車輛基地機電設備故障監測及診斷系統

高 臻 王 翯 齊海娟 展愛花 陳 竹

(1.北京市軌道交通建設管理有限公司，100068，北京；2.城市軌道交通全自動運行系統與安全監控北京市重點實驗室，100068，北京；3.北京市數字交通樞紐工程技術研究中心，100095，北京；4.北京競業達沃凱森科技有限公司，100095，北京//第一作者，工程師)

隨著最新軌道交通裝備技術的使用，軌道交通裝備及系統的復雜化、綜合化、智能化程度不斷提高。隨著軌道交通裝備及系統的組成環節和影響因素的增加，其研制、生產、維護和保障的成本越來越高，發生故障和功能失效的幾率越來越大。因此，軌道交通裝備及系統的故障診斷和維護逐漸成為業界關注的焦點。綜合考慮軌道交通裝備及系統的可靠性、安全性、經濟性，以預測技術為核心的故障預測和健康管理(PHM)策略獲得更多的重視和應用，成為自主式后勤保障系統的重要基礎[1]。

故障預測是健康評估和壽命預測的過程，能夠確定系統當前處于健康退化過程中的哪一個狀態，如正常工作狀態、效率下降狀態還是故障狀態，并能根據系統當前健康狀態及合適的狀態退化模型，預測系統剩余使用壽命(RUL)。健康管理是根據診斷/預測結果，結合可用維修資源和使用需求，作出適當決策的過程。故障預測和健康管理側重于評估故障發生的影響，通過維修管理減少損失。[2]

本文介紹的車輛基地機電設備故障監測及診斷系統，運用PHM策略，將運營、檢修人員、設備、環境納入區域性的物聯網，通過對車輛基地內重要機電設備(如風機、空調、水泵、電梯等)、重要通信設備(如攝像頭、交換機)、重要自動化設備(如軌旁設備、車載設備等)的狀態監測，實時獲取設備狀態信息，對設備進行故障預測和健康管理。

1 車輛基地機電設備故障監測及診斷系統設計目標

基于工業物聯網的車輛基地機電設備故障監測及診斷系統，綜合利用多種一體化數字傳感器采集多源監測數據，通過窄帶物聯網(LoRaWAN)實現機電設備運行及監測數據的上傳，依托監測數據，經過濾、分析、判別設備運行監測參數，反向判別設備故障類型，從而多維度構成設備健康評價模型，為制定檢修計劃排程和部件更換提供依據。具體目標如下：

1)設備狀態監控。通過感知設備獲得設備運行的直接數據，監控設備的位置狀態。

2)預測性診斷及維護。通過獨立采集機電設備的運轉真實狀態新型，對設備進行預測性診斷及維護。

3)健康狀態跟蹤。對現場設備進行長期的、實時的健康狀態跟蹤。

4)超系統補充。對系統無法直接獲取的數據進行超系統補充。

5)報警機制優化。通過系統的及時報警，提高場地的安全報警機制。

6)管理策略優化。通過接口直接關聯設備維護系統平臺，實現智能、優化的維護管理。

2 車輛基地機電設備故障監測及診斷系統關鍵技術

2.1 受電弓的基本結構

MEMS(微機電系統)是智能化時代的核心交互器件，集微型傳感器、執行器，以及信號處理和控制電路、接口電路、通信和電源于一體。MEMS技術是典型的多學科交叉的前沿技術，涉及到自然科學的多個領域。[3]MEMS傳感器也成為工業物聯網領域智能終端的核心。

MEMS傳感器采用刻蝕加工工藝將機械及電子器件封裝在一塊小芯片上，體積小，幾乎不受地球引力，受外界環境影響小，無需標定；輸出為全數字信號，便于分析、處理。基于此，采用MEMS傳感器可有效保證系統低功耗運行，保證實現無損安裝，不破壞機電設備原有結構。

車輛基地機電設備故障監測及診斷系統以MEMS傳感器作為智能終端，內置算法及模型，采集機電設備的物理狀態特征，并對采集的特征進行一次運算，過濾敏感信息，降低網絡負載，實現數據負載的輕量化，并將運算結果上傳至基站。

2.2 窄帶物聯網通信技術

窄帶物聯網是由3GPP(第三代伙伴計劃協議)標準化組織定義的一種技術標準，是一種專為物聯網設計的窄帶射頻技術，以室內覆蓋、低成本、低功耗和廣連接為特點。這種技術可應用于GSM(全球移動通信)網絡和LTE(長期演進)網絡[4]。

窄帶物聯網具有長距離、多節點數、低功耗、自組網，以及維護成本低、私密性強、適用于電池供電等特點。車輛段基地的機電設備、重要通信設備分布范圍廣、數量大、監測點位多，而且監測數據具有時間間隔性，因此對采集設備及數據提出高性能、遠距離、低功耗、支持大規模節點數量等要求。基于工業物聯網的車輛基地機電設備故障監測及診斷系統首次在車輛段基地環境下應用窄帶物聯網技術，旨在通過窄帶物聯網實現對機電設備、重要通信設備的監測數據的上傳。窄帶物聯網數據通信流程如圖1所示。

圖1 窄帶物聯網數據通信流程

2.3 設備設施狀態監測預警技術

車輛基地機電設備設施監測預警包括對車輛基地內重要機電設備(如風機、空調、水泵、電梯等)、重要自動化設備(如軌旁設備、車載設備等)的狀態監測。綜合利用各類MEMS傳感器采集多源監測數據，建立實時的狀態趨勢及故障預警模型。依托監測設備狀態數據，經過濾、分析、判別設備運行參數等，反向判別設備故障類型，多維度創建設備健康評價體系，為制定檢修計劃排程和部件更換提供依據。通過與已有的模型庫或自學習數據進行比對，分析、判斷、預警設備的運行狀態和故障風險。

