列車降弓狀態(tài)下的蓄電池安全運行技術

列車降弓狀態(tài)下的蓄電池安全運行技術

0基于列車運行系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的在線故障診斷及預警方法作為列車的主要電源之一，蓄能器主要用于切斷外部電源，并確保列車在運行期間提供相關的直流負荷生產，以確保列車的安全運行。當前，列車維護人員多利用萬用表、檢測儀對蓄電池狀態(tài)進行定期人工檢測，存在工作量大、效率低、實時性差等諸多問題針對上述問題，結合列車蓄電池實際使用情況，本文提出一種基于列車既有多功能車輛總線（multifunctionvehiclebus,MVB）網絡數(shù)據的蓄電池在線故障診斷及預警方法，其通過在線分析蓄電池運行狀態(tài)與各監(jiān)測參數(shù)的相關性，對蓄電池狀態(tài)指標進行提取，然后與正常狀態(tài)下的狀態(tài)指標進行偏差情況對比分析，最終實現(xiàn)蓄電池在線故障預警。1u2009年電池組成與充電控制策略本節(jié)通過對列車蓄電池的結構組成及充電策略進行闡述，介紹了列車蓄電池運行基本原理，為其故障預警方法提供設計依據。1.1蓄電池在輔助電源系統(tǒng)中的工作原理本文以某型號地鐵列車為例分析。其兩端帶司機室的Tc車各配置兩個蓄電池箱，蓄電池箱中的單體電池通過串并聯(lián)方式組成一個蓄電池組，分別與低壓母線相連。蓄電池標稱電壓為DC110V，正常供電電壓范圍為67～132V，在此電壓范圍內蓄電池負載都能正常啟動及工作。蓄電池充電機被設置在輔助電源系統(tǒng)中，通過DC/DC變換器產生可調節(jié)的直流輸出電壓，用于蓄電池充電以及向低壓直流負載供電。按照蓄電池充電性能要求，在充電回路中設置電壓、電流以及溫度傳感器，對蓄電池的狀態(tài)信息進行監(jiān)測；對蓄電池進行充電時，需進行恒流限壓控制并進行溫度補償自動調節(jié)，蓄電池充電機工作過程如圖1所示。蓄電池充電機的列車通信網絡由2個MVB通信模塊組成，用于實時傳輸蓄電池狀態(tài)及故障信息。蓄電池與充電機及負載的關聯(lián)關系如圖2所示。1.2蓄電池浮充狀態(tài)該地鐵列車蓄電池具體充電控制步驟如下：(1）恒流限壓。充電機首先以恒定電流（充電電壓限壓）對蓄電池進行充電，蓄電池電壓上升。(2）恒壓強充。當蓄電池電壓穩(wěn)定后，充電機按照溫度補償充電曲線對蓄電池進行強行充電，充電電壓為對應溫度的恒定充電電壓；當蓄電池基本達到滿充容量時，充電電流慢慢下降。(3）恒壓浮充。當充電電流小于臨界值時，進入浮充狀態(tài)，充電機以小電流繼續(xù)向蓄電池充電以確保其電氣性能得到最大程度的恢復，延長蓄電池的使用壽命。圖3示出某型號蓄電池充電特性曲線。2u2009年電池在線故障報警方法結合蓄電池充電控制策略，對蓄電池充放電過程進行分析，以得到表征其異常行為的健康因子，并構建蓄電池故障預警專家規(guī)則。2.1蓄電池正常充電時間分析結合蓄電池充放電過程的設定及蓄電池故障現(xiàn)象的分析，可得知蓄電池在工作過程中存在如下異常情況：(1）恒流充電超時。盡管不同放電水平的蓄電池其充電時間有所不同，但基于對蓄電池恒流充電時間的統(tǒng)計分析，可確定不同初始電壓的正常恒流充電時間范圍。若超出此范圍，表明蓄電池充電性能退化。(2）溫度信號異常。