和谐型机车健康监测平台设计研究

喻冰春，宁友波，张惟皎，贾志凯

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；2.中国国家铁路集团有限公司，北京 100844)

近年来，故障预测与健康管理(PHM)技术已经成为新一代飞机、船舶和车辆等武器装备研制阶段与使用阶段的重要组成部分[1]。我国和谐型机车保有量大，机型多，运行线路跨度大，运行环境变化多，运行工况复杂，设计和谐型机车健康监测平台，采集集成和谐型机车全寿命周期设计制造、监测检测、运用维修等数据，将PHM技术应用于其造修环节中，可以掌握其运行规律，及时研判风险并指导精准维修，提升运用质量和设计质量，降低全寿命周期运维成本，是提升铁路装备技术水平的需要。

1 数据分析

和谐型机车健康监测平台涉及机车及关键零部件从设计、制造、运用、检修到报废的全生命周期各环节所产生的各类数据，主要有：

(1) 车载实时监测数据。目前，和谐型机车已经大规模加装了机车车载综合信息监测装置，通过机车远程监测与诊断系统(CMD)能够实时采集、传输和监测机车信息[2]，包括机车所处经纬度、海拔等定位信息，机车工况、设备、通信、控制等状态信息，机车运行途中与行车安全相关的司机、信号机、公里标、进出站等安全信息，机车空气制动、防火、高压绝缘、供电、走行部、自动视频监控等监测信息。

(2) 地面实时监测数据。铁路部门已经推广应用了一系列轨边行车安全监测设备及系统[3]，其中，车辆轴温智能探测系统(THDS)通过监测运行机车车辆的车轴和轴箱温度预报热切轴故障；轨边动态监控系统(TPDS)通过监测运行机车车辆轮轨间的动力学参数预报车轮踏面损伤故障和识别机车车辆运行状态； 轨边声学诊断系统(TADS)通过采集分析机车车辆轴承的振动声音信号预报滚动轴承的早期故障。

(3) 和谐型机车运维管理数据。为满足机车“造、修、管、用”业务需求，铁路部门建设应用了铁路机务管理信息系统(JMIS)，该系统在机车造修企业、铁路局集团公司及其下属机务段、机车检修段等单位应用，提供包括了机车及关键零部件新造、运用、整备、检修、故障等运维管理及现场作业数据。

2 设计思路

和谐型机车健康监测平台的数据具有数量巨大、来源广泛、种类及结构多样、实时性和质量要求高等特点，需要系统性、整体性地进行设计。为推进和实现和谐型机车由周期性计划预防修向数字化精准预防修的转变，结合机车运用维修实际情况及管理应用需求的主要设计思路如下：

(1) 搭建统一的大数据健康监测平台。结合和谐型机车健康监测数据资源情况，使用大数据技术架构及大数据采集、存储、治理、计算分析等技术，搭建统一的和谐型机车健康监测平台，该平台支持海量异构数据存储处理，同时具有高效的分布式并行计算和分析能力。

(2) 建立规范的健康监测数据体系。对和谐型机车健康监测数据资源进行规范定义，通过数据的抽取、汇集、清洗、转化、标准化处理，集成融合和谐型机车及关键零部件全寿命周期设计制造、监测、检测、整备、检修等相关数据，为和谐型机车健康评估和故障预测提供可靠的数据支持。

(3) 提供开放的模型管理支持。PHM技术的核心在于实现从传统基于传感器诊断转变为基于智能算法、模型预测。和谐型机车健康监测平台提供开放、规范的算法及模型管理能力，实现模型的封装、注册、测试、发布等管理服务，支持不同部件单元、不同类型的故障预测模型在平台中应用。

(4) 形成闭环联动的数字化预测修管理。在和谐型机车健康监测平台中实现全路和谐型机车状态监测、健康评估、故障预测、维修决策建议等功能，通过与机务段/检修段、机车造修企业之间的贯通应用，实现机车故障预测信息在维修生产环节的全过程闭环管理，超前预测，及时维修，提高装备的安全性和可靠性。

3 设计方案

3.1 总体架构

和谐型机车健康监测平台在国铁集团一级部署，为国铁集团、铁路局集团公司、机务段/检修段、机车造修企业各级用户提供机车状态监测、故障预测、健康评估、视情维修等应用服务；汇集和谐型机车车载、地面实时监测数据，机车造修企业、机务段/检修段各类设计制造、运用维修数据，以及工务、电务、调度等相关专业数据，建立面向健康监测主题的、具有集成性和规范性的PHM数据仓库；建立PHM模型集市，提供实时的高并发计算及处理能力，支持和谐型机车各类预测模型上线运行与验证运行；通过与机务段/检修段JMIS整备、检修系统的互联互通，实现和谐型机车各类预测故障的综合闭环管理；通过与机车造修企业的信息交互，促进设计、制造、维修技术的改进。和谐型机车健康监测平台总体架构设计如图1所示。

