地鐵剛性接觸網(wǎng)故障預測與健康管理課件

1、地鐵接觸網(wǎng)故障預測與健康管理341目錄1st Part背景意義2nd Part PHM目標 3rd Part 技術方案4th Part 團隊與工作基礎21、背景意義2、PHM方法論1.1 背景意義北京新機場線國門第一線160公里/小時（最高）地下 21.981公里 剛性接觸網(wǎng)架空/路基 17.917公里 柔性接觸網(wǎng)剛性接觸網(wǎng)服役狀態(tài) 健康、可靠某地鐵 剛性接觸網(wǎng)年均三百余起智能運維技術刻不容緩截至2018年底運營里程5766公里（地鐵4511公里開通城市36個在建里程6374公里）城市軌道交通剛性接觸網(wǎng)是地鐵供電的主要形式1.1 背景意義地鐵剛性接觸網(wǎng)的巡檢對象表征參數(shù) characteris

2、tic parameter剛性接觸網(wǎng)幾何、接觸線平順性、弓網(wǎng)受流等能夠描述接觸網(wǎng)系 統(tǒng)運行狀態(tài)的參數(shù)參數(shù)異常：測量的描述接觸網(wǎng)運行狀態(tài)的參數(shù)與真實的、設計的 或理論上正確的值之間的差異技術狀態(tài) technical condition在剛性接觸網(wǎng)服役過程中，零部件及設備所表現(xiàn)出來的形態(tài)故障：接觸網(wǎng)零部件及設備不能完成機械荷重、允許溫升、 載流量、規(guī)定電氣作用等要求的功能狀態(tài)剛性接觸網(wǎng)檢修模式檢測模式維修模式車載/人工 自動化檢測裝備接觸網(wǎng)修程故障修小修大修1.1 背景意義三級修程有效利用數(shù)據(jù) 優(yōu)化維修策略非周期能構建接觸網(wǎng)健康指標體系嗎？能評估接觸網(wǎng)運行過程的狀態(tài)嗎？能預測各類缺陷的發(fā)展趨勢嗎？

3、能估計零部件發(fā)生故障的概率嗎？ 能估計二級修維修前剩余時間嗎？能預測零部件的剩余壽命嗎？解決以下問題1.2 PHM方法論1.2 PHM方法論PHM是一種全面故障診斷、預測與健康管理技術；其目的不 是為了直接消除故障, 而是預報故障何時可能發(fā)生，以確定一種 優(yōu)化的維修策略，降低維修工作量與成本、提高維修效率建設目標總體目標 剛性接觸網(wǎng)智能健康管理系統(tǒng)剛性接觸網(wǎng)全壽命周期數(shù)據(jù)搭建剛性接觸網(wǎng)設計與運行過程數(shù)據(jù)的私有云平臺建立基于大數(shù)據(jù)架構的剛性接觸網(wǎng)集團級數(shù)據(jù)中心 規(guī)范剛性接觸網(wǎng)全壽命周期數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準化編碼實現(xiàn)與各類檢測裝備、管理信息系統(tǒng)、小型數(shù)據(jù)中心的互聯(lián)互通 實現(xiàn)剛性接觸網(wǎng)各級零部件及設備全壽

4、命數(shù)據(jù)可視化查詢建立剛性接觸網(wǎng)服役狀態(tài)的健康評價體系實現(xiàn)剛性接觸網(wǎng)缺陷趨勢分析、零部件故障預測、維修剩余時間估計 實現(xiàn)剛性接觸網(wǎng)關鍵零部件剩余壽命估計提供輔助接觸網(wǎng)維修的修前評估報告1、總體架構2、技術支撐3、業(yè)務邏輯技術方案總體架構“三”大業(yè)務能力 + “六”大業(yè)務應用 = 一體化健康管理平臺PHM技術方案技術支撐平臺：包括邏輯數(shù)據(jù)的組織和分布，支 持文件系統(tǒng)方式存儲和索引存儲方法。 處理框架：提供必要的基礎設施軟件以 支持實現(xiàn)應用程序能夠滿足數(shù)據(jù)量、速 度和多樣性的處理，包括批處理、流處 理，以及兩者的數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)操作。 信息交互/通信：包含點對點傳輸和存 儲轉(zhuǎn)發(fā)兩種通信模型。資源管理：

