CN110222436A - 列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质 - Google Patents

列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及列车检修技术领域，公开了一种列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质，解决了现有技术中无法定量评估零部件实时健康状态的问题。所述方法包括：获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据；按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值；根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值；将所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值的差值确定为所述待评估零部件的健康状态得分。本发明实施例适用于评估列车零部件的健康状态。

Description

列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及列车检修技术领域，具体地，涉及一种列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质。
背景技术
我国铁路列车的检修制度以“日常检查、定期检修”的计划预防修为主。目前，我国绝大多数铁路货车定期检修只有厂修、段修2级修程，实行厂修、段修2级定期检修和列检、临修相结合的检修制度。随着车辆技术装备不断升级，车辆零部件的使用寿命与可靠性已经得到大幅度提升，且由于货车使用效率不同，执行定期检修时车辆的实际技术状态也不尽相同。现有检修规程的更新相对滞后于车辆技术水平的发展，车辆在厂、段修时执行统一的检修作业标准，普遍存在过度检修的现象。因此，传统货车的修程修制已不适应于我国铁路货车发展的要求，将零部件寿命管理体系与车辆技术状态监测分析相结合，并运用科学的管理手段实现货运列车部件“状态修”已成为列车维修模式的必然发展趋势。要实现铁路货车的状态修，其中一项重要任务是要得到车辆中各个主要零部件的健康状态。传统的对于铁路货车中大多数零部件的状态判定是在定期检修中基于检修工人的经验得出的定性的结论。但要实现基于车辆零部件健康状态确定维修策略，在现有技术中则无法实现。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种列车零部件健康状态的评估方法、装置及存储介质，解决了现有技术中无法定量评估零部件实时健康状态的问题，提出了针对列车中不同类型零部件的评分算法，能够实现定量的对列车中零部件健康状态的评价。
为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提供一种列车零部件健康状态的评估方法，所述方法包括：获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据；按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值；根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值；将所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值的差值确定为所述待评估零部件的健康状态得分。
进一步地，所述待评估零部件的类型包括：全寿命零部件、基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件，其中，所述全寿命零部件是指价值高，实行强制报废的关键零部件，所述基于退化规律的使用寿命零部件是指由于退化造成的零部件失效的使用寿命零部件，所述基于可靠度的使用寿命零部件是指由于偶发故障造成零部件失效的使用寿命零部件。
进一步地，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：当所述待评估零部件属于全寿命零部件时，获取所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值，并从所述里程数据中提取运营里程和前一次检修后运营里程；将所述待评估零部件的寿命里程限值与运营里程的差值确定为使用剩余寿命里程，并将所述待评估零部件的检修里程限值与前一次检修后运营里程的差值确定为检修剩余寿命里程；判断所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值是否相同；当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值相同时，根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L，其中，m1与m2为系数，且m1+m2＝1，Dr为所述检修剩余寿命里程，Dmax为所述检修里程限值；当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值不相同时，判断所述使用剩余寿命里程是否大于零；当所述使用剩余寿命里程大于零时，根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L。
