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    城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)故障管理的研究

    2022-07-07 05:05:04薛順然
    交通科技與管理 2022年13期
    關(guān)鍵詞:城市軌道交通故障診斷人工智能

    薛順然

    摘要 隨著科技發(fā)展,城市軌道交通得到快速的發(fā)展,在發(fā)展的同時(shí)也帶來巨大的挑戰(zhàn)。文章分析當(dāng)前大部分城市軌道交通中信號(hào)系統(tǒng)面臨的問題以及需求,使用故障預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)技術(shù),構(gòu)建城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)故障管理體系。城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)故障管理體系可以更加高效地處理城市軌道交通中由信號(hào)故障引起的問題。

    關(guān)鍵詞 故障診斷;PHM;人工智能;城市軌道交通

    中圖分類號(hào) U282 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949(2022)13-0001-03

    0 引言

    從2017年開始全國(guó)各地的地鐵建設(shè)呈持續(xù)上升趨勢(shì),城市軌道交通行業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)也面臨巨大的挑戰(zhàn),例如工作人員分配問題、不斷革新的技術(shù)手段、各條線路系統(tǒng)制式不同等。有限的人力資源與設(shè)備的多樣化和海量數(shù)據(jù)的矛盾將在今后很長(zhǎng)一段時(shí)間作為地鐵發(fā)展的問題亟待解決。

    目前在設(shè)備運(yùn)行維護(hù)方面存在的問題如下:

    (1)設(shè)備故障以定期檢修以及故障報(bào)修為主,故障預(yù)測(cè)占比很少。

    (2)人力資源浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重,效率低下。

    (3)故障設(shè)備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未分化,不足以支撐故障分析及預(yù)測(cè)。

    (4)隨著各地延伸線的建設(shè),線網(wǎng)里程不斷增加以及環(huán)境的變化,設(shè)備維護(hù)作業(yè)的難度增加。

    1 PHM研究現(xiàn)狀及特點(diǎn)

    故障預(yù)測(cè)與健康管理(Prognostics and Health Mana-gement,PHM)被認(rèn)定為是對(duì)系統(tǒng)復(fù)雜的設(shè)備進(jìn)行健康狀況監(jiān)測(cè)、管理以及預(yù)測(cè)的系統(tǒng)工程學(xué)科。PHM模型通常適用于設(shè)備層與管理層之中,通常監(jiān)控設(shè)備層的狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備層健康狀況進(jìn)行判斷,相關(guān)的智能算法將設(shè)備的剩余壽命計(jì)算得出。經(jīng)計(jì)算得出設(shè)備使用剩余壽命后,系統(tǒng)經(jīng)算法處理后得到設(shè)備維護(hù)方案給予維護(hù)工作人員參考,在設(shè)備故障前對(duì)其進(jìn)行維護(hù)更換作業(yè),可有效避免因設(shè)備故障影響整體系統(tǒng)情況的發(fā)生,減少損失。目前PHM的發(fā)展在結(jié)合原有設(shè)備監(jiān)測(cè)、故障診斷技術(shù)手段的基礎(chǔ)上,結(jié)合大數(shù)據(jù)開發(fā)以及人工智能算法的引入,PHM將繼續(xù)朝向智能化、自主化、高精確度的方向發(fā)展。

    PHM已經(jīng)在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。文獻(xiàn)[1]中PHM作為核心部分在聯(lián)合攻擊戰(zhàn)斗機(jī)JSF項(xiàng)目中起到關(guān)鍵作用,文獻(xiàn)[2]在高速鐵路牽引供電系統(tǒng)中引入PHM與主動(dòng)維護(hù)理念,有效解決了高速鐵路中因設(shè)備故障造成系統(tǒng)故障的問題,為故障預(yù)測(cè)、系統(tǒng)健康周期評(píng)估以及可靠性分析等提供了新的思路。文獻(xiàn)[3]指出了引入PHM可以大幅度降低系統(tǒng)故障率,提升設(shè)備安全性,系統(tǒng)的可靠性有了明顯的增強(qiáng),形成完備的設(shè)備健康狀態(tài)、維修方案等策略,能夠減少人力資源的浪費(fèi)。

    2 信號(hào)系統(tǒng)故障管理體系

    信號(hào)系統(tǒng)是城市軌道交通運(yùn)營(yíng)中保證行車安全的重要系統(tǒng),信號(hào)系統(tǒng)故障管理系統(tǒng)的使用必將提升整個(gè)城市軌道交通系統(tǒng)的安全性,信號(hào)系統(tǒng)故障管理體系的建立也可為后續(xù)設(shè)備故障的分析提供必要的真實(shí)數(shù)據(jù),為城市軌道交通的智能運(yùn)維體系奠定基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[4]應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)為城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)5層智能運(yùn)行維護(hù)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)。文獻(xiàn)[5]將智能運(yùn)維運(yùn)用到地鐵運(yùn)營(yíng)中并取得了成功。文獻(xiàn)[6]在大數(shù)據(jù),云平臺(tái)的背景下,將智能運(yùn)維系統(tǒng)將與之相結(jié)合進(jìn)行應(yīng)用。

