本發(fā)明屬于軌道交通車輛檢修管理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的車輛健康狀態(tài)評估模型構(gòu)建方法。
背景技術(shù)：
：隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展以及城市不斷的建設(shè)，城市聚集了越來越多的人口，交通出行總量劇增。城市軌道交通作為一種大運量、快捷的公共交通方式，極大緩解了交通壓力，在近年來得到了快速的發(fā)展。但是，隨著軌道交通的快速發(fā)展，軌道交通車輛的運營強度不斷增加，在高強度超負荷運行中地鐵車輛會出現(xiàn)各種突發(fā)性問題，因此，對軌道交通運營管理方面也面臨著更高的要求。對于車輛基地的車輛健康狀態(tài)即車輛維修現(xiàn)狀而言，主要還處于“計劃修”的水平，即按照檢修規(guī)程和運行歷史開展相應(yīng)的修程，考慮到經(jīng)濟效益、檢修效率等因素，未來的發(fā)展趨勢是采用更經(jīng)濟和科學(xué)的“狀態(tài)修”。通過獲取完整而及時的狀態(tài)參數(shù)，建立車輛健康狀態(tài)評估模型將成為軌道交通行業(yè)發(fā)展的重點。目前，智能化車輛基地內(nèi)包含大量的設(shè)備，所面臨的現(xiàn)實是：電客車、軌旁設(shè)備和機電設(shè)備均采用大量電子信息化設(shè)備和生產(chǎn)控制系統(tǒng)，實時產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但由于涉及專業(yè)多，各專業(yè)技術(shù)復(fù)雜，需要利用先進的技術(shù)手段，從海量數(shù)據(jù)中抽取有用的信息，并對實際設(shè)備狀態(tài)的評估和維修策略的優(yōu)化進行促進和指導(dǎo)，提高智能化車輛基地內(nèi)設(shè)備維修維護的管理水平。技術(shù)實現(xiàn)要素：發(fā)明目的：針對以上問題，本發(fā)明提出一種基于大數(shù)據(jù)的車輛健康狀態(tài)評估模型構(gòu)建方法，實現(xiàn)車輛狀態(tài)的分析和趨勢化分析。技術(shù)方案：為實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于大數(shù)據(jù)的車輛健康狀態(tài)評估模型構(gòu)建方法，包括步驟：(1)獲取車輛各子系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；(2)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析；(3)對各子系統(tǒng)健康狀態(tài)分類；(4)針對各子系統(tǒng)構(gòu)建不同的健康狀態(tài)評估模型；(5)進行多模型子系統(tǒng)健康狀態(tài)評估與預(yù)測；(6)基于健康狀態(tài)評估結(jié)果給出維修方案。進一步地，所述步驟1中，車輛子系統(tǒng)包括車載系統(tǒng)、走行部系統(tǒng)、輪對受電弓系統(tǒng)。進一步地，所述步驟3中，車輛故障分類包括車輛、部件、部件定位、系統(tǒng)、故障類型、發(fā)生時間。進一步地，所述步驟3中，健康狀態(tài)分類包括健康、亞健康、輕微故障、中等故障、嚴重故障。進一步地，所述步驟4中，采用邏輯回歸、topis多目標和熵權(quán)法建立動態(tài)權(quán)重自適應(yīng)的評估模型。進一步地，所述步驟2中，各子系統(tǒng)控制器是數(shù)據(jù)采集設(shè)備，對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理與分析，用于子系統(tǒng)的運行控制。進一步地，所述步驟5中，地面控制中心接收各子系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于不同的健康狀態(tài)評估模型對各子系統(tǒng)狀態(tài)進行評估與預(yù)測，預(yù)警子系統(tǒng)故障。有益效果：本發(fā)明通過建立車輛健康狀態(tài)評價模型，將車輛基地的檢修從“計劃修”提升到“狀態(tài)修”，提高了車輛基地的檢修效率；并通過對車輛基地的數(shù)據(jù)積累和分析，對車輛系統(tǒng)的健康狀態(tài)進行預(yù)測和報警，達到輔助生產(chǎn)決策，節(jié)約了檢修成本。附圖說明圖1是車輛數(shù)據(jù)預(yù)警模型圖；圖2是車輛部件故障分類多維度圖；圖3是車輛健康診斷示意圖；圖4是健康狀態(tài)評估方案示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步的說明。本發(fā)明構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的車輛健康狀態(tài)評估模型，綜合利用多源監(jiān)測數(shù)據(jù)的支撐，來實現(xiàn)對車輛基地“狀態(tài)修”的支撐。