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高速動車組故障診斷專家系統總體設計

2018-03-24 03:31:35
城市軌道交通研究 2018年2期
關鍵詞:故障診斷故障檢測

呂 龍

(中車長春軌道客車股份有限公司工程研究中心,130062,長春∥工程師)

高速動車組作為中國制造業的“名片”,如何實現故障快速診斷及安全導向,保證列車在復雜多變的環境下高速持久地安全運行,已成為影響中國高速鐵路行業發展的關鍵課題。

工業自動化領域,故障診斷問題往往非常復雜,需要專家知識和經驗才能解決,因此,故障診斷專家系統得到了廣泛的應用。目前故障診斷專家系統研究的熱點主要有:基于模糊推理的診斷專家系統,基于人工神經網絡的診斷專家系統,基于推理規則診斷專家系統。文獻[1-2]將模糊推理應用于故障診斷專家系統,通過模糊統計來判斷異常部位,提高了診斷與維修效率。文獻[3]利用神經網絡的學習、聯想和記憶功能,以及非線性映射功能,構建了電動機故障診斷專家系統,并論證了系統的全面、準確和迅速性。文獻[4]將小波變換理論應用于故障分析與診斷中。文獻[5]采用C-均值聚類算法進行故障診斷與分析。后兩種方法都是利用信號模型直接分析可測信號,提取特征值,從而檢測出故障,本質上屬于基于信號處理的分析方法[6]。

然而,模糊推理知識獲取困難,缺乏自學習能力,推理過程中模糊性會增加;神經網絡專家診斷系統嚴重依賴訓練樣本,樣本的獲取困難,忽視專家經驗與知識,無法處理動態系統;基于信號處理的分析方法,依賴于信號模型和信號處理分析算法,無法兼顧專家知識與經驗,對計算機處理能力要求較高[6-8]。綜合考慮以上因素,本文采用基于推理規則的診斷專家系統進行高速列車故障診斷研究,充分利用專家知識建立故障樹,并將故障樹作為邏輯推理規則,應用到高速動車組的實時狀態監測與故障診斷中。

1 高速動車組故障診斷系統架構

為實現故障快速處理與事故主動預防,保證高速列車安全可靠地運營,高速動車組普遍采用了故障診斷技術。其總體架構如圖1所示,其中故障診斷對象主要分為3大類。

圖1 高速動車組故障診斷系統架構

(1)設備類:主要診斷對象包括各子系統部件、空氣開關、按鈕、繼電器、傳感器和執行機構。設備類故障需診斷到最小可更換單元,以提高檢修維護效率。

(2)功能類:功能類診斷的目的是確??刂乒δ艿耐暾院蛯嵭?。按照系統實現功能,此類診斷可分為高壓系統、中壓系統和低壓系統。高壓系統故障診斷主要任務包括絕緣檢測、過壓過流檢測與診斷,高壓系統部件保護與診斷等;中壓系統故障診斷主要任務包括接地檢測、功率過載檢測與診斷,負載啟動管理與診斷等;低壓系統故障診斷主要實現繼電器、空氣開關和按鈕的狀態檢測與診斷。

(3)安全類:此類診斷涉及列車運行、檢修維護相關的安全點,以提高車輛系統的安全性;主要包括安全環路狀態檢測、軸承類溫度檢測、轉向架失穩檢測、司機警惕裝置檢測等。

高速動車組通過列車控制管理系統(TCMS)對車輛各子系統設備進行狀態監視和故障診斷(TCMS的設計和開發符合IEC 61375標準中列車通信網絡(TCN)總線標準)。TCMS將整車所有微機控制系統,如門、空調、牽引、制動等進行總線連接,實現信息的交互與共享。不具備總線能力的設備或部件可通過IO采集模塊、A/D采集模塊和PT100溫度采集模塊進行設備狀態監測。

通過TCN總線將監測到的狀態數據實時輸入給中央控制單元(CCU);CCU作為故障診斷的核心部件,將接受到的狀態數據經過數據處理和邏輯計算,獲取當前列車故障狀態信息;并通過列車顯示屏(HMI)進行故障顯示,提示司機和維護人員采取針對性的故障應對措施。

2 專家系統總體設計

提出的故障診斷系統專家知識來源于診斷對象故障樹。故障樹的頂事件決定專家系統要分析和解決的問題;故障樹的每個最小割集表示診斷對象故障模式,對應專家系統推理的最終結果;故障樹自上而下的邏輯關系用于專家系統的推理過程;故障樹的樹枝對應于專家系統規則。知識庫的獲取源于故障樹[9-10]。