进一步地，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：当所述待评估零部件属于基于退化规律的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，并根据yi＝fi(z|θi)得到所述待评估零部件的第i个退化参数对应的当前退化量yi，其中，z为所述当前行驶里程，fi为所述第i个退化参数对应的退化模型，θi为所述第i个退化参数对应的模型参数；根据所述待评估零部件的每个退化参数对应的退化量限度范围以及当前退化量，根据得到所述待评估零部件的第i个退化参数的退化分值Yi，其中，yimin与yimax分别为第i个退化参数的对应的退化量限度范围中的最差使用限度与最优使用限度，g1与g2为系数，且g1+g2＝G，G为健康状态满分分值；获取所述待评估零部件的退化参数的个数；当所述待评估零部件的退化参数的个数为一时，将所述退化分值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值；当所述待评估零部件的退化参数的个数大于一时，将多个退化参数对应的退化分值中的最小值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值。
进一步地，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：当所述待评估零部件属于基于可靠度的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，并根据得到所述待评估零部件的累积失效概率F(x)，其中，x为所述当前行驶里程，f(x)为沿里程x的失效概率密度；根据Re＝l1+l2*[1-F(x)]，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值Re，其中，l1与l2为系数，且
进一步地，所述根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值包括：分别从THDS车辆轴温智能探测系统、TPDS货车运行状态地面安全监测系统、TADS铁路货车滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统、TWDS货车轮对尺寸动态检测系统以及TFDS铁路货车运行故障动态图像监测系统获取所述列车的监测数据；从所述列车的监测数据中提取所述待评估零部件的监测数据；当所述待评估零部件的监测数据中包括THDS报警数据时，根据所述THDS报警数据对应的温度报警等级，以及所述温度报警等级与温度报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的THDS状态参数监测分值；当所述待评估零部件的监测数据中包括TPDS报警数据时，根据所述TPDS报警数据对应的损伤报警等级，以及所述损伤报警等级与损伤报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TPDS状态参数监测分值；当所述待评估零部件的监测数据中包括TADS当前报警数据时，从TADS中获取所述待评估零部件前预设次数探测得到的历史报警数据，并根据W(X1,X2,X3,X4)＝λ3X3(λ1X1+λ2X2+λ4X4)，得到所述待评估零部件的TADS状态参数监测分值W，其中，X1为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大报警等级数对应的扣分基数，X2为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警等级数对应的扣分基数之和，X3为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警次数与报警类型的商，X4为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大连续报警次数，λ1,λ2,λ3,λ4为调节系数；当所述待评估零部件的监测数据中包括TWDS监测数据时，根据预设TWDS监测数据范围以及预设数据权重，得到所述待评估零部件的TWDS状态参数监测分值；当所述待评估零部件的监测数据中包括TFDS报警数据时，根据所述TFDS报警数据对应的严重等级，以及所述严重等级与故障扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TFDS状态参数监测分值；根据所述待评估零部件的状态参数监测分值以及对应的预设参数权重，得到所述待评估零部件的状态监测分值。
进一步地，在所述得到所述待评估零部件的状态监测分值之后，所述方法还包括：当所述状态监测分值大于状态监测分值的上限时，将所述状态监测分值的上限确定为所述待评估零部件的状态监测分值。
