羅光兵，羅 彥，嚴 皓，郭富強

（中國鐵路成都局集團有限公司 成都動車段， 成都 610000）

中國動車組已歷經(jīng)10年的迅猛發(fā)展，高速鐵路運營里程超過2.2萬km，動車組擁有量超過3 000個標準列。在引進、消化、吸收和再創(chuàng)新的戰(zhàn)略基礎(chǔ)上，我國已具備完全自主知識產(chǎn)權(quán)的動車組研發(fā)生產(chǎn)能力。伴隨著動車組數(shù)量的不斷增加，如何有效地對車輛運行狀態(tài)進行監(jiān)控成為重要研究課題。通過對動車組各系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)測、故障診斷以及故障有效處理，能及時有效地掌握動車組的運行狀況，制定維修計劃，保障動車組在線安全有序的運行，同時能有效節(jié)約成本，提升安全性能。目前，動車組零部件的管理還處于探索階段，未形成一套系統(tǒng)的管理辦法，各基層站段認識上存在差異、管理和維修人員對信息錄入和分析的水平不一致，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)累計不夠。不同信息系統(tǒng)之間沒有數(shù)據(jù)交換，導(dǎo)致信息孤立，不利于零部件的壽命管理，存在以下問題：信息交互困難；數(shù)據(jù)記錄困難；輪對匹配困難；鏇修方案需要優(yōu)化。

為了探尋軌道車輛輪對的健康管理，專家學(xué)者進行了分析，但多限于在管理流程上的分析[1-4]。此外，航空航天器的健康管理思路和策略已有一定的研究基礎(chǔ)，為動車組部件的健康管理提供了必要的參考[5-8]。基于此，本文有針對性地以走行部件系統(tǒng)的輪對為研究對象，構(gòu)建運行狀態(tài)檢測及健康管理系統(tǒng)，利用傳感技術(shù)，借助物理模型和數(shù)據(jù)模型，采用智能算法實現(xiàn)對動車組輪對健康狀態(tài)的監(jiān)控、預(yù)測和管理，實現(xiàn)對動車組維護不足和維護過剩的卡控，使檢修體系逐漸由計劃修過渡到狀態(tài)修，降低維護成本，提升作業(yè)效率和安全性能。

1 系統(tǒng)模塊設(shè)計

目前，動車組輪對的檢修方式主要以定期維修和事后維修為主，采用“過度修”預(yù)防故障的發(fā)生，往往造成維修成本增加，效率低下，資源耗費嚴重，引入健康管理策略能有效改變該現(xiàn)狀，提高其維修性、經(jīng)濟性和安全性。為了實現(xiàn)以上目標，可以將輪對的健康管理分為3個板塊進行設(shè)計，即狀態(tài)檢測、健康評估及預(yù)測、故障診斷及運維決策，整個系統(tǒng)功能如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)模塊設(shè)計

1.1 狀態(tài)檢測

動車組建設(shè)經(jīng)過快速發(fā)展，走行部狀態(tài)檢測系統(tǒng)逐步完善，能有效掌握輪對的運行狀況。從手段上可分為自檢測系統(tǒng)和輔助檢測系統(tǒng)，如表1所示。

表1 檢測系統(tǒng)配置

動車組自帶的傳感系統(tǒng)，可以對部分關(guān)鍵緊急的故障事件進行監(jiān)控。如溫度傳感器可以監(jiān)測軸承的變化，在規(guī)定的溫度范圍外給出預(yù)警提示；橫向晃動檢測裝置可以對走行部的橫向晃動進行預(yù)警，提醒降速運行，防止發(fā)生大幅蛇形失穩(wěn)。輔助監(jiān)測分為動態(tài)監(jiān)測、定期監(jiān)測以及臨時監(jiān)測3個層次，分別在走行線和動車所檢修庫內(nèi)進行，涵蓋了異音、裂紋及型面尺寸檢測。

軌邊聲學(xué)檢測系統(tǒng)（TADS）安裝在正線上，利用聲音識別技術(shù)自動檢測輪對軸承的故障，及時有效地給出警示，防止高速運行導(dǎo)致的熱軸故障和安全事故發(fā)生。