5、計算、存儲及實現(xiàn)兩者互聯(lián) 互通的網(wǎng)絡連接管理。預處理：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)約、 數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)格式化和存儲。 分析：根據(jù)接觸網(wǎng)運行維修的要求，確定分析數(shù)據(jù)的算法，從數(shù)據(jù)中提取指導運行維修的信息，形成維修策略?？梢暬禾峁┙o數(shù)據(jù)消費層的數(shù)據(jù)元 素和呈現(xiàn)分析功能的輸出。查詢：通過使用處理和平臺框架來檢 索數(shù)據(jù)分析結果，并響應數(shù)據(jù)消費層 的請求。？如何實現(xiàn)剛性接觸網(wǎng)智能健康管理平臺一體化信息平臺剛性接觸網(wǎng)智能健康管理平臺由框架提供者和應用提供者 兩部分組成?？蚣芴峁┱甙ɑA設施、平臺、處理框架、 信息交互/通信和資源管理5個活動；應用提供者包括數(shù)據(jù) 收集、預處理、分析處理、可視化和查詢5個活動G

6、B/T 35589-2017 信息技術大數(shù)據(jù)技術參考模型基礎設施：為PHM系統(tǒng)提供必要的物 數(shù)據(jù)收集：負責處理與數(shù)據(jù)采集層的 理資源，包括網(wǎng)絡、計算、存儲和環(huán)境。 接口和數(shù)據(jù)引入。技術方案技術支撐基礎設施平臺交互通信處理框架資源管理數(shù)據(jù)收集預處理分析可視化訪問大數(shù)據(jù)與云計算技術技術方案業(yè)務邏輯技術方案業(yè)務邏輯PHM的六大應用業(yè)務：運行監(jiān)控設備管理統(tǒng)計分析綜合評價性態(tài)預測維修策略技術方案業(yè)務邏輯數(shù)據(jù)標準：統(tǒng)一剛性接觸網(wǎng)故障編碼（數(shù)據(jù)字典）技術方案業(yè)務邏輯功能一：運行監(jiān)控對接觸網(wǎng)健康指標、維護水平考核分當前值可視化監(jiān)控；對零部件及 設備未來可能發(fā)生的異常情況進行告警。支持對監(jiān)控異常情況的查詢與 追

7、溯。接觸網(wǎng)健康指標一級 指標可靠性指數(shù)可用性指數(shù)可維修性指數(shù)二級 指標故障率、故障密度、零部件及設備 可靠度、平均故障間隔時間、故障 間隔時間密度、故障間隔時間率、 參數(shù)異常率、參數(shù)異常密度、參數(shù) 異?？煽慷?、參數(shù)異常間隔時間密 度、參數(shù)異常間隔時間率不可用度、供電臂平均中 斷供電頻率、供電臂平均 中斷供電持續(xù)時間指數(shù)、 中斷供電累計時間、中斷 供電平均持續(xù)時間維修人時、維修度、修復率、故障修復時間技術方案業(yè)務邏輯弓網(wǎng)性能大值評價TG/GD 124-2015技術狀態(tài)扣分評價自定義功能一：運行監(jiān)控評分考核：各類各級評價結果扣分值 車間、班組 評分多個維度評分考核()標準化管理扣分評價各局標準化

8、制度依據(jù)性態(tài)告警：零部件發(fā)生故障可能性、維修前時間估計值、關鍵零部件剩余壽命技術方案業(yè)務邏輯接觸網(wǎng)零部件技術狀態(tài) 全壽命周期信息2D圖紙（設計）3D模型（設計）技術規(guī)格（設計）有限元分析模型（設計）生產(chǎn)裝配（施工）運行過程跟蹤（運行）功能二：設備管理以圖形化的方式展現(xiàn)接觸網(wǎng)設備BIM數(shù)據(jù)的全生命周期設備的BIM數(shù)據(jù)模型技術方案業(yè)務邏輯基于GIS（設備地圖）基于接觸網(wǎng)示意圖（設備看板）多圖層可視化（同步顯示）示例：設備地圖、設備看板、同步顯示技術方案業(yè)務邏輯功能三：統(tǒng)計分析（主要統(tǒng)計量）零部件故障/參數(shù)異常健康指標（健康度）TG/GD 124-2015RAMS（三個維度）故障強度參數(shù)異常頻度平均

