基于數(shù)字孿生的盾構機狀態(tài)檢測與故障診斷方法研究

楊文斌, 馬懷祥, 刁寧昆

(石家莊鐵道大學 機械工程學院，河北 石家莊 050043)

盾構機是隧道與地下工程專用設備，由于工作環(huán)境惡劣、推進阻力大和設備結構復雜等原因，其故障率較高，且一旦發(fā)生故障，往往難以得到及時、有效地排除，在很大程度上影響了盾構施工的安全性和經(jīng)濟效益。據(jù)統(tǒng)計，盾構機診斷故障原因占維修時間的70%～90%，排除故障的時間只占10%～30%[1]。因此對盾構機進行狀態(tài)檢測與故障診斷變得尤為關鍵，然而，現(xiàn)存的盾構機狀態(tài)檢測與故障診斷技術中，人工排查的方法不僅效率低，而且難以保障技術人員的人身安全；信號處理的方法需要一定的專家經(jīng)驗，且盾構現(xiàn)場往往噪聲較大，采集信號信噪比較低，難以準確分析故障特征頻率；機器學習的方法缺乏先驗知識的融入，可解釋性較差，且對數(shù)據(jù)量的要求較高，因而很難實現(xiàn)真正的工程應用。

數(shù)字孿生技術(Digital Twin，DT)[2]由Grieves[3]提出，該技術可以充分利用實體、實測數(shù)據(jù)和歷史運維數(shù)據(jù)，通過多變量、多尺度、多概率的計算機仿真過程[4]，將物理空間映射到數(shù)字空間，反映實體的全生命周期[5]。目前國內(nèi)盾構機領域的數(shù)字孿生技術主要用于掘進參數(shù)調(diào)整以及地面沉降分析等。呂佳峻[6]進行了全斷面硬巖隧道掘進機(Hard Tunneling Boring Machine，TBM)虛擬掘進系統(tǒng)的集成開發(fā)，提出了掘進參數(shù)隨地質(zhì)變化調(diào)整的策略；宮思藝[7]結合數(shù)字孿生、機器學習等技術，進行了地面沉降的智能分析。基于目前數(shù)字孿生在車間監(jiān)測、煤礦機械和航空航天等領域的成功應用，可以預見，將數(shù)字孿生技術運用于盾構機關鍵部位的狀態(tài)檢測與故障診斷中，通過物理實體和其孿生體之間的實時交互和協(xié)同控制，可以有效提高故障診斷的精度及故障檢修的效率。

針對傳統(tǒng)盾構狀態(tài)檢測與故障診斷技術的不足，本文實現(xiàn)了盾構機減速機的仿真數(shù)字孿生建模，通過多角度仿真研究，分析故障機理，并結合信號處理技術進行故障診斷，驗證模型準確性。最終結果表明，該孿生體模型可有效反映實體狀態(tài)，通過智能感知和實時映射，為提高盾構施工智能水平提供了實現(xiàn)依據(jù)。

1 盾構機數(shù)字孿生體系

1.1 盾構機數(shù)字孿生內(nèi)涵

數(shù)字孿生通過數(shù)字化手段描述物理實體，建立全息的動態(tài)虛擬模型，并通過虛擬模型對數(shù)據(jù)的仿真、模擬、分析來監(jiān)測、預測、控制物理實體的屬性、行為、規(guī)則等要素[8]。早期主要應用于航空航天和軍工領域，目前，數(shù)字孿生技術在產(chǎn)品研發(fā)、智能工廠、營銷服務等領域進行探索性應用。在故障預測與健康管理領域，NASA將飛行器的物理系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)相結合，研究了基于數(shù)字孿生的復雜系統(tǒng)故障預測與消除方法。近年來，國內(nèi)也有許多學者、研究人員將數(shù)字孿生技術用于不同領域的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，例如：對輸變電設備的狀態(tài)評估[9]、對Buck電路的故障診斷[10]、對于柔性生產(chǎn)線的狀態(tài)感知[11]等。

數(shù)字孿生盾構機是在虛擬數(shù)字空間創(chuàng)建的與物理實體盾構機相互映射、同生共存的盾構機發(fā)展形態(tài)。數(shù)字孿生盾構機通過全息模擬實體盾構機，對盾構機實體進行實時動態(tài)監(jiān)控和模擬，將存在于施工環(huán)境中盾構機的狀態(tài)實時映射。數(shù)字孿生盾構機是實現(xiàn)盾構機數(shù)字化故障診斷的核心技術。通過構建盾構機數(shù)字孿生模型、建立數(shù)字孿生盾構機體系，實現(xiàn)實體盾構與數(shù)字盾構協(xié)同交互、平行運轉[12]。