輪對故障動態(tài)檢測系統(tǒng)（LY）安裝在動車段入庫的檢測線上，利用光截圖像測量技術(shù)、電磁超聲探傷技術(shù)以及高精度位移測量技術(shù)，在線對輪對外形尺寸參數(shù)、輪對踏面表面缺陷以及表層裂紋等進行檢測，及時為地勤提供參考。

輪輞輪輻探傷系統(tǒng)（LU、LA）安裝在檢修庫內(nèi)，利用超聲探傷技術(shù)能夠檢測輪輞各部位以及輪輻各方向的缺陷狀況。

不落輪鏇修設(shè)備安裝在檢修庫內(nèi)，該設(shè)備可以對踏面尺寸進行檢測以及輪對缺陷進行鏇修處理。

便攜式輪對尺寸檢測設(shè)備（LB）可針對具體情況對輪對外形狀況進行臨時測量和分析，及時有效的針對具體問題提出解決方案。

上述系統(tǒng)具有技術(shù)先進、層次完善的特點，對輪對的外形幾何參數(shù)、輪對表面及深層次的缺陷全方位、多角度的覆蓋。各設(shè)備操作靈活方便、能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠程監(jiān)控和智能分析，提升了故障處置效率，保障了輪對的安全質(zhì)量。

1.2 健康趨勢評估及預(yù)測

鑒于目前輪對的自診斷系統(tǒng)的功能簡單，大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)募夹g(shù)手段有限且部分關(guān)鍵技術(shù)還不完善，無法全面進行輪對狀態(tài)的實時監(jiān)控。因此，在系統(tǒng)設(shè)計中，輪對健康趨勢的評判和預(yù)估的數(shù)據(jù)主要來源于輔助檢測系統(tǒng)。通過對檢測數(shù)據(jù)的分析和處理，建立相應(yīng)的物理模型和數(shù)學(xué)模型，判斷當前輪對的運行狀況和后期的發(fā)展趨勢，設(shè)置關(guān)鍵參數(shù)的超限閥值，實現(xiàn)對潛在故障隱患的預(yù)判功能。

健康趨勢的評估及預(yù)測主要是利用檢測數(shù)據(jù)的變換趨勢，結(jié)合線路運行環(huán)境和輪軌耦合分析進行綜合判斷，自動預(yù)測輪對線路運行狀況，并給出相應(yīng)的預(yù)警提示，排除潛在的安全風(fēng)險，提高動車的安全運行性能，在輪對的全壽命周期管理中提供健康監(jiān)控平臺。

1.3 故障診斷及運維決策

故障診斷及運維決策是對檢測數(shù)據(jù)加工分析的智能決策支持平臺。故障診斷是本模塊的核心，其原理是基于各種數(shù)學(xué)統(tǒng)計、邏輯推理以及模糊分析的方法對檢測數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)進行處理，建立相應(yīng)的狀態(tài)分析和故障診斷模型，形成智能專家分析平臺，提升故障的判斷效率。運維決策是基于故障診斷過程，對輪對故障采用不同的維修策略，如觀察運行、鏇修處理以及探傷處理等決策，在保障安全的前提下得到預(yù)防性維修方案，排除潛在故障，恢復(fù)運行能力。此外，該模塊對數(shù)據(jù)不斷的積累分析，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機以及深度學(xué)習(xí)等智能化診斷算法，豐富知識庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容，達到精準決策的目的。

2 關(guān)鍵技術(shù)

動車組輪對運行狀態(tài)監(jiān)測及健康管理系統(tǒng)以基本履歷數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、日常運維數(shù)據(jù)以及線路運行的環(huán)境參數(shù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)清洗，篩選關(guān)鍵數(shù)形成關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫，打破信息孤島，將各類數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，有效地進行數(shù)據(jù)管理，為數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)支撐。對于輪對健康管理而言，需要經(jīng)歷長期的數(shù)據(jù)積累和驗證分析，有以下幾個關(guān)鍵技術(shù)需要研究。

2.1 數(shù)據(jù)實時監(jiān)控及傳輸技術(shù)

數(shù)據(jù)實時監(jiān)控系統(tǒng)主要是車載系統(tǒng)、軌道監(jiān)測系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)組成。通過局域網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)傳輸，掌握當前輪對的狀態(tài)信息，對踏面損傷、剝離、軸溫超高以及異常振動進行監(jiān)測，以便制定應(yīng)急方案，防止安全事故的發(fā)生。數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和有效性是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)測試和分析技術(shù)也是重點研究的環(huán)節(jié)。