9、故障間隔時間平均參數(shù)異常間隔 時間各級狀態(tài)故障率故障密度（12個）系統(tǒng)不可用度供電臂平均中 斷供電頻率（5個）修復率故障修復時間（4個）給定時段給定區(qū)段統(tǒng)計量：位置度量（算術平均、中位數(shù)、結尾均值）散度度量（標準差、方差、四分位差、中位數(shù)絕對偏差）技術方案業(yè)務邏輯功能四：綜合評價（健康度）綜合評價是在指定的供電段管轄線路內(nèi)，針對接觸網(wǎng)系 統(tǒng)當前服役狀態(tài)，根據(jù)接觸網(wǎng)可信性程度，評估接觸網(wǎng) 系統(tǒng)狀態(tài)，能夠根據(jù)計算的健康度判斷在役接觸網(wǎng)狀態(tài) 所處等級，即健康狀態(tài)、功能降低狀態(tài)、不能工作狀態(tài)。 接觸網(wǎng)可信性程度可依據(jù)質(zhì)量評價、質(zhì)量鑒定、可用性 評價和可維修性評價的結果進行確定技術方案業(yè)務邏輯AHP+熵

10、權組合賦權定義不同 層級下的 評價指標評價指標 同質(zhì)性轉(zhuǎn) 換確定匯總 綜合的方 法確定評價 指標的權 重狀態(tài)等級 的劃分H = re +se +maW Ws (1Wo)可靠性M可用性可維修性主觀+客觀賦權健康狀態(tài)健康等級健康度建議值健康狀態(tài)健康0.9-1亞健康0.7-0.9功能降低狀態(tài)輕度病態(tài)0.6-0.7中度病態(tài)0.5-0.6不能工作狀態(tài)重度病態(tài)0.4-0.5失效0-0.4技術方案業(yè)務邏輯功能五：性態(tài)預測缺陷變化規(guī)律預測是在指定的供電段管轄線路內(nèi)，不同的運行工況 與環(huán)境參數(shù)條件下，分析接觸網(wǎng)系統(tǒng)表征參數(shù)異常、零部件及設備 故障等缺陷統(tǒng)計量隨時間變化的規(guī)律，供電段技術部門通過揭示的 規(guī)律，有針

11、對性地安排臨時修、綜合修等維修層次上的維修活動， 明確重點關注的維修單元故障預測是預測故障發(fā)生的可能性。在限定的時間區(qū)間內(nèi)，根據(jù)運 行工況、外部環(huán)境以及已發(fā)現(xiàn)的零部件故障或參數(shù)異常等信息，推 斷所關注的設備及零部件發(fā)生故障的概率，然后根據(jù)預測的概率大 小并考慮故障引發(fā)弓網(wǎng)事故的可能性，明確特定范圍內(nèi)預防性維修 時的檢查重點2.6 框架及功能要求功能五：性態(tài)預測維修前剩余時間估計是根據(jù)接觸網(wǎng)綜合修維修周期內(nèi)接觸網(wǎng)系統(tǒng)可 靠性、可用性以及臨時修等信息，估計系統(tǒng)健康狀態(tài)、功能降低狀 態(tài)（如亞健康、輕度病態(tài)、中度病態(tài)等）的駐留時間，預測接觸網(wǎng) 系統(tǒng)維修前剩余時間，即接觸網(wǎng)系統(tǒng)處于當前可用狀態(tài)直至系統(tǒng)必

12、 須進行維修時的總工作持續(xù)時間，使供電段技術部門可根據(jù)估計的 維修前剩余時間調(diào)整維修策略零部件剩余壽命估計是抽檢多個具有相同運行工況及材質(zhì)的關鍵零 部件按照TB2073-TB2075進行振動試驗，結束后再進行疲勞試驗但 不限定疲勞試驗次數(shù)直至試品斷裂，根據(jù)每個試品實際疲勞試驗次 數(shù)的平均值，判斷其在該運行工況下的疲勞損傷程度。根據(jù)關鍵零 部件檢驗數(shù)據(jù)結果，綜合預估零部件剩余壽命技術方案業(yè)務邏輯缺陷變化規(guī)律預測缺陷統(tǒng)計量零部件故障強度參數(shù)異常頻度平均故障間隔時間平均參數(shù)異常間隔時間缺陷統(tǒng)計量（離散不確定量隨機變量） 時間序列預測X (t ) T (t ) S (t ) R(t )趨勢周期隨機A(