进一步地，所述方法还包括：当所述待评估零部件的健康状态得分小于维修阈值时，提示所述待评估零部件需要进行维修。
本发明第二方面实施例提供一种列车零部件健康状态的评估装置，所述装置用于执行如上所述的列车零部件健康状态的评估方法。
本发明第三方面实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的列车零部件健康状态的评估方法。
通过上述技术方案，获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据，按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值，然后根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值，之后将所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值的差值确定为所述待评估零部件的健康状态得分。本发明实施例解决了现有技术中无法定量评估零部件实时健康状态的问题，实现了对列车零部件的健康状态的实时监测与科学判断，节约检修成本，加快列车周转速度，提供运输效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明实施例提供的一种列车零部件健康状态的评估方法的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种列车零部件健康状态的评估方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的部分全寿命零部件的寿命里程限值与检修里程限值表格；
图4是本发明实施例提供的THDS温度报警等级与温度报警扣分值的预设对应关系示例；
图5是本发明实施例提供的TPDS损伤报警等级与损伤报警扣分值的预设对应关系示例；
图6是本发明实施例提供的TFDS可发现故障的严重程度进行等级划分的示例；
图7是本发明实施例提供的THDS、TADS与TPDS联合报警等级与扣分分值的预设对应关系示例。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
根据列车零部件寿命管理特点，对列车全部零部件进行分类管理，将零部件划分为三类：全寿命零部件、使用寿命零部件和易损零部件。其中全寿命零部件是指价值高，实行强制报废的关键零部件；使用寿命零部件是指有一定价值、可重复修复使用的重要零部件；易损零部件是指使用过程中容易损耗的、可简单修复或直接报废的一般零部件，本发明实施例中对于易损零部件的健康状态不进行评估。
另外，对于使用寿命零部件还分为基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件。其中，所述基于退化规律的使用寿命零部件是指由于退化造成的零部件失效的使用寿命零部件，其主要失效形式为磨耗、腐蚀等退化失效，例如入车轮、立柱磨耗板等零部件。而所述基于可靠度的使用寿命零部件是指由于偶发故障造成零部件失效的使用寿命零部件。所述基于可靠度的使用寿命零部件是一些使用寿命零部件的失效不是由于退化造成的，零部件的健康状态不能用退化量的大小来衡量。这类零部件的失效大多是由于某些偶发故障，例如零部件的开焊、裂纹、折断等。对于这类零部件的健康状态可以通过大量统计同工况下同类零部件的故障发生情况，得到零部件在不同里程下的可靠度，可靠度的大小能够反映该里程下零部件出现故障的概率。本发明实施例中，正是对上述三类零部件：全寿命零部件、基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件进行的健康状态的评估。
其中，在对待评估零部件进行健康状态的评估时，通过两个步骤得到最终的健康状态得分，分别是剩余寿命分值与状态监测分值，二者的差值即为健康状态得分。而无论所述待评估零部件属于哪一类零部件，均需要通过对应的剩余寿命评分模型得到所述待评估零部件的剩余寿命分值，以及根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值，如图1所示，在所述待评估零部件得到剩余寿命分值与状态监测分值之后，即可得到二者的差值即为所述待评估零部件的健康状态得分。例如，如果所述待评估零部件的健康状态得分采用百分制，满分为100，则当维修阈值为60时，若所述待评估零部件的健康状态得分小于60，则提示所述待评估零部件需要进行维修。下面将详细描述本发明实施例的实现过程。
图2是本发明实施例提供的一种列车零部件健康状态的评估方法的流程示意图。如图2所示，所述方法包括如下步骤：
步骤201，获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据；
步骤202，按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值；
步骤203，根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值；
