軌道交通車輛走行部軸承監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)

□ 陳怡然

上海電氣集團(tuán)股份有限公司 中央研究院 上海 200070

1 開發(fā)背景

軌道交通車輛走行部軸承是影響軌道交通正常運(yùn)行的最重要部件之一。走行部軸承若發(fā)生故障,輕則導(dǎo)致車輛晚點(diǎn)、停運(yùn)或清客,重則會(huì)影響乘客的生命安全。因此,及時(shí)監(jiān)控走行部軸承的運(yùn)行狀態(tài),能夠便于運(yùn)維人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,并制訂相應(yīng)的維修策略,從而避免車輛發(fā)生突發(fā)性故障事件,保證乘客和車輛的運(yùn)輸安全。

現(xiàn)階段對(duì)走行部軸承的分析通常局限在實(shí)驗(yàn)室或高校,且僅停留在理論研究階段,并未考慮到車輛實(shí)際運(yùn)行環(huán)境對(duì)走行部軸承所造成的影響,也沒有形成可以供用戶直接或直觀使用的監(jiān)控系統(tǒng),由此用戶很難及時(shí)監(jiān)控到走行部軸承的運(yùn)行狀態(tài)。一旦車輛發(fā)生突發(fā)故障,用戶可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能解決故障,車輛的安全保障功能較差,且體驗(yàn)不好。

筆者開發(fā)了一套軌道交通車輛走行部軸承監(jiān)控系統(tǒng),包括采集終端模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、監(jiān)控模塊。通過采集終端模塊獲得各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù),這些運(yùn)行數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)傳輸模塊到達(dá)監(jiān)控模塊,當(dāng)前時(shí)段的軸承運(yùn)行狀態(tài)由此顯示在用戶終端上,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)走行部軸承的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

2 采集終端模塊

采集終端模塊包括復(fù)合傳感器和數(shù)據(jù)運(yùn)算單元。復(fù)合傳感器安裝在車輛各走行部軸承上,數(shù)量與走行部軸承的數(shù)量相同。復(fù)合傳感器在車輛運(yùn)行過程中實(shí)時(shí)采集各走行部軸承的運(yùn)行數(shù)據(jù)。

復(fù)合傳感器由振動(dòng)傳感器單元、沖擊力傳感器單元、溫度傳感器單元構(gòu)成,可采集走行部軸承在運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)、低頻緩變量數(shù)據(jù)、振動(dòng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)等。其中,高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)包括振動(dòng)信號(hào)和沖擊數(shù)據(jù),低頻緩變量數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)和負(fù)載數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)傳輸模塊

采集終端模塊的數(shù)據(jù)可以通過多種方式傳輸給監(jiān)控模塊,數(shù)據(jù)傳輸模塊如圖1所示。

第一種,采集終端與移動(dòng)通信基站可以通過有線或者無(wú)線方式連接。移動(dòng)通信基站接收到采集終端發(fā)送的網(wǎng)際協(xié)議數(shù)據(jù)包后,先解析各個(gè)網(wǎng)際協(xié)議數(shù)據(jù)包,得到各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù),然后基于數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議將運(yùn)行數(shù)據(jù)通過有線或無(wú)線方式發(fā)送給監(jiān)控服務(wù)器。

第二種,移動(dòng)通信基站接收到采集終端所發(fā)送的網(wǎng)際協(xié)議數(shù)據(jù)包后,將IP數(shù)據(jù)包發(fā)送給數(shù)據(jù)解析服務(wù)器,通過解析得到各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù),再將解析后的運(yùn)行數(shù)據(jù)通過有線或無(wú)線方式發(fā)送給監(jiān)控服務(wù)器。數(shù)據(jù)解析服務(wù)器中至少設(shè)置一個(gè)按照集群式部署的數(shù)據(jù)解析節(jié)點(diǎn),服務(wù)器接收到各個(gè)網(wǎng)際協(xié)議數(shù)據(jù)包后,根據(jù)數(shù)據(jù)解析節(jié)點(diǎn)的資源使用情況,將網(wǎng)際協(xié)議數(shù)據(jù)包發(fā)送給較為空閑的數(shù)據(jù)解析節(jié)點(diǎn)進(jìn)行解析。數(shù)據(jù)解析節(jié)點(diǎn)是基于Netty框架開發(fā)的節(jié)點(diǎn),Netty框架為JBoss應(yīng)用服務(wù)器提供一個(gè)Java開源框架,具有異步、高性能、高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸能力,并可以以秒級(jí)的高頻率對(duì)安裝在各走行部軸承處的采集模塊所采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

第三種,在第二種的基礎(chǔ)上通過數(shù)據(jù)解析服務(wù)器獲得各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù)后,將運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)格式,即將每個(gè)走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段運(yùn)行數(shù)據(jù)中的各部分?jǐn)?shù)據(jù)按照預(yù)先設(shè)定的順序進(jìn)行排列,得到每個(gè)走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù)表。數(shù)據(jù)解析服務(wù)器將預(yù)設(shè)格式的運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器對(duì)其進(jìn)行備份,之后再將運(yùn)行數(shù)據(jù)通過有線或無(wú)線方式發(fā)送給監(jiān)控服務(wù)器。通過使用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器對(duì)各走行部軸承在各時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,使管理人員可以隨時(shí)從數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中獲取各時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù),從而避免運(yùn)行數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理過程中丟失,保證數(shù)據(jù)的安全性。

