地铁电动塞拉门故障预测与健康管理研究

　　摘要：地铁电动塞拉门是地铁车辆的重要组成部分，现通过在地铁电动塞拉门上加装采集模块，采集车门状态数据，再利用车地无线传输网络将采集到的数据传输到地面服务器，然后对车门状态数据进行建模，通过算法模型对车门状态趋势进行分析，并依据数据进行故障预测，指导车门的检修工作，从而实现了地铁电动塞拉门修程修制的优化，提高了地铁电动塞拉门的可靠性、安全性。

　　关键词：地铁电动塞拉门;故障预测与健康管理(PHM);车辆运维

　　0引言

　　PHM(PrognosticandHealthManagement，故障预测与健康管理)技术起源于航空航天军事领域，目前广泛应用于包括航空航天、电子产品、轨道交通等在内的多个领域[1]。地铁电动塞拉门是直接关系到乘客安全的重要子系统，PHM技术在地铁塞拉门系统上的应用，可以有效提高其可靠性和安全性。PHM技术通过地铁电动塞拉门驱动电机的实时参数(电压、电流、速度、转矩、功率等输出量)变化来评估车门系统的性能下降程度，进而评估车门系统健康度，诊断、预测车门故障。

　　交通论文投稿刊物：《现代城市轨道交通》(双月刊)创刊于2004年，由铁道部主管、铁道部科学技术信息研究所和铁科院(北京)工程咨询有限公司主办。将以新传媒模式运作，密切关注城市轨道交通事业的焦点、热点;全方位介绍国内外地铁、轻轨等快捷交通的建设和运营经验;及时报道相关技术及其装备和高新技术成果;不断扩大国际合作，多元化促进学术研讨与技术交流。

　　1轨道交通车辆运维现状

　　随着轨道市场的蓬勃发展，轨道交通方式逐渐成为了人们交通的首选。在当前紧迫的交通压力下，如何进一步提升维修效率，延长车辆及其零部件寿命，降低维护成本，是地铁运营企业亟需解决的问题。在轨道交通行业，目前动车组都在关键部件上安装了传感器采集设备的状态信息，并将这些设备的状态信息和故障信息传输到地面，地面维护人员通过数据解析系统对这些数据进行解析，即可及时了解车辆各系统的运行状态和故障情况，这样可以对部分关键部件故障在早期及时发现并处理，从而实现由过去的计划修、故障修向状态修的转变。但地铁车辆缺少这类完整的数据采集传输分析系统。

　　2地铁电动塞拉门PHM研究内容

　　引起车门系统状态异常、性能退化和故障的主要原因有环境因素(风压、温度、湿度等)、人为因素(挤压、强行扒门等)和时间因素(元件老化、磨损等)。从控制系统的角度来看，乘客挤压、风压等外部干扰因子会导致车门驱动电机负载特性发生变化，因而，地铁电动塞拉门系统的状态可以转换为驱动电机参数变化来评估[2]。通过在地铁电动塞拉门上加装PHM模块，实时采集轨道车辆电动塞拉门状态数据，然后传输解析存储至地面数据仓库中。

　　随着车辆在正线(或试车线路上)车门状态数据的不断累积以及人工模拟车门亚健康和故障状态下的数据，通过对积累的车门数据进行建模分析，形成车门模型，并通过深度挖掘故障间的关联性、故障的变化趋势等，能够实现车门健康度的评估分析及故障预测，并根据预测结果快速形成维修方案建议，指导车门的检修作业，并逐步为车门修程修订提供数据基础。同时能够根据业务需要，定制分析展示界面，将车门数据及分析结果数据以多样性的可视化手段进行展示。

　　3地铁电动塞拉门PHM关键技术

　　(1)增加的电动塞拉门PHM模块与车门原有控制系统采用相互独立的设计理念，即对车门的故障预测与健康管理不影响车门原来功能的正常使用，即使电动塞拉门PHM模块故障，车门也可以正常使用。(2)电动塞拉门数据采集传感器为高精度传感器，电流作为最关键的变量，其采集传感器线性度为1‰，可以采集塞拉门的多个模拟量、数字量，对不同的模拟量进行处理、运算得到车门速度、位置等实时信号。

　　(3)电动塞拉门PHM模块的CPU处理单元采用DSP高频数字信号处理芯片，远超业内常用的单片机、ARM芯片的采集方案。(4)车地无线传输的AP采用满足IEEE802.11ac的技术，作为IEEE802.11n的迭代技术，理论带宽可以实现1Gb/s，实际带宽可以达到300Mb/s。(5)后期采用物联网边缘计算的思想，根据当前业务特点，采用接近于数据源头的计算方式，可以对车辆数据先进行标记处理，再将影响系统的关键数据传输到地面，增加有效数据占比，减轻数据存储压力。

　　4地铁电动塞拉门故障预测

　　通过使用采集模块采集地铁电动塞拉门电机的电流以及霍尔信号，根据塞拉门三相无刷电机的电流和霍尔反馈信号参数建立相应的电机模型，在电机模型的基础上将机械参数数字化，建立机电联合仿真模型，对仿真模型进行仿真分析，代入电流和霍尔信号实测参数进行仿真模型修正。

　　首先对采集到的地铁塞拉门电机的电流、霍尔信号数据进行分段，再压缩提取特征值[3]，由提取出来的特征值曲线在每一个分段上设定一个具有上下限的区间范围作为参考基准(包括X时间轴长度和Y幅值大小，合计两个区间范围)，当实测数据超过这个区间范围时，采集模块可判断该塞拉门工作在故障或亚健康状态。

　　鉴于每一次开关门后，由于机械振动，机械参数都会有些许的改变，故采用动态区间的形式，即以上一次系统判定开关门处于正常状态时设定的参数区间作为下一次开关门判断区间。以关门阶段的单相电流为例进行诊断操作，对关门阶段数据进行了特征值提取，在关门到位后阶段中设定了两个判断区间，分别是时间长度与幅值大小，当数据处于判断区间范围内时即为正常状态，反之即为故障或亚健康状态。

　　5结语

　　地铁电动塞拉门PHM技术应用，通过故障预测减少了计划外的维修工作，大幅度降低了维修成本;而在故障发生之前进行针对性维修，提升了车辆零部件的使用效率。电动塞拉门的安全运行涉及乘客生命安全，并且单列车塞拉门数量较多，日常塞拉门检修调整耗费的工时较多，因此电动塞拉门PHM系统的应用研究意义重大。

　　[参考文献]

　　[1]吕琛，马剑，王自力.PHM技术国内外发展情况综述[J].计算机测量与控制，2016，24(9)：1-4.

　　[2]时旭.地铁车门系统故障诊断与维修决策的方法研究[D].北京：北京交通大学，2009.

　　[3]高伟民，茅飞.地铁车门PHM系统应用[J].城市轨道交通，2019(5)：33-35.

　　作者：顾阳王家钜

转载请注明来自发表学术论文网：http://www.fbxslw.com/jjlw/25339.html