城轨列车车载健康管理系统设计与应用研究
郭燕辉
（北京交通大学交通运输学院，北京 100044）
随着新兴技术的不断发展，故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）、大数据、物联网等技术正在改变城市轨道交通的管理与运营方式。通过各类新技术的运用，地铁运营商得以实时收集和分析设备状态的数据，进而识别缺陷、预测故障和安排维修，促使轨道交通车辆转变为智能化的列车系统［1-3］。故障预测与健康管理利用先进传感器获取系统关键部件或单元的运行参数，借助各种智能推理算法，实现对系统的状态监测、故障诊断和预测，最终实现智能化的状态维修［4-5］。
轨道交通装备关键系统（如转向架、牵引、制动、门控等系统）的可靠性直接影响列车的整体安全性和可用性，系统的故障可能会产生巨大的经济损失，计划外停车也将导致更为严重的后果，甚至威胁安全［6-7］。因此，选择合适的PHM体系结构对于轨道交通装备的主机制造单位和运营单位而言至关重要。
文中通过构建城轨列车车载健康管理系统总体架构，并以车门系统健康管理子系统为典型案例进行说明。从车门系统常见故障分析入手，通过对故障关键数据分析，建立在线故障分析、诊断以及预警的子系统模型，并进行了软件的仿真及实车测试验证。车载健康管理系统还可以借助无线通信技术实现车载数据的落地，利用地面数据中心作为大数据平台，进一步实现趋势分析、数据呈现及运维管理。
1.1 总体架构
车载健康管理系统在充分利用车载传感器的基础上，形成模块级—子系统级—列车级架构的车载健康管理系统，并通过车地无线传输系统将列车健康管理数据传输至地面专家系统，经过车载健康管理系统和地面专家系统的模型运算和数据分析，预先诊断各系统的健康状态，对列车进行健康管理。车载健康管理的系统构架如图1所示。
图1 车载健康管理系统架构
车载健康管理系统逻辑架构模式包括以下3个方面：
（1）模块级：模块级单元由车载传感器构成，负责车辆各系统关键部件的边缘侧数据采集，将传感器采集的车辆各种状态信息发送给子系统级PHM单元。
（2）子系统级：子系统PHM单元通过数据处理、模型运算进行单车单系统的健康管理和故障预测，并将运算结果和部分关键过程数据通过以太网传输给列车级车载健康管理主机。
（3）列车级：列车级车载健康管理主机接收各子系统的数据后，从列车级的角度进行实时监控、管理和运算，实现列车级的健康管理、故障预测，同时实现数据存储、车地数据传输，并对涉及行车的预警信息进行提示。与传统车辆的存储单元、数据记录仪及无线传输装置相比，车载健康管理主机集成大数据处理模块，借助人工智能芯片和模型库增加车载智能计算功能。
1.2 网络结构
车载健康管理系统通过列车通信网络将车辆各个系统连接起来，通过交换机可实现单个或多个PHM子系统和车载数据中心组网级联，形成分布式存储、分布式计算以及级联扩展的PHM应用。车载PHM系统网络结构如图2所示。关键子系统的PHM单元，如牵引系统、制动系统、网络系统、车门系统、空调系统等，通过以太网接口分别连接至车辆以太网交换机，实现与车载健康管理主机的交互，将子系统采集的数据信息以及预处理的结果传送到列车级进行统一处理。车载健康管理主机接收子系统发送的健康管理数据，通过构建车载分析预测模型，进行PHM所需的运算，如故障定位、诊断、预测与寿命预估等。车载健康管理主机具备车地传输的通信接口，可以通过4G/5G等无线传输实现数据落地，并采用防火墙技术进行信息的安全隔离。
图2 车载健康管理系统网络结构
1.3 系统功能
车载健康管理系统主要功能包括状态监视、故障预警、故障管理、统计分析、数据存储、数据转发等功能。系统通过传感与数据采集，对各个子系统采集的数据进行清洗、特征提取等预处理，实现关键子系统的状态监视，通过对故障、状态、操作、参数类别和产生的原因进行深入分析，对车辆系统/子系统、部件进行性能建模，设置相应的处理规则，通过与人机接口的交互，完成故障预警以及故障管理，并对健康管理数据进行统计分析，同时将结果数据存储到本地大数据存储单元，以便后续数据的下载及问题的进一步分析排查。同时，系统通过车载网络，实现车载健康管理数据在列车内部的传输，并通过无线传输通道，转发至地面大数据中心进行健康管理。
系统通过一系列健康管理功能的实现，辨识车辆子系统或部件的状态趋势，预测将要发生的故障并预警，达到智能控制与自主决策的目标。
由于车门系统的特殊性，其故障发生的频率也远高于牵引、制动等其他车辆子系统，根据北京某线路地铁车辆子系统故障率统计情况，门系统故障率占比超过40%，在各个子系统故障率中居首位，因此，开展车门系统故障诊断方法的研究意义重大［1］。在现有的车门诊断体系中，已融入了部分自动诊断的技术。通过PHM技术构建智能化分析预测模型，当车门系统出现问题时，能够立即判断故障类型、故障位置、故障严重程度；
