大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统，包括：可视化管理模块、档案资料模块、在线监测模块、人工巡检模块、诊断预测模块、养护维修模块、数据交互模块、PHM数据库，本发明专利技术还提供了一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测方法。本发明专利技术的有益效果为：采用3S网络架构、BIM与GIS技术关联和存档设计、施工、运营及维护信息，通过对列车、轨道、桥梁、及桥梁环境的综合监测及人工巡检信息的大数据处理来实现对桥梁病害的诊断与预测，及对桥梁健康状况的评估，为桥梁的维护提供决策依据。

Fault diagnosis and prediction system and method based on PHM for Long-span Railway Bridge

Prediction of fault diagnosis based on PHM system, the invention discloses a large span railway bridge: visual management module, file data module, on-line monitoring module, manual inspection module, diagnosis module, maintenance module, data module, PHM database, the invention also provides a long span railway bridge the prediction method of fault diagnosis based on PHM. The beneficial effect of the invention is: using the 3S network architecture, BIM and GIS Technology Association and archive design and construction, operation and maintenance of information, through large data processing on the train, rail, bridges, bridges and comprehensive monitoring environment and manual inspection information to realize the diagnosis and prediction of bridge disease, and to assess the bridge health status, provide decision-making basis for bridge maintenance.

【技术实现步骤摘要】
大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统及方法
本专利技术涉及铁路桥梁
，具体而言，涉及一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统及方法。
技术介绍
大跨度铁路桥梁是铁路线路的控制性重点工程。随着服役时间的延长，在荷载和环境因素影响下，这些桥梁不可避免地出现各种损伤和病害。这些病害一方面影响了结构的耐久性，缩短了桥梁结构使用寿命；另一方面可造成结构强度和刚度的削减，为铁路运营埋下了安全隐患。目前，铁路桥梁的病害主要通过人工周期性检查来发现。然而，大量人工巡检日志并未及时电子化和信息化，并且对病害位置和损伤程度的描述因人而异，各类病害信息缺少甚至无法关联，难以实现桥梁病害的统计分析。再者，随着我国铁路运营里程的大幅增长及服役时间延长所带来的更多桥梁病害，现有的人工检修任务日益繁重，普遍存在着人员、机具、时间不足的问题。尤其是高铁桥梁的检修一般是在夜间天窗时间进行，受光线影响较大。另外，极少数大跨度铁路桥梁装备了桥梁健康监测系统，对运营状态进行实时监测。然而，一方面是桥梁健康监测系统仅在主体结构的关键部位或关键构件上安装有为数不多的传感器，因而它不可能对桥梁所有部位或所有病害进行有效的实时监测；另一方面，海量桥梁健康监测数据又很难直接指导桥梁的检修，各类监测数据关联程度很低，无法有效地服务于桥梁的管养。更为重要的是，既有的健康监测系统仅对桥梁主体结构状况和所处环境进行监测，难以直接用于评价列车于桥上轨道运营时的安全状态。而实际运营时，列车、轨道线路和桥梁是一个耦合系统，其响应均受环境因素影响。因此，就大跨度铁路桥梁来说，如何开展高效可行的具有预防性和预测性的健康状态管理具有重大意义。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统及方法，采用3S网络架构、BIM与GIS技术关联和存档设计、施工、运营及维护信息，通过对列车、轨道、桥梁、及桥梁环境的综合监测及人工巡检信息的大数据处理来实现对桥梁病害的诊断与预测，及对桥梁健康状况的评估，为桥梁的维护提供决策依据。本专利技术提供了一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统，包括：可视化管理模块，其用于对桥梁结构进行BIM建模并直观展示，对桥梁上安装的若干传感器的类型、安装位置及状态进行定位并展示，同时对桥梁的病害位置进行定位并展示病害的描述信息；档案资料模块，其用于查询桥梁有限元模型的动静力分析数据和桥梁设计、施工、运营维护的数据；在线监测模块，其通过安装在桥梁上的若干传感器采集桥梁主体结构及关键构件、轨道状态、列车车辆、桥址环境的信息并进行实时监测；人工巡检模块，其用于检查人员对桥梁、桥上轨道和综合检测车进行巡检，根据病害的位置在三维BIM模型中进行定位，并对病害所处的结构部位、病害类型和病害程度进行文字描述和/或语音描述和/或图片描述，记录巡检时的时间、人员、结构部位或位置、检查所用机具信息；同时，用于查询既有的巡检数据和下一步的巡检计划；诊断预测模块，其用于根据所述健康监测模块采集到的实时监测数据和所述人工巡检模块检查到的巡检数据，对监测数据的历史趋势和多个数据的相关性进行分析，通过设置阈值进行预警和故障诊断，根据巡检数据对桥梁关键结构或构件的劣化进行评估，包括劣化级别或类型及劣化随时间的变化规律及影响因素，并对桥梁的疲劳可靠度进行评估，同时，对巡检数据进行多元因素相关性分析；养护维修模块，其用于根据故障诊断和预警结果对桥梁开展维修和修复工作，记录养护和维修的时间、人员、结构部位或位置、以及所用的主要养修机具和材料信息；系统管理模块，其用于组织机构、系统用户角色、权限、用户账号密码、系统运行日志、数据字典的管理；数据交互模块，其用于各个模块之间、各个模块与PHM数据库之间的数据交互；PHM数据库，其用于存储各个模块的多种数据。