數(shù)字孿生技術完善的架構及其閉環(huán)性特點，可實現(xiàn)對盾構機的模擬、監(jiān)測、評估等功能，提高數(shù)據(jù)資源的使用和配置效率。數(shù)字盾構與物理盾構虛實互動，通過物聯(lián)感知和信息傳輸，實現(xiàn)由實入虛，通過科學決策和智能控制，由虛入實，對盾構機施工管理優(yōu)化，實現(xiàn)對盾構機狀態(tài)的準確監(jiān)測、故障的精確診斷。

圖1 數(shù)字孿生盾構機系統(tǒng)架構圖

1.2 盾構機數(shù)字孿生架構

根據(jù)盾構機特定結構以及數(shù)字孿生技術體系，提出基于數(shù)字孿生的盾構機運維分析系統(tǒng)架構，系統(tǒng)架構如圖1所示。

物理層：由盾構機、周圍施工設施的物理實體、數(shù)據(jù)采集傳感器和施工人員的活動行為組成。主要功能包括完成盾構機的基本施工任務、提供孿生體建模參數(shù)以及數(shù)據(jù)的采集與傳輸。物理層是整個數(shù)字孿生盾構機的基礎，支撐開挖隧道的掘進施工并且負責模型層、服務層所需數(shù)據(jù)和信息的采集。

模型層：模型層包含所有物理層的虛擬模型并映射物理層行為。通過對物理系統(tǒng)外觀和規(guī)則模型的構建，利用仿真分析、多領域建模技術等多種技術，進行實體盾構機后續(xù)物理系統(tǒng)的動靜態(tài)分析。

數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層是整個架構承接的橋梁，數(shù)據(jù)層將外設傳感器以及盾構機自帶傳感器的數(shù)據(jù)進行采集，并需處理數(shù)據(jù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，以滿足服務層數(shù)據(jù)需求。

服務層：服務層建立在物理層、模型層的基礎上，對應具體模型功能的應用情況。包括對實體盾構的實時監(jiān)測控制、對盾構機故障的精準診斷、預測模型的建立以及對項目工程相關信息的管控。

圖2 盾構機數(shù)字孿生五維模型結構

2 盾構機數(shù)字孿生體模型建立及關鍵問題

2.1 盾構機數(shù)字孿生體模型建立

創(chuàng)建盾構機數(shù)字孿生模型主要依據(jù)的理論基礎為陶飛等[13]提出的數(shù)字孿生五維模型MDT概念

MDT=(PE,VE,Ss,DD,CN)

(1)

式中，PE為物理實體；VE為虛擬實體；Ss為服務；DD為孿生數(shù)據(jù)；CN為各組成部分間的連接。盾構機數(shù)字孿生五維模型結構如圖2所示。通過數(shù)字孿生技術對盾構機進行實時運動仿真建模，通過虛擬模型對投入使用的盾構機進行實時交互反映，并對盾構機使用中的數(shù)據(jù)進行算法計算分析，對盾構機進行運維服務，最終實現(xiàn)盾構機的狀態(tài)檢測以及故障診斷。盾構機數(shù)字孿生體模型的組成部分包含盾構機物理實體、虛擬盾構機、孿生數(shù)據(jù)以及服務系統(tǒng)。

2.1.1 實體盾構機

實體盾構機主要包括盾構機及其所有相關設備以及周邊環(huán)境。實體盾構機具備施工所需的各種配套設施，并實時監(jiān)測傳遞盾構機工況、環(huán)境以及全生命周期的數(shù)據(jù)。將采集數(shù)據(jù)映射于虛擬盾構機，實現(xiàn)對實體盾構機的監(jiān)測。通過感知數(shù)據(jù)在孿生模型中的迭代優(yōu)化，推動實體盾構機完成自主狀態(tài)檢測與故障診斷。

實體盾構機作為盾構施工的基礎，為虛擬盾構機以及服務系統(tǒng)的構建和運行提供全面的參數(shù)。

2.1.2 虛擬盾構機

虛擬盾構機是對實體盾構機的數(shù)字化表達，對實體盾構機進行全方位、多尺度刻畫與描述。虛擬盾構機對盾構實體及其承擔的虛擬活動、物理特性、行為規(guī)則以及周邊環(huán)境等建立數(shù)字化模型。為保證虛擬盾構機與實體盾構機的全息映射，需利用孿生數(shù)據(jù)、實體盾構機參數(shù)以及監(jiān)測數(shù)據(jù)，對虛擬盾構機進行優(yōu)化。