更重要的，能给出造成故障的可能原因列表，以及每种原因对应的概率值，从而提高分析效率。
2.1 故障分析
车门故障可以分为机械故障和电气故障。机械故障主要是车门尺寸变形或机械尺寸调整不到位等引起的车门限位开关故障，机械零件丢失、磨损，丝杆挠曲等。电气故障主要表现为电子门控单元、电源、驱动电机、门外部指示灯、继电器等故障引起车门开、关问题等。
根据车门故障发生后的损失严重性与故障发生的频次，可将故障空间划分为4个象限，如图3所示。
图3 车门故障的四象限图划分
Ⅰ：系统设计有原则性问题，需要重新设计。Ⅱ：密切监控+多备件。
Ⅲ：故障报警/诊断+应激维修。
Ⅳ：智能感知+故障预测。
如果第一象限内的故障时常发生，且每次发生都会造成很大损失，说明系统在设计时存在缺陷，需要立刻优化设计；
相反，第三象限的故障不常发生，且造成的损失小，一般采用故障诊断/报警以及应激式维修的方式应对。因此，PHM研究的重点在第二与第四象限。第二象限的故障屡屡发生，频繁维护导致成本较高。故采用“系统状态监控+多备件”的形式处理。除了故障诊断，也可采用少量的故障预测技术，以方便提前备件，加快维修速度。第四象限的故障偶尔发生，但一旦发生将造成很大损失（如直流电机及其功率器件故障），因此必须采用故障预测/预警以及寿命预估等手段，通过提前更换零件等方法，在隐患发生之前就将之排除，以求该象限的故障发生概率接近于零。
根据以上原则，在设计方案中选定需要预测的故障模式见表1，可根据实际情况进行修正。
表1 需预测故障模式
针对所预测的故障，需要收集大量故障相关的真实数据或模拟数据，并将数据进行“样本化”，对合格的样本进行分析挖掘、特征提取。在此基础上，方可进一步开展方案设计及算法模型的验证工作。
2.2 方案设计
依据车载健康管理系统架构，车门系统车载健康管理架构由以下3大部分构成，分别为模块级数据采集、车门子系统级预处理和列车级诊断预测。其中，模块级数据采集包括各类传感器及开关器件的信号输入；
车门子系统级预处理主要由车门控制单元实现，对门控数据采集处理并向列车级转发；
列车级诊断预测由车载健康管理主机实现，主机上搭载了针对车门系统的各类故障分析预测模型。
模块级数据采集主要通过各类传感器实现，针对车门健康管理需要监测的电机电流、开关信号、编码器信号等设置相应的传感器，方案的具体设置见表2。
表2 模块级数据采集设置
车门子系统级预处理由车门控制单元实现。车门控制单元主要负责车门控制指令下发，车门运行状态上传。在增加健康管理功能后，相关的数据采集、预处理和传输同样由控制单元实现。车门控制单元是车门系统健康管理架构的主要数据采集和预处理的关键部分。首先，车门控制单元通过内部CAN总线将运行数据发送至主车门控制单元（MDCU），主车门控制单元具有对外的以太网板卡及接口，主车门控制单元接收到整节车厢的运行数据后重新打包发送至PHM列车级车载健康管理主机，通过车载健康管理主机实现诊断及预警，并通过车地传输通道，将数据实时传输到地面PHM系统。
车载健康管理主机用于接收列车的各项数据参数及事件/故障/健康管理数据，实现车载智能计算，通过车载显示屏给出预警提示信息，并可通过无线传输的方式实时传输到地面PHM系统。车载健康管理主机除了具备数据存储以及无线传输功能外，最主要的是集成了大数据处理模块，可借助人工智能芯片和模型库增加车载智能计算功能。车载健康管理主机通过与列车网络控制及监控系统、地面专家系统协同使用，使整个车载健康管理系统能力最大化，并提高整个车辆健康管理系统项目执行效率。
车门车载健康管理方案总体构成如图4所示。
图4 车门健康管理系统方案
车门健康管理系统设计的核心是故障诊断及健康评估模型的构建。在设计前期，主要依赖于对既有所积累数据的挖掘分析及特征提取，通过构建软件仿真模型，在地面进行模拟测试，通过既有数据，构建出符合车门故障判定的有效模型，初步实现部分故障的预警功能。在后期，通过PHM方案的实车部署，可对前期构建的模型进行实车验证，验证模型的合理性及有效性，同时可进一步获得更为充足的故障数据，通过对前期设计不断反馈、调整及迭代，得到更加准确的预测模型与部件寿命预估模型。
3.1 模型仿真
针对门控系统的车载健康管理的设计，选取其中典型的案例，通过Simulink软件进行建模，并对仿真模型进行仿真模拟。
（1）车门锁闭开关异常模型
