劉席朋 劉營琴

摘要：本文提出了一種基于狀態(tài)監(jiān)測的城軌車輛車門預防性維修技術(shù)。該技術(shù)通過采集和分析車門系統(tǒng)運行的實時數(shù)據(jù)，并結(jié)合這些數(shù)據(jù)對車門系統(tǒng)狀態(tài)進行診斷，從而盡早識別車門系統(tǒng)的故障和亞健康狀態(tài)，實現(xiàn)狀態(tài)維修，以達到提高城軌交通運營安全可靠性和運維成效;培養(yǎng)城軌交通車門系統(tǒng)遠程監(jiān)測及故障預測預警方向的技術(shù)人才;提升我國城軌交通裝備行業(yè)在國際上的競爭力;加速城軌交通裝備行業(yè)向標準化、智能化方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：狀態(tài)監(jiān)測;預防性維修;亞健康;城軌車輛

0引言

城軌交通車輛車門系統(tǒng)被列為城軌交通車輛A類關(guān)鍵核心部件，也是使用最多的車輛設(shè)備。在城軌交通運營過程中，城軌交通車門系統(tǒng)需要頻繁啟閉，加上大客流量的沖擊，導致車門故障頻發(fā)。據(jù)統(tǒng)計，車門故障占車輛運行故障的30%以上，嚴重影響車輛正常運行，甚至出現(xiàn)乘客傷亡事故。

在傳統(tǒng)維保模式中，維保人員需要對整列車逐個門進行檢查和故障排除，費時費力效率低下，由于故障目標不明確，容易造成誤判和漏判，不能對故障及安全隱患進行預測和預警，不能有效保障車輛的運營秩序。

基于對城軌交通車門的運行狀態(tài)實時監(jiān)測，利用對城軌交通車門監(jiān)測信息的大數(shù)據(jù)分析來判定城軌交通車門可能發(fā)生的故障和亞健康以及更明確的故障種類和亞健康種類等?；趯Τ擒壗煌ㄜ囬T狀態(tài)結(jié)果判定的基礎(chǔ)上，對城軌交通車門進行預防性的維修，實現(xiàn)變被動維修變?yōu)橹鲃宇A防的策略。綜合而言，利用對城軌交通開關(guān)門掌握的海量數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢，結(jié)合模式識別算法分析，研究城軌交通車門的狀態(tài)檢測及預防性維修技術(shù)，開發(fā)城軌交通車門的狀態(tài)檢測及預防性維修平臺，實現(xiàn)城軌交通車門的狀態(tài)檢測及預防性維修，提高城軌車輛運營可靠性和安全性。

1、研究目標

基于大數(shù)據(jù)思想開展城軌交通車門系統(tǒng)的健康監(jiān)測和預警研究，揭示城軌交通車門系統(tǒng)的典型參數(shù)之間內(nèi)部信息規(guī)律，發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化算法，建立城軌交通車門健康狀態(tài)演變計算模型，并形成城軌交通車門健康狀態(tài)推理機制和專家系統(tǒng)，以實現(xiàn)健康狀態(tài)的智能監(jiān)測與預警。通過系統(tǒng)地探討車門系統(tǒng)故障和亞健康表現(xiàn)，開發(fā)具有較高預測準確度及良好人機對話界面的車門系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測與預警軟件。

2、研究內(nèi)容

2.1城軌交通車門故障及亞健康狀態(tài)表征指標

針對絲桿等關(guān)鍵部位的潤滑判斷和預警、車門的尺寸調(diào)整、關(guān)鍵部件的疲勞和裂紋判斷等工況下等典型門故障和亞健康模式的運行參數(shù)開展實際數(shù)據(jù)搜集和模擬實驗研究，獲取城軌交通車門在運行過程中隨時間變化的電機電流、電機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)角等參數(shù)，分析不同運行狀態(tài)影響因素的表征指標數(shù)據(jù)偏差產(chǎn)生機理和消除方法，構(gòu)建城軌交通車門健康狀態(tài)大數(shù)據(jù)集。

2.2城軌交通車門健康狀態(tài)演變規(guī)律及演變計算模型

基于電機電流、電機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)角等大數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)樣本特征，甄選先進的模式識別方法對大數(shù)據(jù)進行訓練以及預測，從大數(shù)據(jù)中提煉城軌交通車門健康狀態(tài)演變規(guī)律;通過比較不同算法獲得規(guī)律的差異性，研究建立優(yōu)化算法，并運用改進的算法對樣本數(shù)據(jù)進行挖掘獲得量化規(guī)律，建立城軌交通車門健康狀態(tài)演變計算模型。

2.3城軌交通車門系統(tǒng)健康監(jiān)測 “專家判定系統(tǒng)”

基于大數(shù)據(jù)處理以及先進的模式識別方法的計算過程，借助計算機語言（MATLAB，&C#，&C 語言等）形成車門系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測人機界面，建立具有城軌交通車門健康狀態(tài)實時判別與演變預測綜合功能的“專家判定系統(tǒng)”。

3、研究方法

本研究兼顧實驗研究、大數(shù)據(jù)分析、理論模型建立和軟件開發(fā)。研究內(nèi)容主要包括城軌交通車門故障和亞健康兩種模式下的特征參數(shù)數(shù)據(jù)采集與分析、基于大數(shù)據(jù)的模式識別方法處理與優(yōu)化、綜合狀態(tài)監(jiān)測與預警功能的“專家判定系統(tǒng)”開發(fā)等。具體研究方案和技術(shù)路線如下：

首先，通過模擬實驗獲取城軌交通車門系統(tǒng)運行參數(shù)數(shù)據(jù)。研究的典型故障和亞健康工況為：絲桿等關(guān)鍵部位的潤滑判斷和預警、車門的尺寸調(diào)整、關(guān)鍵部件的疲勞和裂紋判斷等工況。通過開展不同情境下的實驗，采集車門系統(tǒng)運行典型參數(shù)，主要包括電機的電流參數(shù)、電機的轉(zhuǎn)角參數(shù)、電機的轉(zhuǎn)速參數(shù)，門控器的輸入輸出口參數(shù)、故障代碼等。

在此基礎(chǔ)上，針對電機的電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角曲線圖，通過數(shù)據(jù)預處理手段，對數(shù)據(jù)進行離散化、正交化，去除冗繁信息，獲取正交化后的特征變量。分析特征變量表征指標數(shù)據(jù)偏差時對城軌交通車門不同運行狀態(tài)的影響，研究偏差消除方法，進而構(gòu)建城軌交通車門健康狀態(tài)大數(shù)據(jù)集。

4、研究結(jié)論

本研究結(jié)果表明利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，解決了城軌交通車輛復雜環(huán)境下數(shù)據(jù)的可靠傳輸難題，實現(xiàn)了城軌交通車門系統(tǒng)關(guān)鍵工作參數(shù)的采集和傳輸;采用機器學習和大數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)驅(qū)動預測技術(shù)，實現(xiàn)了對城軌交通車門系統(tǒng)的健康監(jiān)測與智能診斷。設(shè)計開發(fā)的診斷和預測信息推送技術(shù)，進一步指導了車門的日常維護和定期檢修，有效降低了運營故障，提高了列車的上線率，實現(xiàn)了城軌交通車門系統(tǒng)的“主動維護”和預防性維修，節(jié)省了城軌交通車門系統(tǒng)全生命周期的運維成本。

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