自動化采集車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，計算評價指標，從車輛可靠度、關(guān)鍵部件檢測參數(shù)、壽命預(yù)測、缺陷隱患等多維度構(gòu)建車輛健康狀態(tài)評估模型，并采用邏輯回歸、topis多目標、熵權(quán)法等算法建立動態(tài)權(quán)重自適應(yīng)的評估模型，為優(yōu)化維修規(guī)程與策略、優(yōu)化檢修計劃排程和部件更換提供依據(jù)。本發(fā)明所述的基于大數(shù)據(jù)的車輛健康狀態(tài)評估模型構(gòu)建方法，具體步驟如下：(1)獲取多源車輛狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；為保證車輛的全自動安全運行，從多個方面對車輛狀態(tài)進行監(jiān)測，車輛主要數(shù)據(jù)來源包括：車載tcms數(shù)據(jù)、走行部在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、輪對受電弓在線檢測數(shù)據(jù)、其他工藝設(shè)備檢測數(shù)據(jù)等，具體如表1所示。表1序號上傳的數(shù)據(jù)備注1牽引輔助系統(tǒng)數(shù)據(jù)牽引輔助命令、狀態(tài)、故障2制動系統(tǒng)數(shù)據(jù)制動系統(tǒng)命令、狀態(tài)、故障3乘客信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)乘客信息系統(tǒng)命令、狀態(tài)、故障4車門系統(tǒng)數(shù)據(jù)車門狀態(tài)、故障5空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)空調(diào)命令、狀態(tài)、故障6蓄電池管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)蓄電池狀態(tài)、故障7蓄電池充電機數(shù)據(jù)蓄電池充電機狀態(tài)、故障8火災(zāi)報警系統(tǒng)數(shù)據(jù)火災(zāi)命令、狀態(tài)、故障9公共廣播系統(tǒng)數(shù)據(jù)公共廣播命令、狀態(tài)、故障10走行部檢測系統(tǒng)走行部檢測狀態(tài)、故障11弓網(wǎng)檢測系統(tǒng)弓網(wǎng)檢測系統(tǒng)故障車輛數(shù)據(jù)預(yù)警模型如圖1所示，通過對數(shù)據(jù)進行運營監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、健康評估來提出維修建議。(2)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析；數(shù)據(jù)分析與處理可分為兩個層面，第一層面為數(shù)據(jù)采集設(shè)備，各子系統(tǒng)控制器是數(shù)據(jù)采集設(shè)備，也是數(shù)據(jù)的第一層分析與處理設(shè)備，對采集數(shù)據(jù)進行簡單的分析處理，用于子系統(tǒng)的運行控制。(3)對各子系統(tǒng)健康狀態(tài)分類；通過對列車關(guān)鍵子系統(tǒng)進行的大數(shù)據(jù)技術(shù)研究，增強對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和性能的認知深度，同時應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量運維檢修數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合檢修的實際需求，從源頭上解決存在的安全隱患問題，更好為列車運用提供信息保障，增強列車安全風(fēng)險防控水平。對于車輛部件的故障分類而言，考慮多維度數(shù)據(jù)分析，如圖2所示，通過車輛、部件、部件定位、系統(tǒng)、故障類型、發(fā)生時間這六個維度對其故障進行分類。通過智能采集、大數(shù)據(jù)多模型分析，集成車輛各類動態(tài)和靜態(tài)信息，并對車輛的故障進行診斷和分析，主要包含以下內(nèi)容：(1)故障描述；(2)故障代碼；(3)故障觸發(fā)條件；(4)故障消失條件；(5)對系統(tǒng)造成影響；(6)故障等級分類；(7)司機解決辦法；(8)檢修解決辦法。舉例說明，走行部及輪軌的健康狀態(tài)分類如表2所示。