同一列車上的蓄電池組1和蓄電池組2處于相同工況，正常情況下溫升基本保持一致時。若溫差過大，表明某個蓄電池組或溫度傳感器異常。(3）固定負載短路。充電機處于限流輸出或過流保護工況，若蓄電池電壓在短時間內下降速率過大，則表明蓄電池充放電電流傳感器或蓄電池異常。(4）容量衰退。蓄電池容量是否衰退，可通過對接收到的相關狀態(tài)數(shù)據進行分析來判斷。若蓄電池在某個特定階段所獲取的電量少于設定閾值，則表明蓄電池容量可能發(fā)生了退化。2.2蓄電池充電機列車和車地無線傳輸系統(tǒng)本文結合蓄電池充放電過程分析，構建不同的專家規(guī)則對蓄電池相關狀態(tài)量偏離正常狀態(tài)的程度進行評估。在不新增傳感器的前提下，僅利用現(xiàn)有實時網絡數(shù)據進行蓄電池故障預警，解決蓄電池預測性維護的問題。具體預警流程（圖4）如下：(1）列車實時網絡數(shù)據傳輸。蓄電池充電機將采集到的蓄電池相關實時狀態(tài)信息通過列車總線（MVB,CAN及以太網等）上傳至列車控制和管理系統(tǒng)（traincontrolandmanagementsystem,TCMS）。(2）列車實時網絡數(shù)據處理。車地無線傳輸裝置按照數(shù)據通信協(xié)議對接收到的實時網絡數(shù)據進行解析，并從中提取蓄電池相關狀態(tài)信息，包括環(huán)境溫度、蓄電池溫度、蓄電池電壓、蓄電池充放電電流、充電機輸出電流、充電機充電過流標志位、充電機輸出過流標志位等。(3）蓄電池故障預警。利用專家規(guī)則模型對提取的狀態(tài)信息進行分析，得到蓄電池的狀態(tài)并進行故障預警提示。2.3u2009年失敗警報專家規(guī)則的構建本文提出的蓄電池故障預警專家規(guī)則涉及恒流充電超時、溫度信號異常、固定負載短路及容量退化等蓄電池異?，F(xiàn)象，下面將詳細進行闡述。2.3.1恒流充電時間判斷蓄電池恒流充電超時的關聯(lián)數(shù)據包括時間、充電電壓及充放電電流。其判斷特征為蓄電池在不同初始電壓下恒流充電時間，約束條件包括：(1）充電機無故障；(2）蓄電池無故障；(3）蓄電池處于恒流充電工況。特征計算只在同時滿足3個約束條件的前提下進行，具體如下：(1）充電機處于待機工況，蓄電池電壓為其實際初始電壓U(2）蓄電池初始電壓被劃分為[U(3）計算蓄電池的實際恒流充電時間t2.3.2溫度關聯(lián)數(shù)據分析蓄電池溫度信號是否異常，可通過比較同一列車上處于相同工況的蓄電池組1和蓄電池組2之間的溫度偏差進行判定。其關聯(lián)數(shù)據包括時間、環(huán)境溫度、蓄電池組1溫度及蓄電池組2溫度。判斷特征為蓄電池組1與蓄電池組2溫度偏差及持續(xù)時間。約束條件包括：(1）充電機無故障；(2）蓄電池無故障。特征計算只在同時滿足2個約束條件的前提下進行，具體如下：(1）計算蓄電池組1溫度T(2）若T(3）在“蓄電池溫度信號異?！钡那疤嵯?，若T2.3.3蓄電池電壓下降速率判斷蓄電池固定負載短路的關聯(lián)數(shù)據包括時間、充電機輸出電流、充電過流標志位、輸出過流標志位、蓄電池電壓及蓄電池充放電電流。其判斷特征為蓄電池電壓下降速率。約束條件包括：(1）充電機限流輸出；(2）充電機輸出過流；(3）充電機充電過流。若無法滿足3個約束條件中的任何一個，則不進行指標計算。