步骤204，将所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值的差值确定为所述待评估零部件的健康状态得分。
其中，实时获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据。所述里程数据可包括多种数据，例如，运营里程、前一次检修后运营里程、当前行驶里程等里程相关数据，而所述监测数据可以从5T系统中获取，5T包括THDS(Trace Hotbox Detection System，车辆轴温智能探测系统)、TPDS(Truck Performance Detection System，货车运行状态地面安全监测系统)、TADS(Trackside Acoustic Detection System，铁路货车滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统)、TWDS(Trouble of Wheel Detection System，货车轮对尺寸动态检测系统)以及TFDS(Trouble of moving Freight car Detection System，铁路货车运行故障动态图像监测系统)。其中，THDS是利用安装在轨边的温度探测装置，采用辐射测温技术，实时监测运行状态下的列车轴承温度，发现车辆轴承故障隐患，保证铁路运输安全的车辆安全防范系统。TPDS实时在线监测运行中货车轮轨间的动力学参数，并对其运行状态进行分级评判，在此基础上各TPDS探测站联网识别运行状态不良车辆。TPDS兼有货车超偏载报警和踏面损伤报警功能。TADS主要利用轨边声学诊断装置对通过货车运行噪声采集分析，从中发现轴承的早期故障。TFDS通过图像可以发现车体底部的多种故障，是在运行过程中发现零部件故障的重要手段。TWDS主要是针对车轮外形尺寸进行监测，可以获得车轮每次通过探测站时的车轮几何尺寸，主要包括踏面圆周磨耗、轮缘厚度、轮缘垂直磨耗、轮辋厚度等。
在步骤202中，按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值。其中，当确定待评估零部件的时候，可预先对列车中的零部件进行类型标识，即对全寿命零部件、基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件分别进行标识，以便在获取待评估零部件的时候，可直接确定该零部件所属的类型。下面将对所述待评估零部件在所属不同类型时，得到剩余寿命分值进行描述。
当所述待评估零部件属于全寿命零部件时，如图3所示，全寿命零部件存在两个限值，寿命里程限值与检修里程限值。寿命里程限值是指该零部件可在列车上使用的总里程。检修里程限值是指该零部件被检修之后距离下次检修所使用的总里程。另外，从所获取的里程数据中提取运营里程和前一次检修后运营里程，并将所述待评估零部件的寿命里程限值与运营里程的差值确定为使用剩余寿命里程，将所述待评估零部件的检修里程限值与前一次检修后运营里程的差值确定为检修剩余寿命里程。其中，使用剩余寿命里程为当前到所述寿命里程限值的剩余里程。检修剩余寿命里程为当前到所述检修里程限值的剩余里程。由图3可知，存在寿命里程限值与检修里程限值相同的全寿命零部件，如轴向橡胶垫、轴箱橡胶垫、弹性旁承体、心盘磨耗盘、滑块磨耗套、旁承磨耗板等零部件的限值均为120万公里，存在寿命里程限值与检修里程限值不相同的全寿命零部件。对于上述两种全寿命零部件，对应执行两种操作。
首先，判断所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值是否相同，当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值相同时，则直接根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L，其中，m1与m2为系数，且m1+m2＝1，Dr为所述检修剩余寿命里程，Dmax为所述检修里程限值。若是健康状态得分为百分制，则m1可设为0.6，m2可设为0.4，m1与m2的数值可根据车型、工况、探测站布局具体设定。当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值不相同时，则判断所述使用剩余寿命里程是否大于零，若所述使用剩余寿命里程不大于零，则直接提示所述列车应停车，所述待评估零部件需要进行更换。若是大于零，则根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L。对于上述寿命里程限值与检修里程限值相同的零部件，由于二者数值相同，因此只要直接根据公式获取剩余寿命分值即可，而对于寿命里程限值与检修里程限值不相同的零部件，由于检修里程限值小于寿命里程限值，在一次检修后，认为该零部件状态最优，因此需要进一步判断使用剩余寿命里程是否大于零，从而才能保证得到是剩余寿命分值的正确性。