虛擬盾構機模型的建立是數(shù)字孿生盾構模型建立的一大難點。能否精準建立虛擬盾構機模型，對整個模型的數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化、服務層的運維管理以及狀態(tài)檢測與故障診斷的精度都將產(chǎn)生影響。

2.1.3 盾構機孿生數(shù)據(jù)

孿生數(shù)據(jù)將各模塊連接成完整的數(shù)字孿生體系。孿生數(shù)據(jù)涵蓋了體系中的所有數(shù)據(jù)。實體數(shù)據(jù)包括盾構機外形尺寸、施工數(shù)據(jù)以及傳感器實時采集的數(shù)據(jù)等。虛擬模型數(shù)據(jù)包括物理模型、行為規(guī)則模型以及優(yōu)化和預測中衍生出的數(shù)據(jù)[14]。服務系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括盾構機的工作日志、儀器設備監(jiān)視數(shù)據(jù)等盾構機運維、歷史數(shù)據(jù)。盾構機孿生數(shù)據(jù)在整個孿生系統(tǒng)中交互，給實體盾構機與虛擬盾構機的信息交互提供了媒介。

2.1.4 盾構機數(shù)字孿生服務系統(tǒng)

服務系統(tǒng)支撐盾構機實現(xiàn)運維、管理功能，在信息管理和系統(tǒng)控制的基礎上，對盾構機運行提供系統(tǒng)支持和服務。通過對盾構機孿生數(shù)據(jù)的分析、挖掘與比對，實現(xiàn)對盾構機工況的監(jiān)視和對故障的預測。服務系統(tǒng)將遠程通信、大數(shù)據(jù)和深度學習相結合，旨在實現(xiàn)對施工計劃修正優(yōu)化，保障盾構機安全運行。服務系統(tǒng)可對數(shù)字孿生盾構機的真實數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)進行處理分析，實現(xiàn)盾構機的運維分析功能。

2.2 盾構機數(shù)字孿生關鍵問題

構建盾構機數(shù)字孿生體需要解決許多關鍵問題。

(1)復雜環(huán)境下盾構機數(shù)字孿生體耦合模型的建立。盾構機由多系統(tǒng)、多機械集成，結構復雜，并且工作環(huán)境惡劣，掘進地質(zhì)復雜多變。故對于盾構機的建模以及其工作環(huán)境的精確求解繁重且困難。

(2)多源異構數(shù)據(jù)的采集與融合。數(shù)字孿生依賴實體采集的數(shù)據(jù)確保其可靠性。盾構機中傳感器類型多樣、數(shù)量龐大，所監(jiān)測數(shù)據(jù)復雜，存在多源異構的特征。故對傳感器采集數(shù)據(jù)進行處理以及融合，變得異常復雜但尤為重要。

(3)高速、精準的運算性能以及對龐大數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理能力。數(shù)字孿生就是對實體的數(shù)字化表達，海量的自身及采集數(shù)據(jù)構成龐大的數(shù)據(jù)庫，同時數(shù)據(jù)需以快、準、可追溯的形式呈現(xiàn)給需求者。盾構機具有多系統(tǒng)、多機械同時工作的特點，并且動作復雜多變，故孿生系統(tǒng)需要擁有強大的計算能力，才能實現(xiàn)孿生體仿真與實體工作的同時進行，否則數(shù)字孿生的運維、預警功能將得不到及時的體現(xiàn)。

3 基于數(shù)字孿生的盾構機關鍵部位故障診斷研究

盾構機是由許多零部件、子系統(tǒng)集成的大型機械系統(tǒng)。任何子系統(tǒng)或零部件出現(xiàn)問題都可能對盾構機整體的健康狀況以及施工產(chǎn)生影響。若其中關鍵部件故障，可能會導致盾構機癱瘓或出現(xiàn)事故，對工程的作業(yè)效率和經(jīng)濟效益產(chǎn)生惡劣的影響，甚者會威脅到人員的生命安全。因此確定故障診斷研究部位，應對各系統(tǒng)部件進行系統(tǒng)的分析研究。刀盤、主軸承、主驅動電機、減速機等部件都對盾構機有著較大的影響。

3.1 基于數(shù)字孿生的盾構機關鍵部位故障診斷實現(xiàn)流程

基于數(shù)字孿生的盾構機關鍵部位故障診斷技術實現(xiàn)主要由硬件儀器設備的選擇使用、數(shù)據(jù)采集處理、模型搭建以及故障診斷4個流程構成。