否則，則對關聯(lián)數(shù)據進行如下計算：(1）若蓄電池充放電電流大于0，計算U(2）若V2.3.4溫度范圍內蓄電池充電電量蓄電池容量是否退化，可通過對接收到的蓄電池相關狀態(tài)數(shù)據進行分析。其關聯(lián)數(shù)據包括時間、充電電壓、充放電電流及溫度。其判斷特征為不同溫度范圍內蓄電池充電電量。約束條件包括：(1）充電機無故障；(2）蓄電池無故障；(3）處于恒壓充電工況。指標計算只在同時滿足3個約束條件的前提下進行，具體如下：(1）設恒壓充電階段蓄電池的充電電流為I(2）蓄電池恒壓充電持續(xù)階段的平均溫度被劃分為[T(3）計算整個恒壓充電持續(xù)階段蓄電池的平均溫度T3u2009蓄電池溫度信號配置有上述蓄電池故障預警功能的軟件已于2019年7月在某地鐵線路38列車上批量應用。到2020年7月為止，4種規(guī)則中的2種，即蓄電池溫度信號異常及恒流充電超時規(guī)則的有效性已得到實際應用驗證，暫未發(fā)現(xiàn)漏報及誤報現(xiàn)象。正常情況下，同一列車的2組蓄電池（Tc1車蓄電池與Tc2車蓄電池）溫度信號對比情況如圖5所示。由于處于相同工況，在正常情況下，2組蓄電池溫度演化趨勢保持一致，且溫度偏差相對較小，不超過2℃。下面將對現(xiàn)場異常案例進行闡述。3.1u2009蓄電池故障預警該地鐵線路1354號車在2020年4月14日至2020年5月14日為期一個月的時間內，Tc1車蓄電池與Tc2車蓄電池溫度信號對比情況如圖6所示。圖中顯示，結合環(huán)境溫度及歷史蓄電池溫度信息，基于配置的蓄電池故障預警軟件，該列車于2020年4月14日報出“Tc2車蓄電池溫度信號異?！鳖A警信息，表明蓄電池或溫度傳感器發(fā)生異常。由于檢修人員未對此預警信息進行排查，導致該異常狀態(tài)一直存在。在2020年5月20日，司機室顯示屏報出“蓄電池超溫故障”預警信息，故障前后溫度信號分布情況如圖7所示?？梢钥闯?，預警前，Tc2車蓄電池溫度急劇上升，觸發(fā)超溫報警。經業(yè)主排查并更換傳感器后，故障特征消失，溫度信號恢復到正常水平，證明系蓄電池溫度傳感器發(fā)生故障。由本案例分析可知，在司機室顯示屏報出蓄電池超溫故障前36天，采用本文設計的故障預警方法已成功地捕獲并定位Tc2車蓄電池溫度傳感器異常，驗證了該方法的有效性。3.2整車整體情況引起蓄電池短路放電該地鐵線路1353號車在2019年7月21日報出“Tc1車蓄電池溫度信號異?！奔啊癟c1車蓄電池恒流充電超時”兩條預警信息。由于此時蓄電池故障預警方法僅處于裝車內部驗證階段，維護人員并未針對此預警信息進行故障排查處理；2019年7月23日，該蓄電池因短路放電發(fā)生嚴重故障，導致Tc1車蓄電池燒損并燒穿箱體，如圖8所示。這一時間段內，1353號車蓄電池相關健康特征分別如圖9和圖10所示。如圖9和圖10所示，在蓄電池短路燒損故障發(fā)生前2天，蓄電池溫度信號特征明顯異常，恒流充電時間顯著增加，觸發(fā)蓄電池故障預警。該案例表明，采用本文所提故障預警方法可提前2天捕獲蓄電池異常信息，能夠指導現(xiàn)場檢修并避免嚴重故障的發(fā)生。4基于測試分析的異常狀態(tài)檢測在不新增傳感器的前提下，本文提出了一種僅利用既有MVB網絡數(shù)據對蓄電池進行在線故障預警的方案，并構建了一系列故障預警規(guī)則。采用該方案的軟件已在某地鐵線路批量裝車應用，成功地在故障發(fā)生前捕獲了蓄電池異常狀態(tài)信