作为本专利技术进一步的改进，在线监测模块安装的若干传感器包括：用于监测桥址环境的传感器，包括监测风速风向、温度、湿度、列车荷载与速度和水文气候的传感器；用于监测桥梁的静力反应、动力响应的传感器，包括监测位移或变形、应力或应变、振动加速度、振幅的传感器；用于监测桥梁结构构件外观缺陷或病害的视频传感器，包括监测螺栓断裂、锈蚀、钢构件或混凝土构件开裂的视频传感器；用于监测轨道状态的传感器，包括监测轮轨力、减载率、脱轨系数的传感器；用于监测温调器的传感器。作为本专利技术进一步的改进，人工巡检模块的巡检数据包括：桥梁钢桁架和桥面系以及附属结构的开裂、变形、屈曲、腐蚀、疲劳、涂层失效；桥梁关键结构包括支座、阻尼器、温调器的锈蚀、断裂、退化、渗漏、蒙尘、润滑不足、变形；桥梁下部结构的开裂、剥落、腐蚀、沉降、冲刷；桥上轨道的状态；综合检测车检测到的轨道几何与车辆动态响应。作为本专利技术进一步的改进，诊断预测模块中，对监测数据在时域内提取特征值并对其历史趋势进行分析，同时对多个监测数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对监测数据中的振动信号在频域内采用傅里叶变换、小波变换分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对监测数据中列车荷载信号建立列车荷载概率模型，结合Monte-Carlo法分析列车荷载效应，并根据Palmgren-Miner线性累积损伤理论与AASHTO规范中的S-N曲线建立疲劳极限状态方程，分析方程中各参数的概率分布，结合列车通行数量预测列车荷载增长及荷载效应对桥梁疲劳可靠指标的影响；对巡检数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种巡检数据分别确定病害影响程度最高的主要因素。作为本专利技术进一步的改进，对同荷载工况下的两个振动传感器采集到的N组振动信号进行互谱频率分析，提取前两阶频率，根据恒定的频率值设置阈值，确定超出阈值的区域振动信号，分析引起互谱频率异常的结构病害与缺陷或其它影响因素。作为本专利技术进一步的改进，对断裂高强螺栓进行多元因素相关性分析，从多个因素中找出断裂螺栓的使用寿命相关程度较高的主要因素，并建立断裂螺栓的使用寿命与主要因素的线性关系。作为本专利技术进一步的改进，从综合检测车反馈的若干组周期性检测数据中提取轨道不平顺的TQI值及其每个TQI值对应的轨向、轨距、水平、高低、三角坑，确定TQI值最大值所在的桥梁区域位置，并分析这些TQI值随时间的变化趋势。作为本专利技术进一步的改进，PHM数据库包括：基础数据库，其用于存储BIM模型建模所需要的桥梁几何尺寸和所用材料的基础数据、有限元模型建模所需要的基础数据；档案数据库，其用于存储有限元模型的动静力分析数据、BIM模型的建模数据及安装的传感器数据；病害库，其用于存储病害信息，包括病害所处的结构部位、病害类型和病害程度；报警数据库，其用于存储故障诊断信息和预警结果；养护与维修库，其用于存储各种病害对应的养护与维修信息。本专利技术还提供了一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1，根据桥梁设计需求，建立有限元分析计算模型，计算各种设计工况下桥梁结构构件或部位的受力与变形、桥梁结构的动力特性和动力响应，为实测数据提供了对比参考依据；步骤2，根据桥梁的二维设计图纸进行BIM模型建模，对桥梁结构进行直观展示；步骤3，根据对桥梁的监测需求，在桥梁上安装若干个传感器，采集桥梁主体结构及关键构件的静动力响应和外本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统，其特征在于，包括：可视化管理模块，其用于对桥梁结构进行BIM建模并直观展示，对桥梁上安装的若干传感器的类型、安装位置及状态进行定位并展示，同时对桥梁的病害位置进行定位并展示病害的描述信息；档案资料模块，其用于查询桥梁有限元模型的动静力分析数据和桥梁设计、施工、运营维护的数据；在线监测模块，其通过安装在桥梁上的若干传感器采集桥梁主体结构及关键构件、轨道状态、列车车辆、桥址环境的信息并进行实时监测；人工巡检模块，其用于检查人员对桥梁、桥上轨道和综合检测车进行巡检，根据病害的位置在三维BIM模型中进行定位，并对病害所处的结构部位、病害类型和病害程度进行文字描述和/或语音描述和/或图片描述，记录巡检时的时间、人员、结构部位或位置、检查所用机具信息；同时，用于查询既有的巡检数据和下一步的巡检计划；诊断预测模块，其用于根据所述健康监测模块采集到的实时监测数据和所述人工巡检模块检查到的巡检数据，对监测数据的历史趋势和多个数据的相关性进行分析，通过设置阈值进行预警和故障诊断，根据巡检数据对桥梁关键结构或构件的劣化进行评估，包括劣化级别或类型及劣化随时间的变化规律及影响因素，并对桥梁的疲劳可靠度进行评估，同时，对巡检数据进行多元因素相关性分析；养护维修模块，其用于根据故障诊断和预警结果对桥梁开展维修和修复工作，记录养护和维修的时间、人员、结构部位或位置、以及所用的主要养修机具和材料信息；系统管理模块，其用于组织机构、系统用户角色、权限、用户账号密码、系统运行日志、数据字典的管理；数据交互模块，其用于各个模块之间、各个模块与PHM数据库之间的数据交互；PHM数据库，其用于存储各个模块的多种数据。...