图1 和谐型机车健康监测平台总体架构设计图

3.2 技术架构

和谐型机车健康监测平台依托云计算、大数据等技术，基于数据标准化、业务集成化、应用平台化、模型组件化的设计理念，实现基于云化、分布式和服务化的技术架构。和谐型机车健康监测平台技术架构可分为基础设施层、数据平台层、支撑服务层和应用层，如图2所示。

(1) 基础设施层。基于国铁集团服务器集群、网络设备、安全设备等基础设施资源进行平台部署。

(2) 数据平台层。和谐型机车健康监测平台的核心。基于Hadoop开源框架，利用数据采集、数据ETL处理、数据存储、数据挖掘、数据计算分析等大数据关键技术，搭建松耦合、高效率和高可用的数据平台。使用分布式消息队列Kafka进行数据定制化采集；基于分布式文件系统(HDFS)、资源调度(YARN)、计算引擎(Spark)等进行数据ETL处理；使用HBase、Hive、MySQL等方式建立数据仓库，满足海量历史、实时数据存储与批量计算需求；采用批量计算、流计算、内存计算等数据处理方式进行分布式并行计算；部署数据挖掘算法库及工具，建立模型集市，支持各种经验类、数据驱动类、机理类模型的构建。

(3) 支撑服务层。基于微服务架构框架，使用可视化组件、报表组件、API接口管理等实现应用解耦和支持敏捷开发。

(4) 应用层。基于页面组件设计、展示布局及样式等技术，面向各类用户实际需要，提供和谐型机车健康监测平台应用及功能。

图2 和谐型机车健康监测平台技术架构

3.3 数据架构

和谐型机车健康监测平台的关键在于通过实时、高效、高质量地采集、存储及处理海量数据为状态监测、故障预测、健康评估等应用提供数据支撑。按照数据仓库分层设计理念，和谐型机车健康监测平台的数据架构总体可分为数据源层、数据明细层、数据集成层、数据应用层，如图3所示。

图3 和谐型机车健康监测平台数据架构

(1) 数据源层。用于存放多数据源提供的原始数据，该层的数据结构与原始数据保持基本一致，由定义好的数据ETL程序采用增量或全量获取数据的方式将该层数据抽取到数据明细层。

(2) 数据明细层。对原始数据进行清洗、转换以及标准化处理，形成和谐型机车新造、检修、运用、监测、检测、环境等全量的历史数据，该层数据的保存周期根据业务应用的需要确定。

(3) 数据集成层。按业务主题域对数据明细层的数据进行抽象、归类、重组，实现对业务实体以及业务过程数据的集成整合。和谐型机车属于基于组件关系的离散性资产，平台基于统一的机车及部件装配结构，按照机车整车、各层级部件的维度进行全寿命周期“一车一档”“一件一档”数据的集成整合，满足健康监测数据快速访问的需要。

(4) 数据应用层。提供多种形式的数据服务，为具体的业务应用提供数据支撑。根据业务需求进行计算分析及查询，形成和谐型机车全寿命技术档案、部件状态及指标分析、各类分析报表等所需的数据.

4 应用展望

和谐型机车健康监测平台主要实现状态监测、故障预测、健康评估、维修生产支持、维修决策支持5个方面的应用，为和谐型机车修程修制改革和数字化精准预防修提供技术支撑。

(1) 状态监测。实现对全路和谐型机车运行位置、运行状态、运行参数、故障报警、机车配属、走行里程、机车乘务员等信息的综合展示及实时监控，实时掌握机车在途运行状态。

(2) 故障预测。综合传感器诊断和各类预测模型的故障预测信息，实现和谐型机车所有历史故障预测信息的展示，并关联故障信息在维修生产环节的闭环处置信息，形成和谐型机车故障预测及处置的完整数据链。

(3) 健康评估。通过建立和谐型机车及关键零部件健康等级与评价指标体系，对机车健康状态进行全面、概要描述，实现对机车健康度评估的展示和健康报警。

(4) 维修生产支持。通过故障诊断给出故障处置和维修建议，并将维修建议主动推送给机务段/检修段故障处理分析人员，实现和谐型机车故障提票、处置和销号的闭环管理，为数字化精准预防修提供技术支撑。

(5) 维修决策支持。综合和谐型机车全寿命技术档案、健康状态评估、故障历史等数据，针对整车及部件的服役性能演化规律、运用质量、检修质量、设计制造改进进行数据分析，辅助维修管理决策。

5 结束语

PHM技术的作用是提高系统安全性、可靠性和可维修性，降低装备全寿命周期成本，将事后维修和计划维修转变为基于状态的维修[6]。本文结合和谐型机车车载及地面实时监测数据，基于大数据技术，提出了和谐型机车健康监测平台的总体设计思路和设计方案，为和谐型机车健康监测平台的搭建提供设计依据。基于本文提出的和谐型机车健康监测平台总体设计，在国铁集团开展了大数据平台搭建及数据的集成整合，已经实现了和谐型机车的健康状态实时监测与故障预警，后续还需推进平台在和谐型机车全寿命周期管理各阶段的应用。