一种车载列车组故障预测与健康管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车载列车组故障预测与健康管理系统，包括：预定数量的车辆级PHM子系统和列车组级PHM子系统；且每个车辆级PHM子系统中具有车辆智能镜像模型，列车组级PHM子系统具有列车组智能镜像模型；该系统采用分布式结构，感知从零部件级到子系统级再到整车的相关信息，系统可移植性强，基于车载智能镜像模型，实现对列车状态的透明化管理与分析，降低车载列车组故障预测与健康管理系统分析、应用成本，提升企业快速响应能力、具备状态检修能力、增加企业服务型收益占比。

A vehicle train group fault prediction and health management system

The invention discloses a vehicle train Prognostics and health management system, including a predetermined number of the vehicle PHM system and train PHM system; intelligent vehicle with mirror model and each vehicle level PHM subsystem, PHM subsystem with train train intelligent mirror model is adopted in the system; the distributed structure, sensing parts from the level to the subsystem level to the relevant information of the vehicle, system portability, intelligent vehicle image model based on the realization of transparent management and analysis of the state of the train, reducing the cost of application analysis, train group Prognostics and health management system, promote the enterprise rapid response ability, with the state maintenance capacity, increase enterprise service revenue.

【技术实现步骤摘要】
一种车载列车组故障预测与健康管理系统
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种车载列车组故障预测与健康管理系统。
技术介绍
近年来轨道交通运营总里程和列车上线数量逐年稳步增加，为确保运行安全性和提高运维经济性，迫切需要进行轨道交通装备故障预测与健康管理系统级产品开发。故障预测与健康管理(PrognosticsandHealthManagement,PHM)：利用工业系统中产生的各类数据，经过信号处理和数据分析等运算手段，实现对复杂工业系统的健康状态进行检测、预测和管理的系统工程。PHM技术将设备的健康管理从传统的故障管理转变为衰退管理，通过预测性维护实现设备的零宕机和持续可靠运行。目前轨道交通领域尚未出现成熟的故障预测与健康管理(PHM)系统级产品。国外轨道交通领域主要以故障诊断专家系统为主，包括西门子的EFLEET系统，庞巴迪的CCREMOTE系统，日本的MON系列监控系统等。国内轨道交通领域主要以监控与安防系统为主，包括机车远程监测与诊断系统(CMD)、机车车载安全防护系统(6A)、车辆运行安全监控系统(5T)、LKJ列车监控系统等。我国列车组的运维依然采用按里程计划维护策略，列车组的运营及维护费用居高不下，目前只有京沪线等几条繁忙线路实现了盈利，因此需要状态维护和预测性维护手段，用来优化生产组织，延长检修周期，优化检修内容，优化修程修制，提升检修效率，以促进动车组检修服务方式的转变。车载列车组故障预测与健康管理技术(PHM)是工业大数据的核心应用场景之一，也是实现状态维护和预测性维护最为关键的核心技术。高铁行业的大数据运用应当以运维作为突破点。如何建立车载列车组故障预测与健康管理系统，即通过PHM技术在列车组上的运用，降低车辆故障率、降低企业运维成本、提升企业快速响应能力、具备状态检修能力、增加企业服务型收益占比。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种车载列车组故障预测与健康管理系统，该系统采用分布式结构，感知从零部件级到子系统级再到整车的相关信息，系统可移植性强，基于车载智能镜像模型，实现对列车状态的透明化管理与分析。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种车载列车组故障预测与健康管理系统，包括：预定数量的车辆级PHM子系统和列车组级PHM子系统；其中，所述车辆级PHM子系统包括：车辆数据接入模块，用于接收车辆中第一预定传感器发送的车辆数据；车辆数据分析模块，用于利用已构建的车辆智能镜像模型对所述车辆数据进行分析处理，得到车辆分析结果；所述车辆分析结果包括故障相关信息、状态信息和车辆健康评估信息；其中，所述车辆智能镜像模型为利用实体车辆产生的数据所建立的反应车辆状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型以及关键部件之间关联关系；车辆发送模块，用于将所述车辆分析结果发送给列车组数据接入模块；所述列车组级PHM子系统包括：列车组数据接入模块，用于接收列车组中第二预定传感器发送的列车组数据和所述车辆分析结果；列车组数据分析模块，用于利用已构建的车载智能镜像模型对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行分析处理，得到列车组分析结果；所述列车组分析结果包括故障相关信息、列车组健康评估信息以及性能评估和决策信息；其中，所述车载智能镜像模型为利用实体列车组产生的数据所建立的反应列车组系统状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型。可选的，所述车辆数据接入模块，包括：车辆接收单元，用于接收车辆中第一预定传感器发送的车辆数据；车辆数据预处理单元，用于对所述车辆数据进行融合、清洗和特征提取；所述列车组数据接入模块，包括：列车组接收单元，用于接收列车组中第二预定传感器发送的列车组数据和所述车辆分析结果；列车组数据预处理单元，用于对所述列车组数据进行融合、清洗和特征提取。可选的，所述车辆数据分析模块具体为利用已构建的车载智能镜像模型对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行分析处理，得到列车组分析结果的模块；其中，所述车载智能镜像模型包含列车级故障诊断算法、列车级故障预警算法、列车级健康评估算法、列车级故障预测算法、列车级智能决策算法和性能评估算法。可选的，所述车辆级PHM子系统采用PXI平台或cRIO平台；所述列车组级PHM子系统采用PXI平台或cRIO平台。可选的，所述车辆级PHM子系统，还包括：车辆数据存储模块，用于对所述车辆数据进行在线存储和/或离线存储；所述列车组级PHM子系统，还包括：列车组数据存储模块，用于对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行在线存储和/或离线存储。可选的，所述列车组级PHM子系统，还包括：列车组结果输出模块，用于显示所述列车组分析结果和/或向预设用户发送所述列车组分析结果。可选的，所述列车组级PHM子系统，还包括：发送模块，用于将所述列车组分析结果发送给列车组故障预测与健康管理地面智能处理系统。可选的，所述列车组级PHM子系统，还包括：预留维护网络端口，用于通过有线和/或无线连接至以太网总线对所述车辆级PHM子系统和所述列车组级PHM子系统中各设备进行单点维护和原始数据管理。可选的，所述列车组数据分析模块，还包括：更新单元，用于根据反馈数据对所述车载智能镜像模型和/或所述车辆智能镜像模型进行更新。可选的，所述列车组级PHM子系统，还包括：人机交互模块，用于显示关键信息，接收用户输入的信息，并执行所述信息对应的操作。本专利技术所提供的一种车载列车组故障预测与健康管理系统，包括：预定数量的车辆级PHM子系统和列车组级PHM子系统；且每个车辆级PHM子系统中具有车辆智能镜像模型，列车组级PHM子系统具有列车组智能镜像模型；该系统采用分布式结构，感知从零部件级到子系统级再到整车的相关信息，系统可移植性强，基于车载智能镜像模型，实现对列车状态的透明化管理与分析，降低车载列车组故障预测与健康管理系统分析、应用成本，提升企业快速响应能力、具备状态检修能力、增加企业服务型收益占比。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例所提供的车载列车组故障预测与健康管理系统的结构框图；图2为本专利技术实施例所提供的动车组现有传感器布置示意图；图3为本专利技术实施例所提供的车载列车组PHM系统信息传递的示意图；图4为本专利技术实施例所提供的车载动车组PHM系统的示意图；图5为本专利技术实施例所提供的车载动车组PHM系统框图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种车载列车组故障预测与健康管理系统，该系统采用分布式结构，感知从零部件级到子系统级再到整车的相关信息，系统可移植性强，基于车载智能镜像模型，实现对列车状态的透明化管理与分析。为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本实施例提供的车载列车组故障预测与健康管理系统采用分布式结构、模块化本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车载列车组故障预测与健康管理系统，其特征在于，包括：预定数量的车辆级PHM子系统和列车组级PHM子系统；其中，所述车辆级PHM子系统包括：车辆数据接入模块，用于接收车辆中第一预定传感器发送的车辆数据；车辆数据分析模块，用于利用已构建的车辆智能镜像模型对所述车辆数据进行分析处理，得到车辆分析结果；所述车辆分析结果包括故障相关信息、状态信息和车辆健康评估信息；其中，所述车辆智能镜像模型为利用实体车辆产生的数据所建立的反应车辆状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型以及关键部件之间关联关系；车辆发送模块，用于将所述车辆分析结果发送给列车组数据接入模块；所述列车组级PHM子系统包括：列车组数据接入模块，用于接收列车组中第二预定传感器发送的列车组数据和所述车辆分析结果；列车组数据分析模块，用于利用已构建的车载智能镜像模型对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行分析处理，得到列车组分析结果；所述列车组分析结果包括故障相关信息、列车组健康评估信息以及性能评估和决策信息；其中，所述车载智能镜像模型为利用实体列车组产生的数据所建立的反应列车组系统状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型。...

