的失效分為初始缺陷階段和延遲階段。一旦設(shè)備在初始缺陷階段完成了檢測就能更有效地找到設(shè)備中存在的問題，但如果在延遲階段內(nèi)進(jìn)行檢測，就會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障。延遲時(shí)間模型需配合其他模型使用，單一使用延遲時(shí)間模型缺乏數(shù)學(xué)分析基礎(chǔ)。

3 軌道交通領(lǐng)域PHM技術(shù)應(yīng)用探討

近年來，我國高速鐵路迅速發(fā)展并取得了舉世矚目的成績。而對高速鐵路而言，由于車型眾多，在行車過程中，設(shè)備故障和檢修質(zhì)量等方面的問題偶有發(fā)生。針對高速列車的PHM技術(shù)研究應(yīng)運(yùn)而生［25］。盡管有眾多科研院所開展了針對軌道交通系統(tǒng)的PHM研究，但PHM技術(shù)在軌道交通上的實(shí)際應(yīng)用仍存在難點(diǎn)問題有待進(jìn)一步研究。

（1）軌道交通列車PHM總體技術(shù)研究。隨著高速鐵路的建設(shè)里程逐漸增多，高速鐵路逐漸向“智能+服務(wù)”的形態(tài)轉(zhuǎn)型，許多科研院所及高校開展了針對軌道交通PHM技術(shù)的研究。由于我國軌道交通列車型號繁多、數(shù)量大且各類車輛關(guān)鍵部件的失效模式和故障預(yù)測模型不同，通常情況下，一套健康評估模型只可應(yīng)用于某一工況下的特定設(shè)備健康狀態(tài)評估。且現(xiàn)有健康狀態(tài)評估模型多依賴于單狀態(tài)下的信號采集，不具備評估全狀態(tài)軌道交通信息的能力。因此，如何整合各關(guān)鍵部件的PHM技術(shù)，作出全狀態(tài)軌道交通健康評估和故障預(yù)測，是軌道交通PHM系統(tǒng)的一大研究方向。

（2）軌道交通關(guān)鍵部件故障特征參數(shù)集建立。在長期服役過程中，軌道交通列車表現(xiàn)出許多狀態(tài)參數(shù)，如轉(zhuǎn)向架橫向加速度、軸向加速度、軸箱軸承聲音信號、輪對踏面剝離與凹陷等。充分利用這些狀態(tài)變量所反映的軌道交通關(guān)鍵部件狀態(tài)可為軌道交通關(guān)鍵部件提供準(zhǔn)確的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)庫。對不同部件的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行研究來模擬得到該部件的狀態(tài)變化規(guī)律，進(jìn)而提煉出可反映不同部件健康狀態(tài)的指標(biāo)并整理成方便調(diào)用的集合，是接下來軌道交通PHM系統(tǒng)研究的一大難點(diǎn)。

（3）軌道交通故障信號深度處理。作為復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的代表，軌道交通關(guān)鍵部件故障通常是混雜在一起發(fā)生，得到的故障信號通常會(huì)夾雜噪聲和其他關(guān)鍵部件故障信號。如何在實(shí)際工況中對采集到的故障信息進(jìn)行清洗并解耦得到列車多模式強(qiáng)時(shí)變故障特征的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對故障信息的準(zhǔn)確分析，是亟待深入研究的課題。

4 結(jié)束語

PHM系統(tǒng)作為近年來引進(jìn)軌道交通領(lǐng)域的新興技術(shù)，對建設(shè)交通強(qiáng)國具有重要意義。首先對PHM技術(shù)總體框架進(jìn)行梳理和應(yīng)用范圍總結(jié)；然后針對PHM關(guān)鍵技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述與分析；最后總結(jié)歸納在軌道交通PHM技術(shù)發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)。探討軌道交通領(lǐng)域應(yīng)用PHM技術(shù)存在的全狀態(tài)健康評估模型建立與信號采集、軌道交通傳感器技術(shù)、健康指標(biāo)集建立和軌道交通關(guān)鍵部件故障信息解耦分析等熱難點(diǎn)，可為軌道交通PHM技術(shù)未來發(fā)展提供借鑒與參考。