13、B )(B S )(1 B )d (1 B S )D X (t ) B (B )(B S )(t )某類型故障掌握缺陷變化規(guī)律，輔助安排計劃檢修任務技術方案業(yè)務邏輯故障預測承力索貝葉斯模型附加懸掛貝葉斯模型絕緣子貝葉斯模型吊弦貝葉斯模型接觸線貝葉斯模型定位器貝葉斯模型跳閘貝葉斯模型支持裝置貝葉斯模型定位線夾貝葉斯模型共9種先驗概率+條件概率 貝葉斯推理后驗概率根據(jù)容易獲取的故障原因、系統(tǒng)表征 等證據(jù)信息，更新人們對接觸網(wǎng)零部 件發(fā)生故障的認知（先驗概率） 步驟（貝葉斯網(wǎng)絡建模）確定節(jié)點，建立有向無環(huán)圖；確定條件概率表和先驗概率；采用近似或精確推理推斷PQ1 q1,Qm qm E1 e1,Ep

14、ep PE1 e1,Ep ep Q1 q1,Qm qm PQ1 q1,Qm qm PE1 e1,Ep ep 零部件故障先驗概率證據(jù)：故障原因、系統(tǒng)表征零部件故障技術方案業(yè)務邏輯接觸網(wǎng)系統(tǒng)屬性隨時間變化而退化（不修復）6隱半馬爾科夫模型HSMM描述系統(tǒng)退化過程P(H (1), S (1), H (6), S (6) P(S (1)P(H (1) S (1)P(S (t) S (t 1)P(H (t ) S (t )t 2事實接觸網(wǎng)系統(tǒng)處于某個健康狀態(tài) 接觸網(wǎng)系統(tǒng)維修前剩余時間為t 1RULt att D(S(t) RULt 1 at ,t 1RUL狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣健康度健康狀態(tài)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程馬爾可夫過

15、程初始狀態(tài)概率狀態(tài)駐留時間D(S(t) (S(t) 2 (S(t)bij =P(H (t) H j S(t) si )i =P(S (1) si )ij輸出評估概率jiS (t) s )a =P(S (t 1) s維修前剩余時間估計技術方案業(yè)務邏輯關鍵零部件選擇有限元分析歷史故障率關鍵部件振動試驗試驗載荷：振 動波形：正弦波；垂直振 幅：35mm；振動頻率： 3Hz5Hz（ 2x106 ）疲勞試驗試驗荷載：幅 值：30%最大工作荷重； 疲勞交變波形：正弦波； 疲勞頻率： 1 H z 3 H z（ 5x105 ）按照相應的試驗參數(shù)，在振 動疲勞試驗機上進行試驗， 一直試驗到整體零件損壞為 止，所

16、測得的次數(shù)為在試驗 工況下的壽命，再與標準要 求的次數(shù)相比，即可知道相 對標準要求的裕度1sm = m1n年消耗次數(shù)剩余壽命預測2sn=k m2m關鍵零部件剩余壽命估計零部件剩余壽命估計法試驗估計法：技術方案業(yè)務邏輯功能六：維修策略修前評估報告修后評價報告維修的區(qū)段、主要設備概 況、主要設計標準零部件及設備故障情況， 二級缺陷位置、維修方案 維修人、鑒定人、審核人明確給出重點檢修的維修 單元明確給出重點檢查的零部 件及設備預估修復率、維修人時、 零部件及設備故障修復時 間預估維修資源預估維修成本維修后，單位時間內(nèi) 健康值、 實際修復率、維修人 時、零部件及設備故 障修復時間實際采用的維修資源實

17、際維修成本與修前評估的偏差分 析自 動 生 成電子版1、團隊2、工作基礎團隊西南交通大學 智能牽引供電研究團隊Intelligent Traction Power Research成員研究方向1高仕斌團隊負責人2劉志剛弓網(wǎng)理論與仿真研究3于龍接觸網(wǎng)智能運維4陳小川變電所監(jiān)控及保護5韓正慶變電所智能運維主要成果成果孵化成都唐源電氣股份有限公司獲獎成果獎勵名稱等級年度高速鐵路弓網(wǎng)系統(tǒng)運營安全保障成套技術與裝備國家科技進步獎二等2018高速鐵路供電綜合監(jiān)控技術與裝備國家科技進步獎二等2013牽引供電關鍵設備安全運行檢測技術與應用國家科技進步獎二等2012高速鐵路受電弓-接觸網(wǎng)系統(tǒng)安全運行綜合檢測監(jiān)測成套技術與裝備中國鐵道學會科學技術獎特等2016高速鐵路牽引供電系