地鐵車輛牽引控制單元TCU故障診斷建模與應(yīng)用_0

1、地鐵車輛牽引控制單元TCU故障診斷建模與應(yīng)用摘要：繪制了地鐵牽引控制單元 TCU的故障機理圖，并對其進行分析。根 據(jù)分析結(jié)果與TCU系統(tǒng)的特性，建立了以多重復(fù)合函數(shù)為基礎(chǔ)的故障診斷數(shù)學(xué) 模型。運用模糊數(shù)學(xué)知識對故障診斷過程進行優(yōu)化，提高了診斷效率。根據(jù)該模 型建立的專家系統(tǒng)在實際應(yīng)用中起到了良好的效果。關(guān)鍵詞：牽引控制單元；故障診斷；數(shù)學(xué)模型；相對隸屬度刖言作為,對最關(guān)鍵這樣才TCU (牽引控制單元)是一種用于鐵路機車的模塊化微處理器控制單元。 它是SIBAS32系統(tǒng)(Siemens 32位微型處理器的列車自動系統(tǒng))的重要組成部 分。TCU被用來控制電力驅(qū)動設(shè)備，其作用是實現(xiàn)合理有效的牽引和制

2、動。 機車控制的重要組成部分，TCU必須長期保持安全平穩(wěn)的工作狀態(tài)。因此 TCU進行實時維護、迅速排除故障是鐵路機車公司的重要任務(wù)。 這其中， 的環(huán)節(jié)是進行故障診斷，即在故障發(fā)生之后迅速找到故障癥結(jié)之所在 ， 能迅速排除故障?，F(xiàn)有的故障診斷方法，概括起來主要分為三大類：(2) 基于信號處理的診斷方法。 譜、小波變換等，直接分析可測信號， 而檢測出故障；(3) 基于人工智能的診斷方法(1) 基于數(shù)學(xué)模型的診斷方法1 , 指在建立診斷對象數(shù)學(xué)模型的基 礎(chǔ)上，按一定的數(shù)學(xué)方法對被測信息進行處理診斷，文獻1對系統(tǒng)建模并作 結(jié)構(gòu)分解，將對系統(tǒng)的診斷置于對子系統(tǒng)的診斷之上；通常是利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)、

3、頻 提取諸如方差、幅值、頻率等特征值，從3 -6 。計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，使得 基于知識的故障診斷方法應(yīng)運而生，文獻3 提出了綜合模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)絡(luò)技 術(shù)的智能化方法，用以故障診斷和監(jiān)測。文獻4 運用遺傳算法構(gòu)造分類學(xué)習(xí) 器以進行電力傳輸絡(luò)故障的在線診斷。文章以牽引控制單元 TCU故障機理圖為出發(fā)點，建立其故障診斷的數(shù) 學(xué)模型，運用模糊數(shù)學(xué)進行診斷優(yōu)化，最后用專家系統(tǒng)的形式把知識集成地表 達(dá)出來。1系統(tǒng)分析TCU系統(tǒng)由軟件部分和硬件部分組成，一般運行情況下，軟件部分具有極高的可靠性,所以整個故障診斷的工作主要集中于硬件部分。SIBAS32系統(tǒng)TCU硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1 TCU系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖2

4、狀態(tài)監(jiān)測SIBAS32系統(tǒng)自帶一個狀態(tài)監(jiān)測單元,在系統(tǒng)發(fā)生故障時，狀態(tài)監(jiān)測單 元提示系統(tǒng)出錯，給出故障代碼(數(shù)值在1317之間，表示某個故障事件的發(fā) 生)。同時監(jiān)測單元提供7個邏輯字、2個控制字和2個狀態(tài)字，每個信號字 由4位16進制數(shù)表示，表示故障發(fā)生時機車的軟硬件輸入輸出的狀態(tài)。故障代碼只能描述故障現(xiàn)象，它和信號字一樣，對于故障診斷起到很好的輔助作用，但憑借系統(tǒng)自帶的狀態(tài)監(jiān)測單元遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到提供故障診斷所需要的全部信息的 要求。3 建立數(shù)學(xué)模型通過繪制TCU系統(tǒng)的故障機理圖，我們可以完整地分析所有可能引起 某個故障事件發(fā)生的全部故障原因，并且可以歸納得到進行故障診斷的數(shù)學(xué)模 型。下面以代碼為

5、118的故障事件機理圖為例，分析故障產(chǎn)生的原因并根據(jù)分 析建立應(yīng)用于整個系統(tǒng)的診斷數(shù)學(xué)模型。整張機理圖由信號和對信號的處理兩部分組成，其中信號分為原始信號、中間信號和最終信號。原始信號與硬件直接，是不可再分割和細(xì)化的。原始 信號的錯誤會導(dǎo)致中間信號的錯誤，逐層傳遞，導(dǎo)致最終信號錯誤，錯誤的最 終信號傳入診斷模塊，輸出故障代碼。原始信號發(fā)生錯誤意味著特定的傳感器失 效或者與之的硬件發(fā)生故障，這就是我們想搜尋的故障原因，找尋到錯誤的原 始信號就意味著故障診斷過程的結(jié)束。圖2是故障118機理圖的一部分,分析如下：,1代表是,0代$BFNOTBR言號代表數(shù)字量,意思為是否執(zhí)行緊急制動表不是，設(shè)為x1;