車輛基地機電設備故障監測及診斷系統基于現場實時狀態數據建立預警分析模型，通過FMEA(失效模式與影響分析)風險分析和報警、故障、異常、運行數據的數據歸集，運用RCM(以可靠性為中心的維修)分析模型確定設備維修策略、維修周期和維修內容，包括維修策略決策、維修時機決策、設備維修項目決策3個部分。針對故障異常的現象和報警采用動態的FTA(故障樹分析)決策樹，定位可能的故障原因和部位；按照零部件壽命周期預警提出需要更換檢查的零部件清單，結合設備狀態檢測結果，提出計劃維修的檢查項目和維修更換內容。圖2為設備狀態數據處理流程。

圖2 設備狀態數據處理流程示意圖

以電機軸承監測為例(見圖3)，采用MEMS傳感器監測電機軸承運轉情況，融合邊緣計算技術，對軸承在工作環境下沖擊與振動參數進行采集、處理、計算并提取出軸承的故障特征倍頻。硬件端完成分析后，將計算后的健康特征送至服務端處理、收集、建模。

2.4 全壽命周期管理

在傳統管理模式中，主要重視設備的運行狀態管理，對設備的采購信息、安裝信息及維護信息等內容沒有加以有效管理，因此在設備運行的管理過程中就會出現一定的問題。傳統管理模式中，設備維修制度采用的是計劃修，這容易導致設備與檢修周期之間無法相互匹配，進一步會出現設備缺少修理或設備維護過度的情況，從而增加管理及維護成本。[5]

圖3 電機軸承監測結果截圖

設備全壽命周期管理主要利用車輛基地機電設備現場采集的數據，建立基于維修全壽命狀態跟蹤及管理機制的信息化系統，實現電客車、工程車、車輛工藝等設備的日常運營、日常維護等管理，提高生產效率，做到過程可監控、可追溯，故障可預測、可預防，結果可統計、可輸出。

3 車輛基地機電設備故障監測及診斷系統功能及應用

3.1 監測點位的選取原則

車輛基地機電設備故障監測及診斷系統監測點選取原則如下：

1)典型性試點監測。針對攝像機、配電箱、井蓋、緊急求助報警按鈕、滅火器、消火栓，以3%～10%的比例將各系統點位作為物聯網的典型試點應用。

2)子系統維修難點監測。選取高大空間安裝的、不易檢修的風機(雙速軸流風機、軸流風機、射流風機)為監測對象，進行監測并作出預測報警。

3)子系統監測。選取風機、水泵、機房整體環境等子系統整體作為研究對象，進行系統監測。

3.2 監測內容

1)機電設備-暖通設備監測。風機智能監測模塊對高大空間安裝的、不易檢修風機(雙速軸流風機、軸流風機、射流風機)的電機溫度進行監測，對因風機運行磨損、安裝固定失效等引起的風機振動異常進行監測并作出預測報警；水泵智能監測模塊對供暖系統水泵的電機溫度進行監測，對因水泵運行磨損、固定失效等引起的振動異常進行監測并作出預測報警。

2)機電設備-機房監測。控UPS(不間斷電源)主機柜智能監測模塊利用熱像原理對UPS主機柜的溫度進行監測，提高UPS的安全保障；機房溫濕度智能監測模塊監測機房內的溫度、濕度，保證機房內設備的正常工作環境；機房PM0.5-10智能監測模塊監測機房內的PM0.5-10，保證機房正常的工作環境；機房漏水智能監測模塊監測機房是否有漏水，以保證機房內的設備安全。

3)機電設備-弱電設備。電子遠程水表監測模塊、電表監測模塊和燃氣表監測模塊的計量設備需為電子計量，帶有modbus通信接口，通過安裝節點通信模塊，定期傳輸至設備設施監測系統。

3.3 監測數據應用

1)監測預警。可對車輛基地內的風機、水泵、空調等設備進行狀態監測、異常檢測、故障預警推送。

2)監測數據查詢、統計。對實時(幀間隔10 s)、周期、逢變上報的數據進行數據存儲，對監測數據進行分類，可按照時間、故障類型等進行查詢，并可對故障等數據進行統計。

3)設備失效分析。通過對機電設備的溫度、振動等數據進行實時監測，形成頻譜或趨勢圖，對圖譜中的數據跳變、偏移、趨勢等進行分析，可預測設備失效。趨勢分析示例如圖4所示。

圖4 車輛基地機電設備故障監測及診斷系統趨勢分析截圖

4 結語

車輛基地機電設備故障監測及診斷系統，一方面可準確有效地預測車輛基地機電設備潛在故障的發生、發展和轉移，智能地診斷出設備故障原因與嚴重程度，并對故障進行預測分級，維修人員可根據預警提示設備失效程度以及剩余壽命開展下一步維檢修工作，提高設備運行安全性，從而節約維修費用，避免重大事故的發生。另一方面能夠為將來的設計、評估和系統分析提供歷史數據，通過分析總結系統中容易出故障的設備或者設備容易出故障的具體位置進行系統優化設計。

綜上所述，該系統可廣泛應用于軌道交通、工廠生產線、車輛基地、市政公共場所等領域機電設備、運轉設備的監測及診斷中，可為企業保證工作環境安全可靠、提高設備運行效率、降低生產維修成本等提供有力支撐。