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恒润科技
  • PHM与智慧运维落地实践案例集 — 机车运用数据智能诊断系统正式上线!  
  • 发布时间:2019/10/11 10:02:46   修改时间:2019/10/11 11:09:38 浏览次数:453
  • PHM与智慧运维落地实践案例集 — 机车运用数据智能诊断系统正式上线!
  •    2019920日,经过为期一个多月的紧张测试,北京润科通用技术有限公司为中车某机车单位倾力打造的机车运用数据智能诊断系统正式上线运行,标志着润科通用在轨道交通智慧运维领域的又一案例成功落地。

      近年来,我国机车出口业务快速增长。客户的某型柴油电力机车是早期出口非洲的一个主力车型,也是我国铁路外交的一张靓丽名片。当地地理环境特殊,具有早晚温差大、湿度差大、海拔落差大的特点,机车单程运行里程长,途径草原、丘陵、湿地、平原等多种地形。由于机车远在国外运营、当地维保设施智能化程度低、难以调配大量人员进行快速响应,这些客观因素均对车辆走行部件的运维提出了严峻考验。



    系统架构


    行业痛点

      众所周知,不同温度、不同速度、不同轴重的因素将导致复杂的工况组合。然而,机车上的传统专家诊断系统大多采用对目标量“一刀切”的简单阈值诊断方式,难以胜任这类非定常、非线性、非经典工况的诊断(“三非”问题),更不必说在高度复杂的情况下对故障进行准确预测。


      这导致了在以往的运营中,无论是故障的虚警率还是漏检率均居高不下,且系统对重要故障的预警能力缺失。在2018年度,专家诊断系统的能力缺陷曾导致了一起热轴故障,使机车在国外正线上停运,当地抢险运维资源不足、国内工程人员又难以迅速赶往现场,无论在经济上还是质量口碑上均造成了很大损失。


    关键技术

      长久以来,“三非”困难已成为工程领域的老大难问题。幸运的是,随着各场景下算力与传输带宽的突飞猛进与成本降低,数字孪生、机器学习等技术已快速走向实用。正因对“三非”问题的有效性与优势,工业智能领域将数字孪生、机器学习、IIOT等新技术视为曙光,而这也是现代工业系统实现自感知、自适应、自学习、自评估与自决策的基础。


      通过与客户深度合作,基于“数据型”数字孪生技术与机器学习技术,润科通用的轨交智能业务团队通过不断技术攻关,已实现数字空间虚体与物理空间转向架实体表观一致、行为一致、参数一致的深度孪生。采用“一架一档”的形式,对各转向架进行全生命周期的数字档案生成与管理。截止目前,采用在高维特征空间中全工况评估的方式,故障预测算法已能够实现全架轴温的精准健康预测,可提前约120小时发出轴温异常报警,杜绝了低可达性严重故障、为远程运维争取了宝贵响应时间,为“计划修”、“故障修”向“状态修”、“预测修”转变提供技术保障,真正实现了对车辆走行部件的“智慧赋能”。


    成果介绍

      机车热轴故障智能预测系统包括业务软件、数据型数字孪生体、以及热轴故障预测算法。机车运用数据分析软件的主要功能包括状态监控、异常预警、故障统计、数据查询、数据管理、日志管理、用户管理等。


    状态监测

      目标车型的机车转向架上关键位置的温度状态通过红色、绿色LED进行高亮显示,用户可对当前机车转向架温度状态一览无遗。



    状态监测局部(正常)


    状态监测局部(异常)


    轴温预测

      通过对历史时刻车辆工况和环境的持续分析与学习,系统调用轴温预测算法,准实时预测任一时刻、任一轴温、任一工况的理论健康值。



    轴温预测功能局部


    异常检测

      结合轴温预测值与实际轴温输出结果,系统自动判断当前状态下轴温是否发生显著异常偏差。经检验,系统对异常的预警具备高可用度与可靠度,最佳性能时可较实车专家诊断系统报警提早一周左右,并给出预警的紧急程度,为远程排故与维护预留了充足的时间。


    轴温异常检测功能局部


    数据查询

      测点温度监控数据的值均可通过移动光标进行随时、快捷的查询,还可以通过区域缩放功能查看用户关心的特定区段数据。利用专用权限登录后,还可以直接下载所关心的数据,便于用户对数据源进行更为精细的个性化分析与交换。


    数据查询界面局部


    统计分析

      系统提供了从时间、车辆、转向架、测点、故障/预警类型等多维度进行数据统计的接口,通过直方图、数据表实现高度可视化,且变量与统计维度可随时配置,助力快速决策。


    统计分析功能局部


    数据管理

      数据平台兼容多样化的接入方式。系统提供可视化数据管理服务,内部用户可以相应角色登录特定权限账户,通过数据管理接口方便地实现自定义时间范围的数据上传、下载、删除等操作,且系统可与其他指定数据库保持同步。


    数据管理界面局部


      与传统的专家诊断系统相比,该系统具有环境适应力强、工况覆盖广、定期自学习、预测准度高的优点,真正实现了动态预测。部署初期,轴温状态异常预测的综合准确率已达90%以上


    潜在价值

      该预测性维护系统已令客户维护工程师足不出户,随时随地查看在线信息,就能准确把握远在非洲大陆的机车车队走行部轴温状况,快速指导当地的运营维保作业。


      该远程智能诊断及预测技术可在动车、城轨、及其他工程机械领域无缝推广应用,随着算法模型的进一步验证与熟化,有望大幅减轻日检、周检工作量,无需在相关位置安装需大量人工检查的温度色标,在节省人工成本的同时大幅提升监测的可靠性,使维护体系的响应做到快、廉、准,从而为制造商的运营与维保创造客观的经济价值。



    经纬恒润

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