地铁列车在线监测网络化运维系统

摘要:介绍了一种地铁列车状态在线监测与网络化运维系统。该系统可以通过对车辆走行部(轴箱、齿轮箱、牵引电机等)工作状态监测及分析，同时通过TCMS系统获取车辆各子系统(牵引、辅助、制动、车门等系统)的工作状态和故障信息，实现列车状态在线监测显示预警并提供故障处置指导。

关键词:列车在线监测;车载感知系统;车地无线传输;数据中心系统

引言

地铁现已成为城市人口出行主要的交通工具，大客流量对列车的运营效率与运营安全指标要求较高［1］。我国城轨交通列车检修模式主要有预防修和故障修，此2种模式不能实时掌握列车关键部件的健康状态，同时又消耗了大量人力、物力，形成成本浪费［2，3］。基于此列车状态在线监测与网络化运维系统可以很好的解决问题。该系统可以实现全息化智能感知、全息化信息共享、全息化安全保障、全息化运维管理，并提供面向在线运营列车的安全状态综合监测、故障隐患挖掘预警、网络化维保和应急处置服务，使运营和维保人员随时掌握运营列车的关键部件安全状态、列车潜在故障隐患等信息。为列车在途事故的预防和基于运营状态的维修提供基础数据信息和维保方案。

1系统组成

列车状态在线监测与网络化运维系统由在线监测预警系统与地面数据中心组成，包括车载感知子系统、车地无线传输子系统、地面综合应用子系统。本章将分别介绍系统架构及其功能。

1.1车载感知子系统

车载感知子系统包括车辆状态智能提取诊断主机、无线传输系统、车载通信网关、数字化复合传感器以及配套线缆。本子系统用于实现轴箱、齿轮箱、电机机械振动、冲击和温度状态的采集和分析诊断，并通过MVB网络(列车总线)接入TCMS系统［4］(列车控制与监控系统)中获取牵引系统、制动系统、辅助系统、车门系统等车辆子系统的工作参数和故障数据，这是国内既有线项目列车在线监测系统所不具有的功能。数字化复合传感器用于测量列车运行时轴箱、齿轮箱、电机转子两端轴承的振动、冲击、温度信号。车辆状态智能提取诊断主机与数字化复合传感器串联通信组网，实现轴箱、齿轮箱、牵引电机振动、冲击、温度等状态信息的接受与处理，实现车辆牵引系统、制动系统、辅助系统、车门系统等车辆子系统的状态信息接入与诊断。

1.2车地无线传输子系统

车地无线传输子系统包括车载通信网关、地面通信网关、宽频带组合天线和配套电缆，如图1所示。通过车辆PIDS系统(乘客信息与视频监控系统)的无线传输通道［5］(LTE)实现车载感知子系统与地面综合应用子系统的无线数据传输功能，将列车监测数据和故障信息实时、可靠的向地面维保生产管理子系统传输，以实现对在途列车的健康状态实时监测与诊断。

1.3地面综合应用子系统

地面综合应用子系统也称为数据中心系统，采用服务器集群和B/S模式，分为后台服务层、数据接入层、网络传输层和业务终端4部分。系统的主要事务处理逻辑均是在服务器端实现;客户端用于可视化显示及人机交互，不做业务逻辑处理，运维人员可以通过客户端对系统进行访问和应用。下面将分别介绍数据中心系统各个组成部分的功能原理。后台服务层包含传输交换模块、数据接入清洗模块、数据存储管理模块、数据分析应用模块、数据服务模块等，是基于云服务平台提供的虚拟资源服务器，用于实现数据管理、数据分析、数据服务、数据存储和数据等功能。数据接入层包括PIDS无线网络接入网关，用于实现车载检测数据向数据中心的接入。网络传输层分为接入传输网和系统传输网，接入传输网用于将车载检测数据传输到数据接入层设备;系统传输网以光纤传输网络为主，是数据接入层设备与后台服务层设备间的传输网络，实现数据交换与传输。业务终端包括车载在线监测系统、运维操作终端等，是面向检修人员可操作性的终端运维设备。