当所述待评估零部件属于基于退化规律的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，并根据yi＝fi(z|θi)得到所述待评估零部件的第i个退化参数对应的当前退化量yi，其中，z为所述当前行驶里程，fi为所述第i个退化参数对应的退化模型，θi为所述第i个退化参数对应的模型参数。每个退化参数对应的退化模型的选择需根据不同零部件的退化特点进行选择，例如多项式回归模型、混合效应模型、基于Wiener过程的退化、基于Gamma过程的退化模型等。退化参数对应的模型参数则可利用极大似然估计、EM算法、贝叶斯估计的算法得到。为满足列车的运用要求，每个退化参数均有对应的退化量限度范围，例如，yimin表示第i个退化参数的最差使用限度即失效阈值，yimax表示第i个退化参数的最优使用限度。每个退化参数的当前退化量均要在上述两个限度范围内。若是当前退化量未在限度范围内，可直接提示该使用寿命零部件需要进行维修。若是当前退化量在限度范围内，则根据得到所述待评估零部件的第i个退化参数的退化分值Yi，其中，yimin与yimax分别为第i个退化参数的对应的退化量限度范围中的最差使用限度与最优使用限度，g1与g2为系数，且g1+g2＝G，G为健康状态满分分值。例如，当健康状态得分为百分制时，则g1可设为60，g2可设为40。获取所述待评估零部件的退化参数的个数，当所述待评估零部件的退化参数的个数为一时，则直接将所述退化分值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值。当所述待评估零部件的退化参数的个数大于一时，将多个退化参数对应的退化分值中的最小值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值。
当所述待评估零部件属于基于可靠度的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，通过历史失效数据可以得到所述待评估零部件失效的概率密度函数f(x)。然后，根据得到所述待评估零部件的累积失效概率F(x)，其中，x为所述当前行驶里程，f(x)为沿里程x的失效概率密度。之后，根据Re＝l1+l2*[1-F(x)]，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值Re，其中，l1与l2为系数，且例如，当健康状态得分为百分制时，则l1可设为60，l2可设为0.4。
通过上述实施方式，得到三类零部件对应的剩余寿命分值，下面将描述得到所述待评估零部件的状态监测分值的实现方式。
首先，分别从THDS、TPDS、TAD、TWDS以及TFDS获取所述列车的监测数据。由于上述5个系统均会获取到不同零部件的监测数据，因此，可从中提取出与所述待评估零部件相关的监测数据。另外，如果健康状态得分为百分制，则状态监测分值的上限设置为30。下面分别针对5种系统的监测数据的处理方式进行描述。
当所述待评估零部件的监测数据中包括THDS报警数据时，THDS报警数据对应的温度报警等级分为微热、强热、激热三级，所述温度报警等级与温度报警扣分值的预设对应关系如图4所示，其中TH1,TH2,TH3具体数值需要根据车型、工况、探测站布局具体确定，但需满足：0≤TH1＜TH2＜TH3≤状态监测分值的上限(例如为30)。则根据所述THDS报警数据对应的温度报警等级，以及如图4所示的所述温度报警等级与温度报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的THDS状态参数监测分值。
当所述待评估零部件的监测数据中包括TPDS报警数据时，对于TPDS主要利用其中对于踏面损伤的报警，反映车轮踏面的健康状态，踏面损伤报警分为一级、二级、三级，其中一级报警对应的故障最为严重，如图5所示。其中TP1,TP2,TP3具体数值需要根据车型、工况、探测站布局具体确定，但需满足：0≤TP1＜TP2＜TP3≤状态监测分值的上限(例如为30)。则根据所述TPDS报警数据对应的损伤报警等级，以及所述损伤报警等级与损伤报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TPDS状态参数监测分值。
当所述待评估零部件的监测数据中包括TADS当前报警数据时，对于TADS报警主要反映轴承的早期故障，TADS报警类型分为四种，滚子故障、内圈故障、外圈故障以及其它，而且每种报警类型分为一级报警、二级报警、三级报警三个等级，等级不同代表着故障特征的明显程度不同。一级报警代表着故障特征最为明显，轴承出现故障的可能性最大。由于TADS反映的是轴承早期故障因此利用轴承报警数据对轴承健康状态进行评价时应该考虑历史报警情况，具体考虑的评价因素如下：报警等级高低、报警故障类型是否相同、报警频率、是否连续历史报警情况等。因此，要将以上因素进行量化并构造评价函数，通过评价函数数值大小反映轴承健康状态。在本发明实施例中考虑的历史报警时间长度为前预设次数探测得到的历史报警数据，例如所述前预设次数为29，则所述当前报警数据与所述历史报警数据中包括当前报警数据在内的前30次探测得到的报警数据，从而具体评价函数为：
W(X1,X2,X3,X4)＝λ3X3(λ1X1+λ2X2+λ4X4)