流程1：相關硬件設備的選取和使用是故障診斷技術實現(xiàn)的基礎，直接監(jiān)測對象的實際狀態(tài)，進行檢測以及診斷方法規(guī)劃，并將所選取的采集儀器、傳感器安裝至合適測點，進行相關數(shù)據(jù)的采集。

流程2：相關數(shù)據(jù)的采集、處理是整個技術實現(xiàn)的關鍵。通過采集孿生盾構機關鍵部件故障診斷所需的數(shù)據(jù)，搭建模型，并進行故障特征提取。將采集到的多源數(shù)據(jù)融合后，為孿生模型的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

流程3：搭建模型是孿生技術的核心，它可以實現(xiàn)對實體盾構機關鍵部件的實時映射。孿生體模型的建立，需對關鍵部件幾何模型、行為以及規(guī)則模型構建聯(lián)系，進行融合。

流程4：利用孿生體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與實體運行的數(shù)據(jù)進行對比分析得出故障異常值，再利用智能算法對故障特征進行提取，實現(xiàn)對盾構機關鍵部件的故障診斷、故障預測以及剩余壽命預測。

3.2 仿真數(shù)字孿生盾構機關鍵部位故障診斷的具體流程

實現(xiàn)對盾構機關鍵零部件的故障診斷需對部件實時監(jiān)測，但對于部件發(fā)生故障時的診斷以及故障發(fā)生前的一些細微故障特征，并沒有詳細判據(jù)以及數(shù)據(jù)基礎。減速機作為主驅動的核心部件，工作時承受巨大的變載荷和沖擊負荷，導致減速機故障發(fā)生率較高。因而要對減速機進行仿真數(shù)字孿生體構建，并對數(shù)字孿生體進行動力學仿真[15]，高度模擬工作中的設備狀態(tài)。最后將孿生體所得的數(shù)據(jù)、故障閾值或者演變趨勢反饋到減速機實體的故障診斷中，輔助設備實體的真實故障診斷。

圖3 仿真行星輪故障三維模型

仿真數(shù)字孿生減速機存在建立精準的剛柔耦合模型、仿真數(shù)據(jù)處理以及故障特征提取分析三大難點。針對以上難點，提出：①使用SolidWorks，結合減速機齒輪系統(tǒng)參數(shù)及材料屬性(見表1)，構建精準的三維模型以及齒輪故障設置(見圖3)，利用Adams構建減速機虛擬樣機并結合ANSYS軟件聯(lián)合構建減速機剛柔耦合模型，最后對其進行多體動力學與運動學仿真，對剛柔耦合模型進行交叉驗證；②利用Adams postprocessor模塊將結果數(shù)據(jù)導入MATLAB中，進行數(shù)據(jù)處理；③仿真結果通過減速機故障診斷實用技術，結合Adams postprocessor生成的時域圖、FFT變換后的頻域圖，進行故障特征提取分析。

表1 減速機零件材料屬性

仿真數(shù)字孿生盾構機關鍵部位故障診斷的結構如圖4所示。圖5(a)為第一級行星輪系剛柔耦合模型的動力學仿真，圖5(b)為柔性化太陽輪的二階模態(tài)。

圖4 仿真數(shù)字孿生盾構機故障診斷結構圖

圖5 仿真中的剛柔耦合行星輪系及柔性化太陽輪二階模態(tài)

為避免仿真負載及驅動出現(xiàn)突變，導致加速度無窮大的情況出現(xiàn)，采用STEP函數(shù)實現(xiàn)平穩(wěn)遞增。STEP函數(shù)為：STEP(x,x0,x1,h0,h1)，其中，x為自變量；x0為自變量的初始值；x1為末態(tài)值；h0為函數(shù)的初始值；h1為最終值。

Adams中動力學仿真參數(shù)設置求解器為HASTIFF，積分格式為SI2，仿真時長1 s，步長0.000 2 s。

綜上所述，仿真數(shù)字孿生盾構機主驅動減速機故障特征的研究框圖如圖6所示。

圖6 仿真數(shù)字孿生盾構機主驅動減速機故障特征的研究框圖

3.3 仿真結果與分析

分別對正常、故障狀態(tài)下的齒輪機構進行信號采集，并對Adams后處理模塊得到的時域圖和頻譜圖進行對比分析，將孿生體產(chǎn)生的結果以及仿真齒輪故障出現(xiàn)的故障特征反饋給實體作為故障診斷判據(jù)。