6、 $HBRANF信代表不是，設(shè)為 代表是,0代表不 設(shè)為X4,輸入到號代表數(shù)字量，意思為系統(tǒng)是否支持制動請求,1代表是,0 x2; $MBRGEL信號代表數(shù)字量,意思為是否釋放所有制動,1 是，設(shè)為x3; $VI -ERSX 代表模擬量，意思為最大默認(rèn)速度， 信號處理模塊中與閥值比較后,根據(jù)邏輯結(jié)果輸出數(shù)字量；x1 ,x2 ,x3 ,x4 是前面所說的原始信號。信號 FG-WEI與FG-SCH為中間信號量,代表系統(tǒng)模塊 化狀態(tài),分別設(shè)為y1和y2。x1 ,x2 ,x3經(jīng)過處理過程P1 ,輸出y1 ,即y仁P1 (x1 ,x2 ,x3 )。x4 經(jīng)過處理過程 P2 ,輸出 y2 ,即 y2= p

7、2 (x4 ) 。信號FG-NKL為中間信號,代表該塊子系統(tǒng)是否發(fā)生故障,設(shè)為z1。中間信號z1可表示為y1 ,y2的函數(shù),即z1= P 度監(jiān)測(dn/ dt monitoring N1 -A), z2 ,z2 可表示z1和x5的函數(shù),即 其中,有:z2= p3 (x1 ,x2 ,x3 ,x4 ,x5 )(y1 ,y2 )。 $UWDN1-A弋表電機 1 速設(shè)為x5 , UWN1A -KL為中間信號,設(shè)為z2= 2 P (z1 ,x5 ) 。將前述各式代入。從機理圖中可知,如果x1 , ?,x5發(fā)生故障且故障在015 s內(nèi)不能消失，系統(tǒng)將把故障信號傳遞到。根據(jù)以上對 故障機理圖的分析，我們把原

8、始信號看作自變量，把信號處理模塊看作函數(shù)， 把中間信號和最終信號看作應(yīng)變量。對于某個確定的故障，分析其故障機理圖，設(shè)最終信號為K,與系統(tǒng)硬件直接的初始信號為(x1 ,x2 ,x3 , ?,xn),它們之間的關(guān)系用函數(shù)表示如下：K= F(x1 , x2 , x3 , xn)。由于引起系統(tǒng)故障的原因眾多，故障機理極其復(fù)雜，事實上，求得這樣的函數(shù)F既不必要也不現(xiàn)實。根 據(jù)故障的傳遞性和故障機理圖具有分支結(jié)構(gòu)的特點，借助中間信號就可以比較其中 fi(i = 1 ,2 , ,m),li,2,li,3, li,j) ,li,1,li,2,li,3, Ii4,j,直到中間信號全部用初始信號表示為止，即: 。

9、由于系統(tǒng)分支結(jié)構(gòu)的不確定性，有的時候中 在這樣的分支結(jié)構(gòu)中，原始信號容易地解決這個問題。為此構(gòu)造多重復(fù)合函數(shù),設(shè)存在中間變量f1 ,f2 ,f3 ,f4 , fm ,使得 K= F (f1 ,f2 ,f3 ,f4 , ?,fm),其中 fi(i = 1 ,2 , ,m) 代表第一級中間信號,而fi = Li(li,1 代表第二級中間信號。依次類推Pi = ( xi,1 , xi,2 , ?, xi,k)間信號與原始信號在同一個函數(shù)中作為自變量。的錯誤(物理故障的發(fā)生)導(dǎo)致各層中間信號的錯誤，層層傳遞，最終導(dǎo)致故障 事件的發(fā)生。故障診斷的過程是層層逆推的過程，由于故障事件發(fā)生，最終信號 K的值發(fā)

10、生錯誤，則在中間信號中f1 ,f2 ,f3 ,f4 , ?fm必然存在fi產(chǎn)生錯誤，進一步考慮通中間信號fi所在的分支，進行信號檢測與比較，最終可推斷出由于某初始信號xi的錯誤導(dǎo)致了故障事件的發(fā)生。中間信號可通過函數(shù)分 析的方法得到其在安全無故障狀態(tài)時的參考值。有些情況下，完全從數(shù)學(xué)方面3解釋某信號處理模塊的作用比較困難，可通過檢測正常狀態(tài)下的輸出信號，作 為故障檢測室的參考量，與發(fā)生故障時的值進行比較，中間信號沒有錯誤則可 排除整個該分支發(fā)生故障的可能，中間信號發(fā)生錯誤說明該分支必然有故障。4 故障事件的相對隸屬度很多時候，故障事件之間存在著內(nèi)在機理上的圖2118故障機理圖截取示意圖，初始信