4 監(jiān)控模塊

監(jiān)控模塊設(shè)置多個(gè)微服務(wù),包括故障診斷微服務(wù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控微服務(wù)、維修建議微服務(wù)、配置微服務(wù),具體架構(gòu)如圖2所示。任意兩個(gè)微服務(wù)可以相互連通,某一微服務(wù)可以獲取其它任意微服務(wù)的處理結(jié)果,也可以向其它任意微服務(wù)發(fā)送數(shù)據(jù)。

4.1 故障診斷微服務(wù)

故障診斷微服務(wù)根據(jù)各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù),確定各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)。

任何一個(gè)走行部軸承運(yùn)行狀態(tài)的確定,可以通過六個(gè)步驟完成。

(1) 從走行部軸承的運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取得到高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)和低頻緩變量數(shù)據(jù)。

(2) 根據(jù)高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)確定當(dāng)前時(shí)段走行部軸承在設(shè)定特征下的特征值,設(shè)定特征指與走行部軸承運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的特征,可以是以下任意一項(xiàng)或任意多項(xiàng)的組合:均值、最大值、最小值、偏度、峭度、波形指標(biāo)、方差、方根幅值、絕對(duì)平均值、均方根值、峰峰值、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、波形指標(biāo)、峭度指標(biāo)、裕度指標(biāo)、偏斜度指標(biāo)。

(3) 基于主成分分析方法對(duì)設(shè)定特征和低頻緩變量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到貢獻(xiàn)率大于第一預(yù)設(shè)閾值的多個(gè)主特征。

(4) 基于走行部軸承在各個(gè)主特征下的特征值,構(gòu)建待評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)的高斯混合模型,待評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)的高斯混合模型用于表征走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)。

(5) 確定走行部軸承對(duì)應(yīng)的待評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型和正常運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型的重合度,重合度Cvd計(jì)算式為:

(1)

式中:g1(x)為處于待評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型;g2(x)為處于正常運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型;x為特征矩陣。

(6) 根據(jù)待評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型和正常運(yùn)行狀態(tài)下的高斯混合模型的重合度,確定走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)。重合度小于設(shè)定值,說明走行部軸承在當(dāng)前時(shí)段有故障,然后生成相關(guān)故障信息、故障代碼、故障等級(jí)。若故障等級(jí)大于預(yù)設(shè)故障等級(jí),則還可以向用戶終端發(fā)送告警信息,并在告警信息中攜帶故障信息、故障代碼、故障等級(jí),及時(shí)通知運(yùn)維人員進(jìn)行維修管理。

4.2 實(shí)時(shí)監(jiān)控微服務(wù)

實(shí)時(shí)監(jiān)控微服務(wù)將軌道交通車輛中各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)顯示在用戶終端上。

在實(shí)時(shí)監(jiān)控微服務(wù)中,采用HTML5 +WebGL +WebSocket可視化技術(shù),在監(jiān)控服務(wù)器的前端建立待監(jiān)控的車輛三維模型,可以支持管理人員對(duì)車輛的三維模型執(zhí)行旋轉(zhuǎn)、縮放、透視等操作。功能頁(yè)面以秒級(jí)的數(shù)據(jù)推送間隔實(shí)時(shí)向管理人員展示各走行部軸承的運(yùn)行狀態(tài)、溫度、振動(dòng)趨勢(shì)等信息,還可以從故障診斷微服務(wù)中獲取需要進(jìn)行預(yù)警或告警的信息,并從維修建議微服務(wù)中獲取對(duì)應(yīng)的維修建議,實(shí)時(shí)向管理人員提示預(yù)警信息、告警信息、維修建議。

4.3 維修建議微服務(wù)

維修建議微服務(wù)根據(jù)各走行部軸承在當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)確定維修建議,并經(jīng)由實(shí)時(shí)監(jiān)控微服務(wù)顯示在用戶終端上,推送給運(yùn)維人員。

維修建議微服務(wù)根據(jù)走行部軸承的故障數(shù)據(jù),從維修知識(shí)庫(kù)中查詢到匹配的故障類型,自動(dòng)將該故障類型對(duì)應(yīng)的維修策略發(fā)送給運(yùn)維人員。由此,監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)從實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛的運(yùn)行狀態(tài)到每個(gè)故障軸承的維修建議推送給運(yùn)維人員的一系列流程,監(jiān)控系統(tǒng)的智能化程度較高,不需要人工參與,從而可以降低運(yùn)維成本,提高運(yùn)維效率。

4.4 配置微服務(wù)

配置微服務(wù)對(duì)故障診斷微服務(wù)中的各診斷規(guī)則進(jìn)行設(shè)置,以使故障診斷微服務(wù)根據(jù)設(shè)置的診斷規(guī)則判斷走行部軸承是否發(fā)生故障。

配置微服務(wù)向管理人員提供配置界面,并輸入配置信息。配置信息包括各個(gè)設(shè)定特征、設(shè)定運(yùn)行狀態(tài)、第一預(yù)設(shè)閾值、第二預(yù)設(shè)閾值、告警等級(jí)判定方式等。配置微服務(wù)可以將這些配置信息存儲(chǔ)在相關(guān)配置關(guān)系表中,管理人員基于這些信息,使監(jiān)控結(jié)果更加滿足實(shí)際業(yè)務(wù)需求,靈活性更高,管理人員的體驗(yàn)也更好。

5 結(jié)束語(yǔ)

筆者開發(fā)了軌道交通車輛走行部軸承監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控各走行部軸承的運(yùn)行狀態(tài),并及時(shí)排查出故障或?yàn)l臨故障的走行部軸承,可以提高對(duì)車輛管理的智能化水平,能夠保障乘客和車輛的安全,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。