2系统工作流程

2.1关键子系统监测

系统通过复合数字传感器自行获取牵引电机、齿轮箱、轴箱状态参数进行监测，通过TCMS系统来获取车辆其他子系统数据来监测诊断分析整个列车状态。下面分别介绍各个子系统监测的工作原理。1)牵引电机状态监测:牵引电机主要监测部分为轴承状态、转子振动、电压电流、转速等。系统通过电机转子两端的复合传感器采集电机工作时转子和转子轴承的振动、温度状态信息，并对采集的振动信息处理合成转子轴心运动轨迹，识别转子工频2倍频率的径向振动频率和幅度等频域故障特征信息实现监测;同时通过监测三相电机实时电流实现对电机状态的监测并实现分级报警。2)齿轮箱状态监测:齿轮箱主要监测部分为齿轮箱轴承、齿轮。通过齿轮箱大、小齿轮侧的复合传感器采集齿轮箱大小齿轮工作时的冲击振动和温度变化，并对采集的状态信息进行时频域分析。采用啮合频率及其谐波、振动信号的调制和边带分析等频谱特征信息分析方法，实现对齿轮箱状态的监测和分级报警。3)轴箱状态监测:轴箱监测部分主要是轴承冲击、振动、温度等。通过安装布设在轴箱上的复合传感器，采集并上传轴箱轴承的温度、振动、冲击等信息。通过诊断分析系统，对采集到的数据进行综合分析处理，得出诊断结论，并根据故障严重程度，提出不同级别的报警。4)其他车辆子系统监测:其他车辆子系统(牵引系统、制动系统、辅助系统、车门系统等)通过MVB列车总线将状态和故障数据发送给VCM，VCM通过以太网连接到地面PIDS主机，地面PIDS主机将数据转发至地面综合应用中心，在地面进行诊断和分析，实现对各子系统状态监测、故障隐患挖掘、维保决策和数据管理。

2.2传感器组网

国内既有线项目列车在线监测系统传感器安装位置为轨道旁，且需要配套专用的探测站与传感器通信，系统无法对列车在整个上线运营时间内进行在线监测，且系统维护成本高［8，9］。本系统优势在于传感器安装于列车所需监测部位，且与列车车辆状态智能提取诊断主机直接通信并通过LTE车地PIDS通道向地面发射监测数据，保证系统可以在列车上线运营时间内保持全程监测，保证了列车安全、高效的运营管理。本系统在轴箱、齿轮箱、牵引电机上布设的传感器均为数字化设备，各传感器采用专用100M以太网接口向车辆状态智能提取诊断主机输出采集到的振动、冲击、温度等状态信息。同时通过在轴端转速传感器附近位置增设轴端转速数字化转换模块，对轴端转速传感器的模拟信号进行数字化处理后再通过专用100M以太网接口向车辆状态智能提取诊断主机输出相应的转速信息。在1个转向架上的各传感器，采用串联方式连接，使用1根信号线将1个轮对上的轴箱、齿轮箱、牵引电机等部件上的各传感器串接后连接至车辆状态智能提取诊断主机，即1个转向架上车2根信号线。

2.3车辆状态智能提取诊断主机组网

不同车厢的车辆状态智能提取诊断主机之间采用双以太网线组网，各车载主机通过设备面板自有M12－8芯以太网口，互联并组成环形网络。贯车网线通过车端连接器方式过车，采用2根8芯1000M的以太网网线连接。