11、號的錯誤會導(dǎo)致不止一個故障事件的發(fā)生。所以，綜合考察同一時候一起發(fā)生的多個故障事件，優(yōu)先考慮能同時引起多個故障事件發(fā)生的 故障原因，可以提高診斷效率，起到很好的診斷效果。這里我們運用模糊數(shù)學(xué)中 的相對隸屬度的概念來說明故障事件之間的。假設(shè)產(chǎn)生故障a的故障原因事件為:x1 ,x2 ,x3 , ?, xj, ?, xm-1 , xm,產(chǎn)生故障b的故障原因事件 為:x1 ,x2 ,x3 , ?, xj, xm+ 1 ?, xn-1 , xn,設(shè)故障a與故障b的相對隸屬度為 P ab ,令 a = mj, b = j+ nj -m, 取 p ab = max (a, b), 當(dāng)故障 a 與 故障b同時

12、發(fā)生的時候，首先考察是否因為共同的故障原因事件Xi (x1 ,x2 ,x3 , ?xj) (i = 1 , 2 , ?j)導(dǎo)致了故障a與故障b發(fā)生。在多個故障事件同時發(fā)生的時候，兩兩比較故障之間的相對隸屬度，選擇其中最大的 優(yōu)先進行故障診斷。下面以實際運行中經(jīng)常同時發(fā)生的故障225 (線路接觸器關(guān)閉監(jiān)控)和228 (運行中線路接觸器無法斷開)為例，說明考慮相對隸屬度進行 綜合診斷的優(yōu)點。通過對故障邏輯圖的分析，我們發(fā)現(xiàn)，故障225與故障228 同時發(fā)生時，主要是因為以下傳感器故障或傳感器監(jiān)控對象故障產(chǎn)生的：$RMANNSA ( Check back sig nal li ne con tact

13、or),代表信號線路接觸器狀態(tài)核對；$QTNS -A (Ack no wledge line co ntactor),代表應(yīng)答線路接觸器狀態(tài)檢測。由此得知，在故障225和故障228同時產(chǎn)生的時候，最有可能的故障原因 是線路接觸器的主觸頭或者輔助觸頭燒結(jié)。5 專家系統(tǒng)根據(jù)上面建立的數(shù)學(xué)模型和對各個故障事件觸發(fā)機理的分析，我們可以 用專家系統(tǒng)的形式把歸納總結(jié)得到的知識儲存起來。根據(jù)故障代碼和信號檢測情 況，通過專家系統(tǒng)，一步步縮小可能的故障范圍，引導(dǎo)維修人員找到故障原因。 以機車一運行故障為例，進一步說明SIBAS 32系統(tǒng)牽引控制單元利用以上數(shù)學(xué) 模型和專家系統(tǒng)進行故障診斷的情況。機車發(fā)生故障，

14、獲得故障代碼為245，狀 態(tài)字為 0208H、000BH,控制字為 0980H、20XXH 邏輯字為 0302H、1842H、 F309H、0200H、1A00H、0000H、0003H。診斷結(jié)果為車輛總線傳輸故障，模 塊RS485 C0不能輸送信號，從而有效地排除了故障。6 結(jié)論TCU的故障機理圖,說明了故障信(1) 通過繪制并分析牽引控制單元號的傳輸方法，分析了引發(fā)某個故障事件的可能的故障原因。(2) 根據(jù)分析結(jié)果，建立了以多重復(fù)合函數(shù)為基礎(chǔ)的故障診斷數(shù)學(xué)模型 將實際的故障診斷問題數(shù)學(xué)化、抽象化。根據(jù)數(shù)學(xué)模型，建立了故障診斷專家系 統(tǒng)，具備可擴展性和自適應(yīng)性。(3) 運用模糊數(shù)學(xué)的有關(guān)理論

15、對故障診斷過程進行優(yōu)化，提高了診斷效 率。參考文獻：. 1 Tsybenko Y V. Method of depositionfor diagnosing malf un cti ons in assu mp ti on -basedSecondmodel A .In tellige ntSystems Engin eeri ngIn ternatio nal Co nference C . 1994 : 286 -291.2 Kohd A T. Abiru K I. A recursive p rocedure for op timally desig n2 ing a hybrid fa

16、ult diag no sable system A . Fault -Tolera nt Comput2 ing , EighteenthInternational Symposium C . 1988 : 272 -277.3 Tang T , Zhu Y , Li J , et al. A fuzzy and n eural n etworkin tegrat2 ed in tellige nee app roach for fault diag nosing and mon itori ng con trol A . UKACC In ternatio nal Co nference C . 1998 ,：975 980.4 Kierna n L , Warwick K. Ada ptive alarm p rocessor for fault diag no sis on po wer tran smissi on n etworks J .In tellige nt Systems Engin eer2 ing , 1993 ,2 (1): 25 -37