2.2 趨勢分析及預(yù)測

基于輪對狀態(tài)數(shù)據(jù)檢測，綜合考慮車輪尺寸特征參數(shù)、踏面磨耗特性、損傷程度、輪軌接觸關(guān)系以及等效錐度等變化對整車安全性、穩(wěn)定性以及平穩(wěn)性的影響，結(jié)合線路條件、環(huán)境以及輪對特征提出健康狀態(tài)綜合指標，從而對輪對的磨耗趨勢和故障狀態(tài)進行預(yù)估，根據(jù)使用情況合理制定檢修計劃，可以有效節(jié)約資源，提高車輛的安全性能。

2.3 故障診斷算法

故障診斷是基于狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)信息庫，針對輪對運行情況進行監(jiān)控。采用KNN法、K-means法、PCA分析以及因子分析等數(shù)學(xué)方法對數(shù)據(jù)庫進行處理，建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)、挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，結(jié)合對應(yīng)的物理模型和數(shù)學(xué)模型對故障狀態(tài)以及故障發(fā)生的趨勢進行充分論證，對故障進行定位、定量和定因分析，并針對運用環(huán)境提出故障處置方法。通過故障診斷模型的建立，輔助人工及時有效的排除故障，能有效提高作業(yè)效率。其技術(shù)難點在于數(shù)學(xué)模型的建立和修正，算法的合理性也是提高故障診斷精度和效率的重要保障。

2.4 鏇修方案制定

輪對的鏇修是健康管理中的重要環(huán)節(jié)，既要保證安全質(zhì)量又要降低鏇修成本。因此，鏇修方案的合理性是輪對使用壽命的決定性因素。根據(jù)輪對狀態(tài)檢測設(shè)備功能，可有效計算鏇修前的輪緣厚度、輪緣高度、運行中的輪徑磨耗量以及運行中踏面基線上逐點的磨耗量分布情況。綜合全列車的輪對進行綜合判斷，建立對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，自適應(yīng)地調(diào)整與之最適應(yīng)的標準輪踏面外形，且保證標準輪踏面曲線的連續(xù)與光滑。通過優(yōu)化方案的實施，可以計算出需要的最優(yōu)輪徑鏇修量、鏇修制約點的位置坐標、鏇修損耗與運行磨耗的比例系數(shù)、輪徑鏇修量與輪緣厚度恢復(fù)量的比例系數(shù)等決策指標。同時，鏇修過程中滿足同軸原則、同架原則和同單元原則。

隨著綜合管理程度的不斷提高，更多的管理需求要通過運行狀態(tài)檢測及健康管理系統(tǒng)平衡。數(shù)據(jù)量的增加、模型修正、算法優(yōu)化以及系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)程度更加復(fù)雜，使得該系統(tǒng)還需要進一步完善。針對輪對的運維管理、健康評價以及申購計劃等現(xiàn)狀和技術(shù)條件，制定了如圖2所示的輪對管理流程。

圖2 輪對管理流程

3 輪對健康管理實例

動車組輪對健康管理是相對復(fù)雜的過程，涉及內(nèi)部數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)的篩選以及邏輯推理，需要建立完善的物理模型和精準的數(shù)學(xué)模型才能有效地對輪對狀況進行判斷。

本節(jié)以輪對鏇修為例進行分析，其流程如圖3所示。通過鏇修方案的選擇，可以降低輪對鏇修量，增加運行里程，提高經(jīng)濟效益。以現(xiàn)有某型動車組為例，采用鏇修策略后，輪對的鏇修量得到緩減，相對節(jié)約量在25%左右，如圖4所示。若考慮全周期壽命管理進行推測，可增加2個鏇修周期，有效延長了輪對使用壽命。

圖3 輪對鏇修流程

圖4 輪對鏇修分析

4 結(jié)束語

本文對動車組輪對運行狀態(tài)檢測及健康管理系統(tǒng)構(gòu)建進行了分析，介紹了構(gòu)建該系統(tǒng)的重要性和必要性。影響輪對健康的因素很多，各要素之間的關(guān)聯(lián)還需要進一步驗證。目前，系統(tǒng)還處于完善階段，需要不斷地對健康狀態(tài)進行有效分析，建立合理精準的分析模型。