【技术特征摘要】
1.一种大跨度铁路桥梁的基于PHM的故障诊断预测系统，其特征在于，包括：可视化管理模块，其用于对桥梁结构进行BIM建模并直观展示，对桥梁上安装的若干传感器的类型、安装位置及状态进行定位并展示，同时对桥梁的病害位置进行定位并展示病害的描述信息；档案资料模块，其用于查询桥梁有限元模型的动静力分析数据和桥梁设计、施工、运营维护的数据；在线监测模块，其通过安装在桥梁上的若干传感器采集桥梁主体结构及关键构件、轨道状态、列车车辆、桥址环境的信息并进行实时监测；人工巡检模块，其用于检查人员对桥梁、桥上轨道和综合检测车进行巡检，根据病害的位置在三维BIM模型中进行定位，并对病害所处的结构部位、病害类型和病害程度进行文字描述和/或语音描述和/或图片描述，记录巡检时的时间、人员、结构部位或位置、检查所用机具信息；同时，用于查询既有的巡检数据和下一步的巡检计划；诊断预测模块，其用于根据所述健康监测模块采集到的实时监测数据和所述人工巡检模块检查到的巡检数据，对监测数据的历史趋势和多个数据的相关性进行分析，通过设置阈值进行预警和故障诊断，根据巡检数据对桥梁关键结构或构件的劣化进行评估，包括劣化级别或类型及劣化随时间的变化规律及影响因素，并对桥梁的疲劳可靠度进行评估，同时，对巡检数据进行多元因素相关性分析；养护维修模块，其用于根据故障诊断和预警结果对桥梁开展维修和修复工作，记录养护和维修的时间、人员、结构部位或位置、以及所用的主要养修机具和材料信息；系统管理模块，其用于组织机构、系统用户角色、权限、用户账号密码、系统运行日志、数据字典的管理；数据交互模块，其用于各个模块之间、各个模块与PHM数据库之间的数据交互；PHM数据库，其用于存储各个模块的多种数据。2.根据权利要求1所述的故障诊断预测系统，其特征在于，在线监测模块安装的若干传感器包括：用于监测桥址环境的传感器，包括监测风速风向、温度、湿度、列车荷载与速度和水文气候的传感器；用于监测桥梁的静力反应、动力响应的传感器，包括监测位移或变形、应力或应变、振动加速度、振幅的传感器；用于监测桥梁结构构件外观缺陷或病害的视频传感器，包括监测螺栓断裂、锈蚀、钢构件或混凝土构件开裂的视频传感器；用于监测轨道状态的传感器，包括监测轮轨力、减载率、脱轨系数的传感器；用于监测温调器的传感器。3.根据权利要求1所述的故障诊断预测系统，其特征在于，人工巡检模块的巡检数据包括：桥梁钢桁架和桥面系以及附属结构的开裂、变形、屈曲、腐蚀、疲劳、涂层失效；桥梁关键结构包括支座、阻尼器、温调器的锈蚀、断裂、退化、渗漏、蒙尘、润滑不足、变形；桥梁下部结构的开裂、剥落、腐蚀、沉降、冲刷；桥上轨道的状态；综合检测车检测到的轨道几何与车辆动态响应。4.根据权利要求1所述的故障诊断预测系统，其特征在于，诊断预测模块中，对监测数据在时域内提取特征值并对其历史趋势进行分析，同时对多个监测数据分别提取特征值并对相关性进行分析；对监测数据中的振动信号在频域内采用傅里叶变换、小波变换分析信号中的奇异性及其奇异性产生的原因；对监测数据中列车荷载信号建立列车荷载概率模型，结合Monte-Carlo法分析列车荷载效应，并根据Palmgren-Miner线性累积损伤理论与AASHTO规范中的S-N曲线建立疲劳极限状态方程，分析方程中各参数的概率分布，结合列车通行数量预测列车荷载增长及荷载效应对桥梁疲劳可靠指标的影响；对巡检数据采用统计算法进行多元因素相关性分析，对每种巡检数据分别确定病害影响程度最高的主要因素。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓光，胡所亭，赵欣欣，蒋欣，潘永杰，魏乾坤，肖鑫，鞠晓臣，郭辉，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院铁道建筑研究所，中国铁道科学研究院，中国铁路总公司，
类型：发明
国别省市：北京,11