3系统应用

3.1数据管理功能

系统可接入并管理的数据类型和内容如下，并可按用户系统进行扩展。1)基础数据:人员信息、列车车辆信息、部件信息、线路信息、车站信息、故障信息、权限信息、修程修制信息等。2)运行基本信息:网压、电流、车辆速度(最大允许速度、当前速度)、载荷、零速、运行方向、列车完整性、司机室激活、驾驶模式、牵引封锁、网络通道故障、降级或紧急牵引模式。3)TCMS基本信息:牵引故障、牵引失效、常用制动故障、常用制动失效、紧急制动故障、紧急制动失效、紧急制动施加、运行工况(惰行、牵引、制动)、空转与滑行、牵引力(包括牵引指令，牵引力)、常用制动(包括常用制动指令，常用制动力)、紧急制动(包括紧急制动指令，紧急制动力)、电制动信号(包括电制动力指令、电制动力退出指令，电制动力)、辅助逆变器三相不平衡、保压制动信号(包括施加、缓解指令，制动级位)、牵引网压输入信号、支撑电容电压信号、牵引电流、制动电流、主风压力信号、制动缸压力信号等。4)走行部监测数据:监测轴承、齿轮箱、牵引电机的振动、冲击、温度信息以及电机的电流信息。5)状态分析过程及结果数据:部件履历信息、维修过程数据、维修结果信息、运行状态跟踪数据、部件状态跟踪数据、部件状态分析数据、部件状态统计数据等。

3.2人机交互界面功能

1)GIS地图监测:覆盖线路轨道监测告警、运行图监测、设备自检、整车状态监测功能。2)车辆在途故障预测与健康管理(PHM):覆盖列车走行部的轴箱、齿轮箱、牵引电机监测告警与健康管理(寿命预测、历史趋势分析);覆盖从TCMS中获取的牵引、制动、辅助、车门系统状态监测告警与健康管理。可从线路维度及单个列车的构成树维度对上述对象的监测告警状态和综合健康进行呈现。3)车辆运维大数据管理及RAMS应用:该模块主要实现车辆故障维修数据管理、车辆关键系统运维数据管理、普查/改造临时性运维数据管理、车辆最小可更换单元管理、运维数据挖掘及RAMS应用。本模块可实现运维作业流程、生产数据产生及审核的标准化，确保运维数据及时、真实、有效;严格故障管理与跟踪关闭流程，为列车健康状态管理提供有效的大数据支撑。4)生产运作及安全管理:该模块主要实现列车运行公里数管理、列车洗车周期管理、工器具使用管理、灭火器/消防用品管理、特殊工种及特殊设备管理、安全学习及整改事项管理。5)全服役周期技术管理:该模块目前暂定实现技术通知单、技术总结、技术文本共享3个功能，用于对车辆运维过程的相关的技术文件、技术报告等进行管理和知识共享，构建车辆运维技术信息平台，为车辆运维辅助决策专家库奠定基础。

4结语

与国内既有线项目相比，该系统可以实时监测车辆走行部(轴箱、齿轮箱、牵引电机等)工作状态，同时可以通过TCMS系统获取车辆各子系统(牵引、辅助、制动、车门等系统)的工作状态和故障信息。该系统为运维人员建立了完整的列车信息库，进行了列车全生命周期状态监测和记录，并实现了列车的健康管理、车间检修管理，保证了列车安全、高效的运营管理。

参考文献:

［1］侯文军，吴彩秀．地铁车辆智慧运维平台研究［J］．电力机车与城轨车辆，2019，42(6):1－3．

［2］张珊．地铁车辆关键系统故障分析与检修策略优化［D］．北京:北京交通大学，2019．

［3］向伟彬，王亮．地铁车辆场段工艺设备检修管理影响因素探析［J］．中国标准化，2019(22):222－223．

［4］白龙，王建强，姜仲昊．广州地铁13号线列车网络系统方案设计［J］．电子世界，2019(11):162－163．

［5］解钧捷，郑国莘．轨道交通LTE-M通信系统可靠性分析［J］．上海大学学报(自然科学版)，2019，25(6):859－869．

［6］张黎璋．东莞地铁车辆信息化与智能化运维探索［J］．现代城市轨道交通，2019(6):22－27．

［7］马新娜，施文锐．高速列车状态监测大数据的预警可视化分析研究［J］．电子测量与仪器学报，2019，33(7):21－27．

［8］劳建江．广州地铁1号线车辆在线安全监测系统［J］．都市快轨交通，2008(4):71－73．

［9］段玉玲，张三多．车辆在线监测系统的升级改造［J］．轨道交通装备与技术，2017(2):29－31．

作者：潘文凯 赵勇 单位：云南京建轨道交通投资建设有限公司