基于互联网+的轨道交通动力设备安全管理系统的研究

汪琴　刘秋新

(武汉科技大学城市学院　武汉 430083)



基于互联网+的轨道交通动力设备安全管理系统的研究

汪琴刘秋新

(武汉科技大学城市学院武汉 430083)

摘要根据我国轨道交通设备安全管理的需求，提出基于互联网+的轨道交通动力设备安全管理系统平台的框架，运用J2EE开发工具，采用嵌入式高速数据采集技术、故障诊断技术，构建形成集成化、网络化和信息化的轨道交通动力设备安全管理系统。完善智能的设备安全管理系统，能有效提高轨道交通动力设备的安全监管力度，保障设备安全。

关键词互联网+轨道交通动力设备安全管理系统振动监测J2EE

0引言

随着我国交通事业的快速发展，轨道交通的安全问题不断凸显，尤其是轨道交通的动力设备的松动难以察觉。动力设备的松脱，会导致各紧固件及设备存在重大安全隐患，可能会导致列车紧急制动，甚至脱轨，可能会使得电梯坠落，电扶梯逆行等，而这些隐患背后，多是灾难性的事故，血淋淋的实例。中国正在加速轨道交通事业的国际化，在这紧要关头，加强轨道交通动力设备的安全管理刻不容缓。

轨道交通动力设备主要包括风机、电梯、电扶梯等，这些设备分布比较分散，而且目前还没有直接有效的实时检测方法，大部分靠人工巡查，效率低、容易遗漏、风险大。国内外故障诊断类产品均有一定程度发展，但基本上功能泛而不专，多为手持设备，没有专用在线松动安全监测装置，专家库智能识别度低，需要人为判别，并且价格昂贵。现有产品对交通隧道内如地铁、高铁等环境中的设备大规模配置在线安全监测系统，具有较大难度。

互联网+时代的到来，是健全轨道交通动力设备安全管理系统的契机，是互联网在设备安全管理的创新应用[1]。互联网快速传递信息、整合数据资源[2-3]、集中信息技术、扩展用户规模的优势，能实现轨道交通动力设备安全管理的实时分布式设备状态监测、远程设备状态诊断分析[4]、及时快速做出设备故障预警反馈、深层挖掘数据信息并提高设备安全管理效率[5]，最终形成基于互联网+的轨道交通动力设备安全管理系统。

1管理系统框架设计

图1为基于互联网+的设备安全管理系统，它由以下各子系统构成。

图1基于互联网+的设备安全管理系统框架

(1)数据采集和预处理子系统：①在数据采集前，可以对数据采集的长度、采集频率、通道等进行直观方便地设定；②根据需要，可以去除数据中的直流分量和缓变趋势分量，亦可将直流分量和缓变趋势分量提取出来。

(2)实时在线监测子系统：①以设备结构示意图、数据表格等方式显示各测点振动峰值，并进行振动峰值超限和峰值增长幅度过大报警；②显示各种工艺量参数当前值；③显示通道频谱图和谱值列表，并进行频谱窄带报警。

(3)设备故障诊断子系统：对监测数据进一步处理分析，对信号数据进行功率谱分析、实倒谱分析、自相关分析、互相关分析、趋势分析、时域波形比较分析和频谱分析等，综合分析结果，对设备的安全状态进行评价及预测。

(4)网络通讯与管理子系统：①提供数据远程调用接口，并与其他网络相连，实现振动信号的远程传输，建立远程振动分析；②实现系统的数据通讯与资源共享，通过网络调用异常数据进行故障精密分析与诊断。

(5)数据库管理子系统：①系统生成的数据库包括：监测数据库、结构参数数据库、设备诊断结果数据库和报警库；②可在线设置和修改数据库中有关参数，对重要数据进行保护和备份；③可方便进行各种追忆分析及打印输出。

2设备安全管理系统的构建

2.1系统构建平台及开发工具

建立基于互联网+的设备安全管理系统如下图2所示，分为数据采集服务层、互联网传输层以及数据分析及应用层。

数据采集层：通过在被监测对象上合理的布置传感器，负责对监测对象的特征数据进行采集，包括加速度、位移、振幅等数据的采集。

互联网传输层：提供数据传输的通道，通过无线/有线的传输技术，将传感器采集到的信息上传到远程服务器中，供后台进行数据的解析。

数据分析及应用层：系统的核心，通过滤波、误差分析、时域变换等技术，对采集到的数据进行处理，提取有用的信息；并将其供给应用模块，进行监测对象的安全分析、故障预测等智能服务。

为了提高系统的兼容性，解决不同设备、系统之间接口标准不统一的问题，本文采用基于J2EE平台的技术进行了系统结构的搭建：客户端应用程序和applet运行在客户端，提供系统的人机交互界面；Java Servlet和Java Server Pages (JSP)运行在服务器端，提供客户端与服务器的接口服务；Enterprise Java Bean (EJB )运行在服务器端，提供数据的处理、设备的安全监测、安全评估以及故障预测报警等服务。系统搭建如下图3、图4所示。

图2　设备安全管理系统结构

图3　基于J2EE系统平台搭建

图4　系统访问数据库

任何设备都不是单一的个体，而是与周围各种条件组成一个统一的整体。因此，在对设备本身进行安全状态监测时，本系统还考虑了外界的激励条件对设备状态的影响，如在风机的监测中，考虑了车辆经过时产生的风压、车辆经过的频率等外界因素；同时还考虑到了设备本身运营维护的历史，从全寿命周期管理的角度进行设备安全状态的整体评估，并作为设备故障预测的基础。

