Page 85 - 无线通信技术发展与研究

第三章 城市轨道交通中无线通信技术的具体应用

辆端 PHM 系统经整车厂地面 PHM 系统整理后通过互联网发送至制动系统地面
PHM 平台。制动系统地面根据预先定义的数据视图将数据归类以便进行大数据
分析和机器学习，找寻故障、分析关联、预测故障，通过企业接口系统接入专家

系统以协助分析；在控制中心查看外部资产性能、故障趋势及内部相关流程、告
警、现场维修状态、资源等。
（三）制动系统 PHM 主要功能
制动系统 PHM 技术主要包含数据采集与处理、异常检测、故障诊断和故障

预测功能，下面将重点介绍这 4 个功能。
1. 数据采集与处理
制动系统的信号采集主要覆盖制动系统的关键部位。

2. 异常检测
制动系统常见的异常检测故障有抱死故障、摩擦制动施加故障、摩擦制动缓
解故障、速度传感器故障、防滑阀故障、压力传感器故障、指令类故障、控制类故障、
功能性故障、通信类故障等。现有的故障诊断均为逻辑性诊断，具有安全导向、
事后检测、实时性差、精确度低等特点，结合现有的数据现状、异常检测的方法

可逐步向故障预警进行过渡。如针对摩擦制动施加 / 缓解等系统级异常，以制动
缸压力为最终表征。车辆制动过程中，制动缸压力数据是动态的、大量的，因此
如何挖掘出制动缸压力数据的特征就指向于如何使用简易的方式表达该段数据。

针对制动缸压力的数据特性，将制动缸压力过程分为系统响应、建立、稳定 3 个
阶段。针对每个阶段的特性，使用 8 个特征量表达制动的时序数据。针对多次制
动的特征量进行自相关对比，借助机器学习、专家经验等确定异常的原因，持续
积累经验形成样本，逐步形成自动化的系统异常检测和原因分析。
3. 故障诊断

故障诊断的目的是快速定位故障及其失效模式，提升维修分析的效率，城市
轨道交通车辆制动系统目前的故障诊断已具备快速排查大部分故障的能力，但仍
存在以下缺陷：系统级故障检测较多，部件级故障定位自动化程度低；人工排查

程序规范化程度低，多数依靠专家经验现场分析。
由于制动系统存在数据样本量小、系统学科性复杂等特点，传统的基于机
器学习的故障分析、聚类的诊断推理在精确度方面存在较大瓶颈，因此如何结合
机理及数据分析技术成为城市轨道交通车辆制动系统故障诊断领域的重点研究方

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