表2序號對象類型健康等級1軸承健康、亞健康、輕微故障、中等故障、嚴重故障2軸承溫度中等故障、嚴重故障3踏面健康、亞健康、輕微故障、中等故障、嚴重故障4軌道健康、亞健康、故障(4)針對各子系統(tǒng)構(gòu)建不同的健康狀態(tài)診斷模型；(4.1)車載系統(tǒng)中，牽引系統(tǒng)關(guān)鍵部件依據(jù)其特征參數(shù)與性能的映射關(guān)系以及各種工況下的試驗測試數(shù)據(jù)，開展牽引系統(tǒng)關(guān)鍵部件的模型及大數(shù)據(jù)分析；空調(diào)和車門系統(tǒng)健康診斷模型主要是以采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對既有數(shù)據(jù)的合理利用，運用各種合理的推理算法，搭建出的用于判斷及預(yù)測子系統(tǒng)健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)模型；制動控制系統(tǒng)應(yīng)具有維護接口，便攜可移動式測試裝置可通過該接口讀取制動控制系統(tǒng)的故障信息與狀態(tài)信息。(4.2)走行部系統(tǒng)中，根據(jù)廣義共振故障診斷技術(shù)，通過安裝傳感器接收振動和對沖擊廣義共振，實現(xiàn)廣義共振信號的提取，進而對廣義共振信號進行解調(diào)，實現(xiàn)對無害的振動譜全部剔除，有害的沖擊譜凸現(xiàn)。(4.3)輪對受電弓系統(tǒng)中，通過對車輪外形直徑、踏面磨耗、輪緣厚度，滑板磨耗等檢測指標，突發(fā)故障至少包括缺陷，以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包含走行里程等因數(shù)，進行綜合評估，評估結(jié)果由多個因素影響，每個影響因素占有不同權(quán)重。根據(jù)每個影響因數(shù)的單獨得分，結(jié)合熵權(quán)法的客觀賦權(quán)方法和變權(quán)公式得到權(quán)重，得出總體健康指數(shù)。車輛健康診斷如圖3所示，大數(shù)據(jù)平臺通過對實時數(shù)據(jù)、車載數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)的處理和分析，搭建健康評價模型，給出最終的維修意見。(5)進行多模型子系統(tǒng)健康狀態(tài)預(yù)測；數(shù)據(jù)分析與處理的第二層面為地面控制中心，地面控制中心接收每列車傳輸?shù)淖酉到y(tǒng)狀態(tài)，基于大數(shù)據(jù)理論對各子系統(tǒng)狀態(tài)進行預(yù)測及診斷，實現(xiàn)子系統(tǒng)狀態(tài)的智能診斷，提前預(yù)警子系統(tǒng)故障，及時推送維修建議。依托地面大數(shù)據(jù)中心，進行落地車載數(shù)據(jù)的實時分析，實現(xiàn)走行部、制動系統(tǒng)、牽引系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)等影響行車安全、行車秩序、乘坐體驗的故障預(yù)警。并結(jié)合實際對列車運行的影響程度，利用大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)構(gòu)建合理的健康評估維度，構(gòu)建車輛健康狀態(tài)評估，為列車運行安全狀態(tài)評估和管理提供支撐。走行部通過軸溫的變化趨勢，進行軸箱、齒輪箱、牽引電機等部件的預(yù)警；牽引系統(tǒng)通過監(jiān)測牽引系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)，進行網(wǎng)壓波動、過流、傳動系統(tǒng)(聯(lián)軸節(jié)、齒輪箱)等預(yù)警；空調(diào)通過監(jiān)測進行空調(diào)異常預(yù)警；車門通過記錄數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，進行壽命和故障預(yù)測。(6)基于健康狀態(tài)評價結(jié)果給出維修方案；健康狀態(tài)評價方案會結(jié)合相關(guān)科技車載故障診斷系統(tǒng)及軌旁檢測系統(tǒng)所采集的樣本數(shù)據(jù)，同時考慮設(shè)備的可靠性、維修經(jīng)濟性及維修的難易程度等因素，綜合計算診斷對象的健康指數(shù)，并以此來實現(xiàn)健康狀態(tài)的評價。健康狀態(tài)評估方案如圖4所示，通過對各種信息的提取，將數(shù)據(jù)融合至健康方案中，最后給出相應(yīng)的健康等級和維修建議。本發(fā)明利用車輛設(shè)備的現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)信息，建立基于維修全壽命狀態(tài)跟蹤及管理機制的信息化系統(tǒng)，實現(xiàn)電客車、工程車、車輛工藝等設(shè)備的日常運營、日常維護等管理，以提高生產(chǎn)效率，做到結(jié)果可輸出、可統(tǒng)計，過程可監(jiān)控、可追溯，故障可預(yù)測、可預(yù)防。當前第1頁12

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