    2.1 搭建信號(hào)系統(tǒng)的PHM體系

    信號(hào)系統(tǒng)下子系統(tǒng)設(shè)備眾多,包括列車自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)(Automatic Train Supervision,ATS)、計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)(Computer Interlocking,CI)、區(qū)域控制系統(tǒng)(Zone Controller,ZC)、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)管系統(tǒng)(Data Communication System,DCS)、車載控制系統(tǒng)(Vehicle On Board Control,VOBC)、軌旁電子單元(Line side Electronic Unit,LEU)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元(Data Storage Unit,DSU)、電源系統(tǒng)、計(jì)軸、道岔、轉(zhuǎn)轍機(jī)、外電網(wǎng)、信號(hào)機(jī)以及軌道電路等。

    目前城市軌道交通的目標(biāo)是縮短行車間隔時(shí)間,所需完成的第一步是縮短故障處理時(shí)間,向著快速及時(shí)的故障處理方式改進(jìn);為實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)以及狀態(tài)維修的目的,須大量研究信號(hào)系統(tǒng)以及信號(hào)設(shè)備狀態(tài)信息,目前信號(hào)設(shè)備維護(hù)信息來源及處理方式如表1。

    2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

    故障預(yù)測(cè)和健康管理系統(tǒng)能夠完成對(duì)故障設(shè)備的精確定位,對(duì)引發(fā)故障原因的關(guān)聯(lián)分析及總結(jié),可使故障信息被最大化利用,為今后故障分析及預(yù)測(cè)技術(shù)提供幫助。構(gòu)建信號(hào)系統(tǒng)的PHM系統(tǒng)可簡(jiǎn)化為三部分:數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)分析處理層、數(shù)據(jù)界面層,如表2。

    3 系統(tǒng)模塊功能

    3.1 設(shè)備在線監(jiān)測(cè)

    設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)隸屬于數(shù)據(jù)獲取層,主要負(fù)責(zé)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)全網(wǎng)信號(hào)設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù),對(duì)關(guān)鍵參數(shù)與正常閾值的對(duì)比,可分析出信號(hào)設(shè)備的工作狀態(tài),經(jīng)一定數(shù)據(jù)量的積累,可完成系統(tǒng)智能故障診斷。除信號(hào)設(shè)備在線運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)以及智能故障診斷功能,設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還具備故障預(yù)警、故障原因分析、維修指導(dǎo)等智能化功能。

    3.2 設(shè)備智能診斷系統(tǒng)

    設(shè)備智能診斷系統(tǒng)隸屬于數(shù)據(jù)分析處理層,對(duì)信號(hào)設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)的數(shù)據(jù)采集,導(dǎo)入設(shè)備智能診斷模型中,經(jīng)模型分析計(jì)算可得出設(shè)備當(dāng)前所處狀態(tài)、故障源部件、故障原因分析、建議處理流程等一系列信息供工作人員觀察,可根據(jù)設(shè)備故障情況以及影響運(yùn)營(yíng)的程度將故障設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)分為一般故障與嚴(yán)重故障,針對(duì)不同的故障情況采取不同的應(yīng)對(duì)措施。

    3.3 日常維護(hù)系統(tǒng)

    日常維護(hù)系統(tǒng)隸屬于數(shù)據(jù)分析處理層,主要功能是對(duì)一般故障的設(shè)備進(jìn)行日常維修,以及正常設(shè)備的日常維護(hù)作業(yè)。日常維護(hù)系統(tǒng)中含有維護(hù)工作模型,根據(jù)歷史故障信息以及歷史故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度可智能完成對(duì)日常維修工作的維修計(jì)劃的安排,維修人員可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況需求對(duì)維修計(jì)劃進(jìn)行更改。維修計(jì)劃可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況變動(dòng)對(duì)時(shí)間、地點(diǎn)、人員安排及維修注意事項(xiàng)進(jìn)行相應(yīng)協(xié)調(diào)。維修人員可使用日常維護(hù)系統(tǒng)中的維護(hù)聯(lián)系單以及交接班信息完成對(duì)維護(hù)工作的記錄工作。日常維護(hù)系統(tǒng)可完成對(duì)有限資源的合理利用,提升整個(gè)維修體系的效率,極大地減輕了工作人員的壓力。78F8C064-13D2-49E5-BCC2-0533F42DCA1C