【技术特征摘要】
1.一种车载列车组故障预测与健康管理系统，其特征在于，包括：预定数量的车辆级PHM子系统和列车组级PHM子系统；其中，所述车辆级PHM子系统包括：车辆数据接入模块，用于接收车辆中第一预定传感器发送的车辆数据；车辆数据分析模块，用于利用已构建的车辆智能镜像模型对所述车辆数据进行分析处理，得到车辆分析结果；所述车辆分析结果包括故障相关信息、状态信息和车辆健康评估信息；其中，所述车辆智能镜像模型为利用实体车辆产生的数据所建立的反应车辆状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型以及关键部件之间关联关系；车辆发送模块，用于将所述车辆分析结果发送给列车组数据接入模块；所述列车组级PHM子系统包括：列车组数据接入模块，用于接收列车组中第二预定传感器发送的列车组数据和所述车辆分析结果；列车组数据分析模块，用于利用已构建的车载智能镜像模型对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行分析处理，得到列车组分析结果；所述列车组分析结果包括故障相关信息、列车组健康评估信息以及性能评估和决策信息；其中，所述车载智能镜像模型为利用实体列车组产生的数据所建立的反应列车组系统状态的数学模型，并具有输入输出的预测传递关系模型。2.根据权利要求1所述的车载列车组故障预测与健康管理系统，其特征在于，所述车辆数据接入模块，包括：车辆接收单元，用于接收车辆中第一预定传感器发送的车辆数据；车辆数据预处理单元，用于对所述车辆数据进行融合、清洗和特征提取；所述列车组数据接入模块，包括：列车组接收单元，用于接收列车组中第二预定传感器发送的列车组数据和所述车辆分析结果；列车组数据预处理单元，用于对所述列车组数据进行融合、清洗和特征提取。3.根据权利要求2所述的车载列车组故障预测与健康管理系统，其特征在于，所述车辆数据分析模块具体为利用已构建的车载智能镜像模型对所述列车组数据和所述车辆分析结果进行分析处理，得到列车组分析结果的模块；其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志强，彭畅，徐冠基，韩龙，王岩，
申请(专利权)人：中国中车股份有限公司，中车青岛四方机车车辆股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11