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  • PHM與智慧運維落地實踐案例集 — 機車運用數據智能診斷系統正式上線!  
  • 發布時間:2019/10/11 10:02:46   修改時間:2019/10/11 11:09:38 瀏覽次數:272
  • PHM與智慧運維落地實踐案例集 — 機車運用數據智能診斷系統正式上線!
  •    2019920日,經過為期一個多月的緊張測試,北京潤科通用技術有限公司為中車某機車單位傾力打造的機車運用數據智能診斷系統正式上線運行,標志著潤科通用在軌道交通智慧運維領域的又一案例成功落地。

      近年來,我國機車出口業務快速增長。客戶的某型柴油電力機車是早期出口非洲的一個主力車型,也是我國鐵路外交的一張靚麗名片。當地地理環境特殊,具有早晚溫差大、濕度差大、海拔落差大的特點,機車單程運行里程長,途徑草原、丘陵、濕地、平原等多種地形。由于機車遠在國外運營、當地維保設施智能化程度低、難以調配大量人員進行快速響應,這些客觀因素均對車輛走行部件的運維提出了嚴峻考驗。



    系統架構


    行業痛點

      眾所周知,不同溫度、不同速度、不同軸重的因素將導致復雜的工況組合。然而,機車上的傳統專家診斷系統大多采用對目標量“一刀切”的簡單閾值診斷方式,難以勝任這類非定常、非線性、非經典工況的診斷(“三非”問題),更不必說在高度復雜的情況下對故障進行準確預測。


      這導致了在以往的運營中,無論是故障的虛警率還是漏檢率均居高不下,且系統對重要故障的預警能力缺失。在2018年度,專家診斷系統的能力缺陷曾導致了一起熱軸故障,使機車在國外正線上停運,當地搶險運維資源不足、國內工程人員又難以迅速趕往現場,無論在經濟上還是質量口碑上均造成了很大損失。


    關鍵技術

      長久以來,“三非”困難已成為工程領域的老大難問題。幸運的是,隨著各場景下算力與傳輸帶寬的突飛猛進與成本降低,數字孿生、機器學習等技術已快速走向實用。正因對“三非”問題的有效性與優勢,工業智能領域將數字孿生、機器學習、IIOT等新技術視為曙光,而這也是現代工業系統實現自感知、自適應、自學習、自評估與自決策的基礎。


      通過與客戶深度合作,基于“數據型”數字孿生技術與機器學習技術,潤科通用的軌交智能業務團隊通過不斷技術攻關,已實現數字空間虛體與物理空間轉向架實體表觀一致、行為一致、參數一致的深度孿生。采用“一架一檔”的形式,對各轉向架進行全生命周期的數字檔案生成與管理。截止目前,采用在高維特征空間中全工況評估的方式,故障預測算法已能夠實現全架軸溫的精準健康預測,可提前約120小時發出軸溫異常報警,杜絕了低可達性嚴重故障、為遠程運維爭取了寶貴響應時間,為“計劃修”、“故障修”向“狀態修”、“預測修”轉變提供技術保障,真正實現了對車輛走行部件的“智慧賦能”。


    成果介紹

      機車熱軸故障智能預測系統包括業務軟件、數據型數字孿生體、以及熱軸故障預測算法。機車運用數據分析軟件的主要功能包括狀態監控、異常預警、故障統計、數據查詢、數據管理、日志管理、用戶管理等。


    狀態監測

      目標車型的機車轉向架上關鍵位置的溫度狀態通過紅色、綠色LED進行高亮顯示,用戶可對當前機車轉向架溫度狀態一覽無遺。



    狀態監測局部(正常)


    狀態監測局部(異常)


    軸溫預測

      通過對歷史時刻車輛工況和環境的持續分析與學習,系統調用軸溫預測算法,準實時預測任一時刻、任一軸溫、任一工況的理論健康值。



    軸溫預測功能局部


    異常檢測

      結合軸溫預測值與實際軸溫輸出結果,系統自動判斷當前狀態下軸溫是否發生顯著異常偏差。經檢驗,系統對異常的預警具備高可用度與可靠度,最佳性能時可較實車專家診斷系統報警提早一周左右,并給出預警的緊急程度,為遠程排故與維護預留了充足的時間。


    軸溫異常檢測功能局部


    數據查詢

      測點溫度監控數據的值均可通過移動光標進行隨時、快捷的查詢,還可以通過區域縮放功能查看用戶關心的特定區段數據。利用專用權限登錄后,還可以直接下載所關心的數據,便于用戶對數據源進行更為精細的個性化分析與交換。


    數據查詢界面局部


    統計分析

      系統提供了從時間、車輛、轉向架、測點、故障/預警類型等多維度進行數據統計的接口,通過直方圖、數據表實現高度可視化,且變量與統計維度可隨時配置,助力快速決策。


    統計分析功能局部


    數據管理

      數據平臺兼容多樣化的接入方式。系統提供可視化數據管理服務,內部用戶可以相應角色登錄特定權限賬戶,通過數據管理接口方便地實現自定義時間范圍的數據上傳、下載、刪除等操作,且系統可與其他指定數據庫保持同步。


    數據管理界面局部


      與傳統的專家診斷系統相比,該系統具有環境適應力強、工況覆蓋廣、定期自學習、預測準度高的優點,真正實現了動態預測。部署初期,軸溫狀態異常預測的綜合準確率已達90%以上


    潛在價值

      該預測性維護系統已令客戶維護工程師足不出戶,隨時隨地查看在線信息,就能準確把握遠在非洲大陸的機車車隊走行部軸溫狀況,快速指導當地的運營維保作業。


      該遠程智能診斷及預測技術可在動車、城軌、及其他工程機械領域無縫推廣應用,隨著算法模型的進一步驗證與熟化,有望大幅減輕日檢、周檢工作量,無需在相關位置安裝需大量人工檢查的溫度色標,在節省人工成本的同時大幅提升監測的可靠性,使維護體系的響應做到快、廉、準,從而為制造商的運營與維保創造客觀的經濟價值。



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