轨道列车故障诊断系统设计与开发

1、    轨道列车故障诊断系统设计与开发    王瑜琳 陈兴劼 牟刚 徐晓灵 卢德林摘 要安全可靠是轨道交通最基本、最核心的要求，在跟踪和借鉴国内外机械设备状态监测与故障诊断技术基础上，结合轨道列车机械传动系统早期故障诊断的工程需求，对轨道列车机械传动状态监测与故障诊断系统进行了设计，包括系统结构设计、流程设计、功能设计、数据库构建等。并基于c#+sql server平台研发了一套轨道列车机械传动系统状态监测与故障诊断系统，系统功能包括数据采集、信号分析、特征提取、信息融合、故障诊断以及系统管理等功能。关键词状态监测;故障诊断;数据采集;特征提取： u27

2、0.33;u279.33       ： adoi：10.19694/ki.issn2095-2457 . 2020 . 17 . 520 引言轨道车辆负荷强，车速变化频繁，停站时间短，行车密度大，随着运营时间的增加，城市轨道车辆运行状态处于不断变化之中，在大负荷、变速环境下工作，转向架各零部件之间反复作用，其关键部件的故障如轴承发生疲劳剥落、磨损、塑性变形，齿轮发生腐蚀、断裂、压痕、胶合等现象，往往会导致车辆各部位振动加剧、性能下降，甚至脱轨翻车等严重事故。随着轨道交通的跨越式发展，发生了一系列安全事故1。提高轨道车辆运行的安全可靠性的关键在于对关键机械装备的健

3、康状态评估，并预测其发展趋势2。如果在轨道车辆机械系统故障潜伏阶段，即故障萌芽、刚刚出现或者故障程度尚轻微时，能及时准确地予以状态评估和识别，并据此指导保养和维修工作，就能及时采取措施，防止造成严重损失及交通事故。1 系统总体设计轨道列车状态监测与故障诊断系统利用网络化在线监测技术采集传动系统各关键零部件的信号，对轨道列车的运行状态与故障模式及时准确的辨别，指导轨道列车的维修维护，提高其安全性、稳定性和可靠性。根据技术调研结果和应用需求分析，轨道列车传动系统状态监测与故障诊断系统需要达到的技术要求主要有3。（1）信号的准确获取。对轨道列车进行状态监测首先需要获取有效的信号以准确反映列车的运行状

4、态。为了更准确地对轨道列车的各个部件进行状态监测，需要合理选择测点、正确选择并安装传感器、合理设置信号采集参数，使所采集信号尽可能受干扰小、能很好地反映所监测部位的状态，便于后续分析处理。（2）信号的可靠传输管理。作为在线监测系统，要求保证信号能够通过网络可靠传输至服务器，并且能够方便的管理。这就要求制定合理的数据传输协议，保证数据传输效率高、实时性好。且需采用数据库方式进行数据管理和维护，数据库存储容量大，数据表结构设计合理，数据的安全性好，访问方便快捷。（3）信息处理的实时性。要求轨道列车状态监测与故障诊断系统能够快速地对采集的数据进行处理，对监测点的工作状态进行正确的判断，当轨道列车传动

5、系统处于异常状态时，能够及时、准确地给出报警，并给出处理建议。这就需要对系统的算法进行优化，提高其实时处理能力。（4）功能強大。要求提供强大的信号分析处理功能、特征提取功能以及故障诊断功能。信号分析功能包括信号预处理、稳态信号分析、瞬态信号分析。可以通过时域分析、频域分析、时频分析提取信号多域特征，并根据特征进行选择和约简的功能，除了对单个测点信号进行特征提取外，也可以结合多个测点信号进行信息融合，并对故障特征进行模式识别以判断轨道列车传动系统运行状态。根据系统的需求分析以及轨道列车的结构特点，轨道列车传动系统状态监测与故障诊断系统分为前端采集设备、数据采集模块、数据库服务器和监控维护集成模块

6、（客户端）四个部分。采集模块通过有线以太网、4g无线网或gprs方式将数据传输至数据库或集成监控维护软件（客户端）。每节车厢都有独立一套采集设备，采集模块可以同时连接多个采集设备，同时可以局域网或广域网向多个客户端发送数据，系统结构示意图如图1所示。前端采集设备用于采集并传输轨道列车传动系统状态信号，如振动、转速、温度等，由采集器、采集卡和传感器组成。数据采集模块是数据库服务器、监控维护集成模块与采集设备连接桥梁。用户通过监控维护集成模块组建工程，配置各种参数并保存于数据库，采集模块从数据库中读取相关采集参数（如传感器类型、采样长度、采样频率等）并控制前端采集设备的数据采集，所采集的数据一方面

7、按照指定格式和时间间隔保存至数据库，一方面当有客户端向采集模块发送实时浏览命令时将数据传输给客户端，数据采集模块能同时连接多个客户端，分别对其实时传输数据。监控维护集成模块是该系统的主要人机交互工具，系统的信号浏览、信号分析、故障诊断与系统管理等主要功能都是通过该模块完成，包括将配置参数，向数据采集端发送采集命令，从数据采集端实时读取数据或从数据库读取历史数据等。系统各模块交互关系如图2所示。2 系统软件功能结构从软件功能上可以分为数据采集功能、信号分析处理功能、特征提取及故障诊断功能。各个功能模块之间以sql server数据库为数据交换媒介，每个功能模块又可分为一些子功能。采集模块包括数据

8、采集、数据远程传输以及数据储存，信号分析包括数据显示、稳态信号分析、瞬态信号分析以及监测预报警等功能，系统软件功能结构如图3所示。开发出的轨道列车传动系统状态监测与故障诊断系统软件主界面如图4所示。包括菜单栏、工具栏、监测测点列表、数据分析处理显示区以及状态栏等。3 信号分析处理功能信号分析处理是轨道列车传动系统状态监测与故障诊断系统的重要工具，包括基本显示功能、信号稳态分析、信号瞬态分析及监测预报警等功能，如图5所示。显示功能是信号分析模块的一个公共基础功能，显示器是所有数据分析处理结果显示的载体，显示方式包括二维波形显示、色谱图显示和三维瀑布图显示。显示器中可以显示数据波形，数据单位、数据

9、采集时间、测点名称、数据坐标等信息。可通过右键快捷菜单对数据进行缩放、导出数据或设置显示器风格等操作，显示器界面如图6所示。4 故障诊断特征提取是轨道列车传动系统状态监测与故障诊断系统的核心功能之一，系统通过信号分析，特征提取，进而进行模式识别以实现早期故障诊断。基于流形学习的轨道列车传动系统早期故障特征提取流程如图7所示。在轨道列车服役初期，连续收集一段时间的传动系统振动信号数据作为原始样本数据，对信号进行非线性降噪预处理。通过多域特征提取、特征选择获取多域高维特征集，采用批量流形学习算法进行特征约简，并将原始高维特征集和约简后的低维特征集保存于样本库。对轨道列车传动系统进行实时监测，定期采集列车振动信号，同样进行非线性降噪、多域特征提取和选择，继而利用原始样本特征提取结果和增量流形学习算法对新增样本进行特征约简，其结果也保存于样本库，作为下次特征提取的原始样本数据。利用分类器对约简后的特征进行分别结果如图8所示。5 总结介绍了轨道列车传动系统早期故障诊断系统的设计过程。首先根据需求对系统进行了总体设计，随后采用sqlserver进行了系统数据库服务器的构建，并采用面向对象的编程语言c#进行了监控维护集成分析软件设计和开发，针对风电机组状态监测的需要，开发了数据采集功能、信号分析功能、特征提取功