建立太陽輪單齒齒面磨損的局部故障，以嚙合頻率或其倍頻為基頻，以磨損齒輪的故障頻率或其倍頻為調(diào)制頻率的調(diào)幅調(diào)頻信號來表示嚙合點處的振動信號，作為分析理論基礎。公式如下

(2)

式中，ak(t)、bk(t)分別為調(diào)幅、調(diào)頻函數(shù)

(3)

(4)

式中，Akn、Bkl分別為調(diào)幅和調(diào)頻強度；fm為齒輪嚙合頻率；fg為局部故障齒輪的特征頻率；θk、?kn和φkl為初相位。

當只考慮基頻時，對式(2)進行傅里葉變換

(5)

式中，H(fs,?)為中間函數(shù)

(6)

可以看出，振動信號會在kfm+mfg處出現(xiàn)變頻帶。

仿真中設定輸入轉速為415 r/min ，負載扭矩為72 kN·m 。通過對輸出軸轉速平均值計算比對，顯示理論值與實際值誤差僅為0.1，可證明仿真模型的傳動精度。

減速機一級輪系理論嚙合頻率為500 Hz，仿真嚙合頻率為502.07 Hz，由圖7、圖8可知，仿真輪系3倍嚙合頻率較明顯，仿真3倍頻1 499.36 Hz與理論嚙合頻率3倍頻1 500 Hz也相差不大。太陽輪磨損工況相較于正常工況，齒輪嚙合頻率及其倍頻的幅值明顯增大，并且階數(shù)越高，其增值越明顯，振動能量有大幅提升。此外，在3倍嚙合頻率附近出現(xiàn)以中心頻率對稱分布的邊頻成分，且與基頻相距約一倍齒輪故障頻率75 Hz。故可知齒輪磨損故障對齒輪嚙合信號進行了調(diào)制，驗證了孿生模型的合理性和準確性。

圖7 仿真減速機角加速度信號時域圖

圖8 仿真減速機太陽輪磨損角加速度信號頻譜圖

4 數(shù)字孿生在盾構機狀態(tài)檢測與故障診斷的發(fā)展前景

目前，盾構機的維修方式主要趨向于狀態(tài)維護。狀態(tài)維護需對盾構機工作狀態(tài)和周圍環(huán)境進行感知，利用信號處理技術對感知數(shù)據(jù)進行分析，獲得設備當前的健康狀況，并通過人工智能方法預測設備的故障以及壽命[16]，對預測到的故障進行規(guī)劃預防、指導維修。數(shù)字孿生融合多種新型技術，構建數(shù)字孿生體，利用孿生體與物理實體的實時映射，實現(xiàn)盾構機狀態(tài)的實時、準確監(jiān)測以及故障的精準診斷，滿足盾構機狀態(tài)維護的需求，使盾構機故障診斷研究由試驗分析向模型和數(shù)據(jù)的融合驅動分析過渡[17]。

根據(jù)盾構機結構參數(shù)以及其多維感知監(jiān)測數(shù)據(jù)，構建通過數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字孿生盾構機模型。通過驅動數(shù)字孿生盾構機模型，能夠在遠程終端實時獲取盾構機的運行數(shù)據(jù)、評估運行狀態(tài)、進行故障診斷。此外，工作人員可以對數(shù)字孿生盾構機模型進行操作，模擬現(xiàn)場人員對盾構機的工控管理，實現(xiàn)實體與孿生體的快速互動管理控制。利用盾構機孿生體生成的數(shù)據(jù)進行研究分析，可對盾構機的故障特征進行提取，構建盾構機故障診斷判據(jù)庫，為盾構機的狀態(tài)檢測與故障診斷提供完備的判據(jù)基礎，提高故障診斷效率。

5 結束語

本文介紹了數(shù)字孿生的含義、體系架構和特征，提出數(shù)字孿生盾構機的概念、內(nèi)涵，構建了數(shù)字孿生盾構結構框架及其五維模型結構，探討了數(shù)字孿生技術在盾構機及其狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的應用前景，提出了一種仿真數(shù)字孿生建模方法，對盾構機主驅動減速機進行故障仿真，結果清晰顯示了正常、故障狀態(tài)下的信號特征。數(shù)字孿生技術應用于盾構機狀態(tài)檢測與故障診斷，可根據(jù)實體數(shù)據(jù)與孿生體數(shù)據(jù)的融合以及人工智能算法對數(shù)據(jù)的分析，獲取優(yōu)化數(shù)據(jù)及故障特征，為盾構機的施工和故障診斷提供優(yōu)化方案和判據(jù)，對減少重大事故發(fā)生、提高施工效率以及延長盾構機的使用壽命有著十分重要的意義。