    3.4 應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)

    應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)隸屬于數(shù)據(jù)分析處理層,主要應(yīng)用于重大故障發(fā)生時(shí)采取緊急處理的手段,此系統(tǒng)可組織高效的搶修,實(shí)施實(shí)時(shí)快速故障定位分析,迅速調(diào)度搶險(xiǎn)物資、人員配置等資源,力求最短時(shí)間解決故障問題,最大限度弱化對(duì)運(yùn)行的影響。平時(shí)可利用應(yīng)急指揮調(diào)度培訓(xùn)功能,使用VR模擬技術(shù)可以最大限度還原真實(shí)故障狀態(tài),提高維修員工正確處理故障的能力。

    3.5 全周期健康管理

    健康管理系統(tǒng)隸屬于數(shù)據(jù)分析處理層以及數(shù)據(jù)界面層,主要功能是將計(jì)算分析后的全線所有信號(hào)設(shè)備的設(shè)備健康度、剩余壽命以及承載容量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)展示給使用者。設(shè)備健康度取決于設(shè)備近期監(jiān)測(cè)參數(shù)變化以及變化趨勢(shì)、設(shè)備固有壽命以及設(shè)備設(shè)計(jì)可靠性、設(shè)備使用頻率以及設(shè)備使用環(huán)境、設(shè)備歷史故障信息以及同類型或同批次設(shè)備故障情況等。

    4 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

    4.1 系統(tǒng)運(yùn)行流程

    整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行流程如下:

    (1)由數(shù)據(jù)獲取層的工作作為系統(tǒng)運(yùn)作的開端,數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)軟件可獲取地面及車載各個(gè)設(shè)備的實(shí)時(shí)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)及各設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)后,經(jīng)簡(jiǎn)單的預(yù)處理將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析處理層。

    (2)設(shè)備智能診斷系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理判斷設(shè)備的情況,經(jīng)全周期健康管理系統(tǒng)將分析后的健康數(shù)據(jù)與設(shè)備基礎(chǔ)健康數(shù)據(jù)對(duì)比分析,當(dāng)分析所得健康數(shù)據(jù)超越正常狀態(tài)下的閾值,健康管理系統(tǒng)將判斷設(shè)備處于半故障狀態(tài)或設(shè)備癱瘓狀態(tài)。

    (3)進(jìn)入設(shè)備非正常狀態(tài)后系統(tǒng)會(huì)根據(jù)故障特征值分析得出故障種類分類識(shí)別以及故障定位功能,并可導(dǎo)出故障部分所屬廠家、工作原理、設(shè)備圖紙等一系列設(shè)備技術(shù)資料,預(yù)測(cè)設(shè)備可能進(jìn)入的下階段狀態(tài)以及根據(jù)專家?guī)鞌?shù)據(jù)、案例分析建議等指導(dǎo)工作人員進(jìn)行合理的維修工作安排。

    (4)數(shù)據(jù)界面層將分析結(jié)果展示給工作人員,為工作人員做判斷提供依據(jù)。

    (5)設(shè)備經(jīng)由工作人員維修完成,經(jīng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)以及采集系統(tǒng)監(jiān)測(cè)采集到設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)處于正常水平下,數(shù)據(jù)分析處理層判斷設(shè)備已處于正常狀態(tài)下。系統(tǒng)可向工作人員提供此設(shè)備之后的故障預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),包含故障走勢(shì)分析以及設(shè)備健康度預(yù)測(cè)情況,供工作人員及時(shí)修復(fù)替換即將故障的部件,保證整個(gè)信號(hào)系統(tǒng)順暢地運(yùn)行,降低因故障導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓的概率。

    整個(gè)系統(tǒng)形成一個(gè)完整的閉環(huán)系統(tǒng),所有信息均可閉環(huán)跟蹤,為城市軌道交通運(yùn)行維護(hù)工作創(chuàng)造出一個(gè)發(fā)現(xiàn)問題、分析對(duì)策、解決問題、預(yù)防反饋、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的維修保養(yǎng)工作機(jī)制。不僅可以第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題,以高效的手段、極強(qiáng)的針對(duì)性去解決問題,并能夠規(guī)避一些非常規(guī)故障的發(fā)生,提高整體系統(tǒng)的可靠性。

    4.2 多源融合感知技術(shù)

    伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展,云平臺(tái)的迅速崛起以及人工智能算法的逐漸成熟以及廣泛應(yīng)用,將新型技術(shù)納入整體系統(tǒng)已經(jīng)是一種必然趨勢(shì),在大環(huán)境下將其與系統(tǒng)不同層次結(jié)合為至關(guān)重要的關(guān)鍵技術(shù)。