2.1 構建故障樹模型

高速動車組故障診斷是一個涵蓋運行前系統自檢與診斷、運行中實時狀態監視與診斷,以及定期測試與診斷的系統工程?;诠收显\斷各階段故障樹的一般模式和結構特征,抽象出的故障樹模型如圖2所示。其中:A類事件為頂事件,B類事件為中間事件,C類事件為底事件。對于更加復雜的故障樹模型,可能底事件較為繁多,中間事件的判斷涉及到底事件的交叉復用,但仍可抽象出如圖2所示的故障樹模型。

圖2 高速動車組典型故障樹模型

故障樹的建立首先要確定頂事件,頂事件決定了故障診斷專家系統要分析和解決的問題。高速動車組故障樹頂事件根據以下3個方面確定:

(1)從功能危險分析(FHA)結果中選擇可能發生的影響安全的失效狀態作為頂事件進行分析;

(2)從故障模式與影響分析(FMEA)結果中選擇重要的故障模式作為頂事件進行分析;

(3)根據列車調試運用經驗,選擇系統部件使用過程中發生嚴重故障的事件作為頂事件進行分析。

頂事件確定后,根據設計師對診斷對象的專家知識,確定導致頂事件的所有可能的輸入條件,逐級分解,并確定中間事件和底事件。

2.2 建立專家診斷系統

高速動車組故障診斷專家系統推理是確定性推理,故障診斷條件和結果是確定和明確的。基于以上特點,專家診斷系統采用產生式推理規則。產生式推理規則的基本思想是:從當前故障征兆信息出發,將對應的底事件代入知識庫,若匹配成功某產生式中間事件為真,則這個產生式可以作用在這組事件上,即中間事件成立,從而推出新的事實;以此類推,直到得出故障樹的頂事件為止[11-12]。

基于上述思路,設計的故障診斷專家系統如圖3所示。其中:故障征兆或狀態數據的獲取是通過TCMS通信總線獲取的;產生式推理機是在CCU中預先設定的邏輯規則,主要表現形式是故障征兆或狀態數據的“與”、“或”邏輯運算;若經過推理機的邏輯運算,滿足故障樹頂事件觸發條件,即實現了故障診斷的目的,CCU將執行相應主動防護動作,并將故障信息通過列車顯示器向司機和維護人員進行解釋說明。

圖3 基于推理機的故障診斷專家系統流程圖

推理機依賴于對應領域的專家知識,要求故障診斷系統設計師對診斷對象的工作原理有深刻認知。高速動車組故障診斷專家系統推理機可通過在CCU中進行軟件編程實現。其軟件邏輯示例如圖4所示。

3 結語

根據高速動車組故障診斷的特點和現實需求,設計了基于故障樹的專家診斷系統,實現并完成了:故障樹的確定,故障診斷專家系統整體設計流程,基于專家知識的推理機軟件編程。

圖4 推理機的軟件實現邏輯圖

提出的高速動車組故障診斷專家系統,無需建立診斷對象的數學模型,知識表達直接來源于故障樹,表達直觀簡潔,易于理解,且便于編程實現,降低了對計算機處理能力的要求;推理機的輸入條件、邏輯關系以及輸出結果均具備確定性和明確性。該系統具有迅速響應環境變化的能力,同時具備執行較長動作序列的能力,能夠很好地滿足高速動車組對故障診斷的需求。

[1]胡琳.汽車故障診斷專家系統軟,的設計與研究[J].電子技術應用,2000,26(3):17.

[2]劉超,基于WSN的空壓機故障模糊診斷專家系統研究[D].淮南:安徽理工大學,2014.

[3]徐玉秀,邢剛,原培新.基于專家系統與神經網絡集成的故障診斷的應用研究[J].振動與沖擊,2001,20(1):41.

[4]劉小旭.開關磁阻電機功率變換器故障診斷研究[D].徐州:中國礦業大學,2015.

[5]石華,畢越寬.基于C-均值聚類算法的列車故障診斷系統[J].機車電傳動,2014(1):94.

[6]張燕,鐵路貨車制動裝置故障診斷專家系統研究[D].上海:上海交通大學,2011.

[7]陸陸,徐正國,王文海,等.列車運行控制系統故障診斷方法研究[J].鐵道通信信號,2010,46(5):44.

[8]安茂春.故障診斷專家系統及其發展[J].計算機測量與控制,2008,16(9):1217.

[9]段雋喆,李華聰.基于故障樹的故障診斷專家系統研究[J].科學技術與工程,2009,9(7):1914.

[10]張龍,熊國良,何柏琳,等.機床液壓系統故障樹分析[J].機床與液壓,2005(2):170.

[11]吳明強,李霽紅,曹愛東,等.故障診斷專家系統綜合智能推理技術研究[J].計算機測量與控制,2004,12(10):932.

[12]張慶振.地空導彈智能故障診斷專家系統關鍵技術研究[D].西安:西北工業大學,2001.

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