地鐵電動塞拉門故障預測與健康管理研究

　　摘要：地鐵電動塞拉門是地鐵車輛的重要組成部分，現通過在地鐵電動塞拉門上加裝采集模塊，采集車門狀態數據，再利用車地無線傳輸網絡將采集到的數據傳輸到地面服務器，然后對車門狀態數據進行建模，通過算法模型對車門狀態趨勢進行分析，并依據數據進行故障預測，指導車門的檢修工作，從而實現了地鐵電動塞拉門修程修制的優化，提高了地鐵電動塞拉門的可靠性、安全性。

　　關鍵詞：地鐵電動塞拉門;故障預測與健康管理(PHM);車輛運維

　　0引言

　　PHM(PrognosticandHealthManagement，故障預測與健康管理)技術起源于航空航天軍事領域，目前廣泛應用于包括航空航天、電子產品、軌道交通等在內的多個領域[1]。地鐵電動塞拉門是直接關系到乘客安全的重要子系統，PHM技術在地鐵塞拉門系統上的應用，可以有效提高其可靠性和安全性。PHM技術通過地鐵電動塞拉門驅動電機的實時參數(電壓、電流、速度、轉矩、功率等輸出量)變化來評估車門系統的性能下降程度，進而評估車門系統健康度，診斷、預測車門故障。

　　交通論文投稿刊物：《現代城市軌道交通》(雙月刊)創刊于2004年，由鐵道部主管、鐵道部科學技術信息研究所和鐵科院(北京)工程咨詢有限公司主辦。將以新傳媒模式運作，密切關注城市軌道交通事業的焦點、熱點;全方位介紹國內外地鐵、輕軌等快捷交通的建設和運營經驗;及時報道相關技術及其裝備和高新技術成果;不斷擴大國際合作，多元化促進學術研討與技術交流。

　　1軌道交通車輛運維現狀

　　隨著軌道市場的蓬勃發展，軌道交通方式逐漸成為了人們交通的首選。在當前緊迫的交通壓力下，如何進一步提升維修效率，延長車輛及其零部件壽命，降低維護成本，是地鐵運營企業亟需解決的問題。在軌道交通行業，目前動車組都在關鍵部件上安裝了傳感器采集設備的狀態信息，并將這些設備的狀態信息和故障信息傳輸到地面，地面維護人員通過數據解析系統對這些數據進行解析，即可及時了解車輛各系統的運行狀態和故障情況，這樣可以對部分關鍵部件故障在早期及時發現并處理，從而實現由過去的計劃修、故障修向狀態修的轉變。但地鐵車輛缺少這類完整的數據采集傳輸分析系統。

　　2地鐵電動塞拉門PHM研究內容

　　引起車門系統狀態異常、性能退化和故障的主要原因有環境因素(風壓、溫度、濕度等)、人為因素(擠壓、強行扒門等)和時間因素(元件老化、磨損等)。從控制系統的角度來看，乘客擠壓、風壓等外部干擾因子會導致車門驅動電機負載特性發生變化，因而，地鐵電動塞拉門系統的狀態可以轉換為驅動電機參數變化來評估[2]。通過在地鐵電動塞拉門上加裝PHM模塊，實時采集軌道車輛電動塞拉門狀態數據，然后傳輸解析存儲至地面數據倉庫中。

　　隨著車輛在正線(或試車線路上)車門狀態數據的不斷累積以及人工模擬車門亞健康和故障狀態下的數據，通過對積累的車門數據進行建模分析，形成車門模型，并通過深度挖掘故障間的關聯性、故障的變化趨勢等，能夠實現車門健康度的評估分析及故障預測，并根據預測結果快速形成維修方案建議，指導車門的檢修作業，并逐步為車門修程修訂提供數據基礎。同時能夠根據業務需要，定制分析展示界面，將車門數據及分析結果數據以多樣性的可視化手段進行展示。

　　3地鐵電動塞拉門PHM關鍵技術

　　(1)增加的電動塞拉門PHM模塊與車門原有控制系統采用相互獨立的設計理念，即對車門的故障預測與健康管理不影響車門原來功能的正常使用，即使電動塞拉門PHM模塊故障，車門也可以正常使用。(2)電動塞拉門數據采集傳感器為高精度傳感器，電流作為最關鍵的變量，其采集傳感器線性度為1‰，可以采集塞拉門的多個模擬量、數字量，對不同的模擬量進行處理、運算得到車門速度、位置等實時信號。

　　(3)電動塞拉門PHM模塊的CPU處理單元采用DSP高頻數字信號處理芯片，遠超業內常用的單片機、ARM芯片的采集方案。(4)車地無線傳輸的AP采用滿足IEEE802.11ac的技術，作為IEEE802.11n的迭代技術，理論帶寬可以實現1Gb/s，實際帶寬可以達到300Mb/s。(5)后期采用物聯網邊緣計算的思想，根據當前業務特點，采用接近于數據源頭的計算方式，可以對車輛數據先進行標記處理，再將影響系統的關鍵數據傳輸到地面，增加有效數據占比，減輕數據存儲壓力。

　　4地鐵電動塞拉門故障預測

　　通過使用采集模塊采集地鐵電動塞拉門電機的電流以及霍爾信號，根據塞拉門三相無刷電機的電流和霍爾反饋信號參數建立相應的電機模型，在電機模型的基礎上將機械參數數字化，建立機電聯合仿真模型，對仿真模型進行仿真分析，代入電流和霍爾信號實測參數進行仿真模型修正。

　　首先對采集到的地鐵塞拉門電機的電流、霍爾信號數據進行分段，再壓縮提取特征值[3]，由提取出來的特征值曲線在每一個分段上設定一個具有上下限的區間范圍作為參考基準(包括X時間軸長度和Y幅值大小，合計兩個區間范圍)，當實測數據超過這個區間范圍時，采集模塊可判斷該塞拉門工作在故障或亞健康狀態。

　　鑒于每一次開關門后，由于機械振動，機械參數都會有些許的改變，故采用動態區間的形式，即以上一次系統判定開關門處于正常狀態時設定的參數區間作為下一次開關門判斷區間。以關門階段的單相電流為例進行診斷操作，對關門階段數據進行了特征值提取，在關門到位后階段中設定了兩個判斷區間，分別是時間長度與幅值大小，當數據處于判斷區間范圍內時即為正常狀態，反之即為故障或亞健康狀態。

　　5結語

　　地鐵電動塞拉門PHM技術應用，通過故障預測減少了計劃外的維修工作，大幅度降低了維修成本;而在故障發生之前進行針對性維修，提升了車輛零部件的使用效率。電動塞拉門的安全運行涉及乘客生命安全，并且單列車塞拉門數量較多，日常塞拉門檢修調整耗費的工時較多，因此電動塞拉門PHM系統的應用研究意義重大。

　　[參考文獻]

　　[1]呂琛，馬劍，王自力.PHM技術國內外發展情況綜述[J].計算機測量與控制，2016，24(9)：1-4.

　　[2]時旭.地鐵車門系統故障診斷與維修決策的方法研究[D].北京：北京交通大學，2009.

　　[3]高偉民，茅飛.地鐵車門PHM系統應用[J].城市軌道交通，2019(5)：33-35.

　　作者：顧陽王家鉅

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