在车门关闭且车辆零速信号无效时，车门锁闭开关应当保持稳定的信号状态，如果锁闭开关出现短时的跳变信号，则可推断锁闭开关状态可能出现异常。在设定的时间内，如果次数累计到规定的数值，则判定为车门锁闭开关出现异常。
Simulink模型构建，主要分成信号检测模块、计数模块、时间分片及计时模块几个部分。模型如图5所示。信号检测模块主要是针对3个基本周期内短时的脉冲进行筛选，在满足筛选条件时给出触发信号；
计数模块对出现短时脉冲信号的计数进行累加计算；
时间分片及计时模块如图6所示，通过对前后两个相邻脉冲进行时间分割，模块内部由10个时间分片子模块级连组成，将连续出现10次短时脉冲的所有时间间隔，分别由计时子模块进行计时，并判断总体是否超出设定的统计时间上限；
最终模型综合各模块及模拟输入的信号，给出锁闭开关异常的预警信息。
图5 车门锁闭开关异常软件仿真模型
图6 时间分片及计时模块
通过仿真模型，对模拟输入进行测试，可验证模型的有效性。在检测到锁闭开关信号连续出现短时脉冲达10次后，计时未超过规定限制，模型诊断出锁闭开关异常，如图7所示。
图7 车门锁闭开关异常软件仿真波形图
（2）开门阻力异常模型
在车门开门的过程中，零速信号为有效，即列车处于静止状态。正常情况下，排除防挤压过程的情况，电机电流随着开门过程呈现动态的变化。通过对变化曲线的分析，当车门在小于最大开度的90%范围内，在特定的位置，如果电机电流超过了特定的限值，且在限定的时间内，达到了累计的次数，则可推断为开门阻力异常。
车门开门阻力异常的Simulink模型主要分成位置检测模块、电流检测模块、预警模块几个部分，模型如图8所示。其中，位置检测部分主要实现车门位置的判断，综合判断是否在检测位置范围内；
电流检测结合检测位置对电机电流判断，在位置范围内，只要检测到任意一次超过规定的电流值，则给出超限信号；
预警模块结合超限信号是否连续的情况，通过对超限次数进行累加或清零操作，并在累加值达到限定值后，给出开门阻力异常预警。
图8 车门开门阻力异常软件仿真模型
通过软件仿真模拟车门连续开门的过程，对模型进行验证测试，如图9所示。在连续开关门过程中，对开门过程的电机电流进行检测，在满足特定位置要求范围内，电机电流未超出限定值，模型不做统计，当超过限定值时，模型开始累加计数。在连续累加计数未超过10次时电机电流恢复正
图9 车门锁闭开关异常软件仿真波形图
常，累加值清零重新计数；
当连续累加值超出10次，模型给出开门阻力异常预警信号。
3.2 实车测试
将构建的模型通过车载健康管理主机进行实现，通过门控制器将边沿侧检测数据实时发送到列车网络系统，车载健康管理主机采集门控器发送的数据，并经过模型分析，给出健康管理的诊断结果。在实车情况下，为验证模型的有效性，采取故障模拟的手段对故障模型进行注入。
（1）锁闭开关异常数据
通过实车门控器故障注入，在规定时间内（24 h），锁闭开关信号给出短时脉冲，并达到规定的累计次数（10次），车载健康管理主机给出锁闭开关异常的诊断结果。测试结果如图10所示。
图10 车门锁闭开关异常实车测试数据
（2）开门阻力异常数据
通过实车模拟故障状态，在规定时间内（24 h），在车门开启到指定位置时（编码值1 570±10），电机电流值超过限定值（1.5 A），并达到规定的累计次数（10次），车载健康管理主机给出开门阻力异常的诊断结果。测试结果如图11所示。
图11 车门开门阻力异常实车测试数据
3.3 仿真及测试结果
通过对“锁闭开关异常”和“开门阻力异常”这2种故障情况进行分析，通过Simulink搭建的仿真模型，建立了故障情况有效判断的仿真，并在车载健康管理主机中，通过模型实现，通过实车的故障数据注入，触发了相关的健康诊断预警的结果。在模型实际部署之后，如健康管理系统给出了上述预警信息，则可分别对门锁闭开关异常、开门异常进行针对性的检查确认。后续为进一步证明模型的合理性及准确性，可进行长期跟踪，对报警情况进行分析，从而不断检验模型是否合理，并对模型进一步迭代优化，以达到更为理想的效果。
通过车载健康管理系统的总体架构，给出了健康管理设计实施的参考。以车门子系统PHM的设计为例，对典型故障构建了预测模型，并通过软件仿真及实车测试，验证了模型的有效性。在健康管理模型部署后，可以通过健康管理系统给出的预警结果，对部件及设备健康状态进行诊断并给出相应的决策建议，进而可对相应的故障进行检测确认及必要的维护维修。车载PHM系统的部署，可进一步提升城轨车辆的故障诊断水平，提高维修效率，有效降低关键部件潜在故障影响运营的风险，为列车的智能化运维提供支撑。
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