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[原创] 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!

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发表于 2019-10-11 14:01:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 hirAIn123 于 2019-10-11 14:05 编辑

       2019年9月20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。
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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。
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状态监测局部(正常)
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。

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