由于设备外界激励的条件复杂，且不同设备的运营维护状态不同，输入与输出是复杂的非线性关系，因此，本文拟采用人工神经网络的方法建立设备的外界激励、运营维护历史等输入与设备安全状态评估、故障预测报警等输出的关系，如下图5所示。

图5　系统的外界激励与安全评估的关系

其中，x1、x2……xn为系统的输入，可以表示为：X=[X车辆速度，X车辆频率，X运行时间，X风速，X维修历史，……]

(1)

y1、y2，…，ym为系统的输出，可以表示为：

Y=[Y寿命状态，Y维修预测，…]

(2)

2.2系统构建关键技术

轨道交通动力设备应用地域广、设备多、环境特殊，在隧道中，设备分布离散性大，检修困难，通讯距离长，针对这些特点，本系统构建采用的关键技术有：

(1)嵌入式高速动态数据采集与松动诊断技术(硬件&软件)，感知关键设备状态，保障设备安全可靠运行。

(2)集成动态、静态融合技术，突破故障诊断领域振动与松动特征分析与提取技术，深化松动故障准确快速的识别方法。

(3)面向“传感器-数据采集-数据分析诊断-设备健康管理”的系列产品和系统解决方案，升级隧道关键设备安全管理的信息化。

(4)突破各功能模块的开放式互连技术，实现传感器、采集器、集中器、工作站的系统模块集成化、网络化。

2.3系统构建主要设备

轨道交通动力设备松动故障是安全管理的重难点，主要的管理途径是振动监测[6-7]和相对位置的静态监测。

(1)动态松动监测设备：采用可进行三方向振动感知的动态传感器，安装在被测设备本体，可监测设备空间振动。一旦设备发生松动，整体结构模态发生变化，固有频率发生漂移，设备的动态频谱就会产生差异，系统将及时发出报警和危险警示。

(2)静态松动监测设备：采用静态传感器监测设备紧固位置静态变化，利用紧固位置的相关性，实现系统对设备松动的静态保护。

(3)采集器：采集器接收动态传感器和静态传感器信号，对设备状态进行采集。

(4)集中器：集中器对采集器采集的信号进行处理，判断设备松动程度，判断设备的运行状态。

(5)中控：如图6和图7，中控为柜式/台式工作站，直接接入设备安全管理系统，在线进行监控，调取历史数据，管理各监控设备连接健康状态。

图6　中控界面

图7　设备安全管理系统试验台

3应用实例

某地铁隧道风机分布在隧道顶部，间隔150 m安装2台射流风机用于通风，安装方式为吊装方式，无振动、松动等安全监测措施(见图8)。

图8　风机传感器安装

监测显示，风机除自身运行导致振动外，无自然风或其他外界激振源影响。由于风机无减震器直接紧固，并且额定转速为1 450 r/min，风机运行时振动很小，监测振动速度峰峰值约为5.7 mm/s。如图9、图10、图11所示，分别为风机监测时域波形图、频谱图和时频分析图。

图9　风机监测时域波形图

图10　风机监测频谱图

图11　风机监测时频分析图

风机安全监测结果如表1所示。

表1　风机安全监测结果

4结论

本文针对轨道交通中动力设备的安全问题，研究构建了基于互联网+的监测系统，可对设备运行中的状态进行实时监测，并能根据外界的激励条件、设备运营维护历史等条件进行设备安全状态的评估以及故障的预测，为设备的安全使用提供了依据。研究成果已经在部分工程中进行了试验，试验结果准确可靠。本课题的研究对于轨道交通的安全运行具有参考及推广价值。

参考文献

[1]樊会文. 互联网+的价值创造效应及其生成机理[J]. 工业经济论坛,2015(3):1-9.

[2]郭新鹏, 刘丽梅, 薛庆，等. 基于物联网的特种设备安全管理平台研发[J].工业安全与环保,2012,38(5):70-73.

[3]张硕. 物联网在特种设备安全管理平台构建中的应用[J]. 软件研发与应用,2015(19):21-23.

[4]NATALIA K, DO V T, CHRISTINE S. Integrated management platform for seamless services provisioning in converged network [J]. International Journal of Information Technology, 2010,vol.1:77-91.

[5]Liu Jie. Several key issues in networking management on analytic instrument[J]. International Journal of Plant Engineering and Management，2008,13(2):89-95.

[6]于长伟,任邦军.机械松动导致风机振动的诊断[J].中国设备工程, 2004(2):44-45.

[7]赵登峰，曾国英. 振动环境中螺纹联结松动过程的研究[J].振动与冲击，2010,9(10):175-178.

作者简介汪琴，女，讲师，博士，主要研究方向为动力设备安全管理信息化。

(收稿日期：2016-03-05)

Study of Internet Based Rail Transportation Power Equipment Safety Management System

WANG QinLIU Qiuxin

(CityCollege,WuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan430083)

AbstractAccording to requirements of the rail transportation power equipment safety management, a safety management system based on network is proposed in this paper, which is built with the technology of the J2EE technology, fault diagnosis technology, embedded high-speed data acquisition and the network and information technology. The intelligent power equipment safety management can effectively improve the quality of power equipment safety management, which will ensure the safety of rail transportation power equipment operation.

Key Wordsnetworkrail transportation power equipmentsafety management systemvibration monitoringJ2EE