    車載系統(tǒng)設(shè)備中涉及信號(hào)系統(tǒng)的設(shè)備眾多,這類設(shè)備處理的數(shù)據(jù)量大,且均對(duì)數(shù)據(jù)的安全性有極高的要求,在采集此類數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)安全隔離要求性高、實(shí)施起來難度大,且設(shè)備分散布置在室內(nèi)室外采集數(shù)據(jù)是這項(xiàng)工作的難點(diǎn)。

    通過引入多源融合感知技術(shù),對(duì)光纖信號(hào)、視頻信號(hào)等多種信號(hào)源的多源感知技術(shù),實(shí)現(xiàn)信號(hào)系統(tǒng)對(duì)于可信度、精確度以及覆蓋度的要求,可提高感知的安全性,并感知非侵入式的各種信息流,使列車控制系統(tǒng)的核心設(shè)備安全性得到提高,還可以完成對(duì)不同場(chǎng)景的識(shí)別功能,可根據(jù)不同場(chǎng)景自動(dòng)切換成對(duì)應(yīng)信號(hào)采集模式,提高信號(hào)采集的工作效率。

    4.3 多引擎融合預(yù)警

    信號(hào)設(shè)備室外設(shè)備中轉(zhuǎn)轍機(jī)和軌道電路是非常重要的兩大部件,轉(zhuǎn)轍機(jī)是確定道岔是否能夠活動(dòng)的關(guān)鍵設(shè)備,軌道電路是實(shí)現(xiàn)列車定位功能的重要設(shè)備,保障轉(zhuǎn)轍機(jī)和軌道電路的設(shè)備的安全可靠運(yùn)行是保證信號(hào)系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵。通常軌道電路和轉(zhuǎn)轍機(jī)設(shè)置在室外,現(xiàn)場(chǎng)情況較復(fù)雜,影響因素多,且缺乏穩(wěn)態(tài)特征值,故使用以往單一波形故障分析法對(duì)其實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確診斷以及故障預(yù)測(cè)的難度是非常大的。

    多引擎融合預(yù)警顧名思義,使用不同的故障分析法,例如故障樹、推理分析等方法原理混合驅(qū)動(dòng)診斷故障原因,將城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)行原理以及相關(guān)知識(shí)專家?guī)鞂?dǎo)入驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中,并利用人工智能算法加持下的機(jī)器學(xué)習(xí),能夠完成現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與專業(yè)知識(shí)相關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)復(fù)雜狀態(tài)下的故障原因追溯、關(guān)聯(lián)因素分析等復(fù)雜作業(yè)。

    4.4 預(yù)測(cè)維修

    信號(hào)設(shè)備在以往的故障維修經(jīng)驗(yàn)中,人工經(jīng)驗(yàn)占據(jù)主導(dǎo)位置,當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)通常是工作人員通過積累的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行處理,可能會(huì)造成處理不當(dāng)?shù)那闆r發(fā)生,在維護(hù)工作中投入大量的成本,得到的收效卻很有限。

    目前在全周期健康管理的系統(tǒng)分析處理數(shù)據(jù)后,得到設(shè)備健康度、使用壽命趨勢(shì)、故障預(yù)測(cè)、設(shè)備檢修建議等信息。并可根據(jù)設(shè)備設(shè)計(jì)及工作原理,與故障時(shí)刻報(bào)警信息相結(jié)合,可分析處理電氣曲線特征值與歷史故障維修記錄,得到一份可靠的設(shè)備預(yù)測(cè)維修手冊(cè)。

    預(yù)測(cè)維修屬于工作人員主動(dòng)維修手段,對(duì)比過去被動(dòng)的故障維修以及定時(shí)維修,預(yù)測(cè)維修可一定程度提高設(shè)備以及整個(gè)系統(tǒng)的可靠性,能夠在投入相同成本的前提下獲得更好的效果,降低通過人工經(jīng)驗(yàn)判斷導(dǎo)致事故的可能性。

    5 結(jié)語

    該文提出了一個(gè)基于PHM的城市軌道交通信號(hào)設(shè)備故障管理的設(shè)計(jì)方案,將數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)分析處理層以及數(shù)據(jù)界面層三部分建立系統(tǒng)架構(gòu),通過設(shè)備在線監(jiān)測(cè)、設(shè)備智能診斷系統(tǒng)、日常維護(hù)系統(tǒng)、應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)以及全周期健康管理系統(tǒng)搭建起系統(tǒng)的邏輯功能層面,結(jié)合人工智能算法等新型技術(shù)展示了整體系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。該文的研究成果可為智能運(yùn)行維護(hù)系統(tǒng)的工作提供參考。

    參考文獻(xiàn)

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