其中，W为所述待评估零部件的TADS状态参数监测分值；λ1,λ2,λ3,λ4为调节系数，其大小需根据具体车型、使用时间、线路及工况条件具体确定。TADS系统报警按照严重程度从高到低可分为一级、二级、三级报警。分别对一级、二级、三级报警设置扣分基数，例如，可分别设置为3，2，1。X1为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大报警等级数对应的扣分基数，例如所述当前报警数据与历史报警数据中存在的报警等级包括一级和二级，则X1为一级报警对应的扣分基数3；X2为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警等级数对应的扣分基数之和，例如所述当前报警数据与历史报警数据中存在的报警等级包括3个一级，4个二级，2个三级，则X2为3*3+4*2+2*1＝19；X3为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警次数与报警类型的商，例如所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警次数为9次，9次报警中存在内圈故障和外圈故障两种报警类型，则X3为9/2＝4.5；X4为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大连续报警次数，例如所述当前报警数据与所述历史报警数据中连续报警有3和6，则X4为6。
当所述待评估零部件的监测数据中包括TWDS监测数据时，根据预设TWDS监测数据范围以及预设数据权重，得到所述待评估零部件的TWDS状态参数监测分值。其中，可能存在所述待评估零部件的TWDS监测数据包括多个状态参数指标，则根据Himax＝Tthreshold*βi得到第i个状态参数指标对应的最大状态参数监测分值，其中，Tthreshold为状态监测分值的上限(例如为30)，βi为第i个状态参数指标对应的预设数据权重，0＜βi≤1，根据第i个状态参数指标的大小以及其在预设TWDS监测数据范围中的位置，根据其对应的最大状态参数监测分值得到第i个状态参数指标对应的状态参数监测分值。例如，当第i个状态参数指标在其预设TWDS监测数据范围中的位置为最差状态值时，则其对应的状态参数监测分值为最大状态参数监测分值。
当所述待评估零部件的监测数据中包括TFDS报警数据时，TFDS通过图像可以发现车体底部的多种故障，通过TFDS可发现故障的严重程度进行等级划分，根据具体车型以及故障危害等级确定扣分分值。本发明实施例中对故障的严重等级划分为A、B、C三个等级，分别对应扣分分值为30、20、10分，如图6所示为交叉支撑装置故障严重等级划分的示例图。则根据所述TFDS报警数据对应的严重等级，以及所述严重等级与故障扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TFDS状态参数监测分值。
当通过上述方式得到所述待评估零部件在5T系统中的状态参数监测分值之后，无论是一种系统中得到了一个状态参数监测分值，还是一种系统中得到了多个状态参数监测分值，均可根据T＝T1*α1+T2*α2+...+Ti*αi...+TN*αN得到所述待评估零部件的状态监测分值，其中Ti为所述待评估零部件在5T系统中得到的状态参数监测分值，αi为对应的预设参数权重，可根据各状态参数监测分值的重要性，进行不同的设置。
另外，当所述状态监测分值大于状态监测分值的上限时，将所述状态监测分值的上限确定为所述待评估零部件的状态监测分值。例如，当T＞Tthreshold时，则T＝Tthreshold。
另外，在本发明的一种实施方式中，当所述待评估零部件为列车的轴承时，其可通过联合报警得到其状态监测分值。其中，THDS，TADS的监测是针对轴承的，TPDS反映踏面损伤大小，当踏面损伤出现时会出现冲击载荷可能导致轴承故障，因此有必要对三者进行联合考虑。具体方式是当THDS出现热轴报警时查询：1)第一预设日期(例如30)内TADS监测数据；2)第二预设日期(例如15)日内TPDS监测数据；3)该列车最近一次TFDS动态检查记录。如果TADS、TPDS出现报警、TFDS发现轴承甩油，在原有单个系统得到的状态参数监测分值进行适当增加。如图7所示，其中具体扣分分值可调，可根据具体车型、使用时间、线路及工况条件具体确定，但应大于原单个设备的单个系统得到的状态参数监测分值。
通过上述实施例得到所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值之后，根据G＝U-T得到所述待评估零部件的健康状态得分G，其中U为所述待评估零部件的剩余寿命分值，T为所述待评估零部件的状态监测分值，且若是所述待评估零部件的健康状态得分采用百分制，满分为100，则60≤U≤100,T≤30。
通过本发明实施例，可以实现对货车技术状态的实时监测、健康状态的科学评判、货车故障精准修理、大幅节约检修成本、加快车辆周转速度、提高运输效率。对于铁路货车上的不同零部件具有不同的失效形式和失效原因，有的根据固定使用年限报废，有的由于性能退化而失效，有的通常由于偶发故障而失效，对于车轮和轴承又有在线监测设备进行监测。因此本发明实施例将零部件分为全寿命零部件、基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件，从而针对待评估零部件的不同类型得到对应的剩余寿命分值，另外还利用5T得到的监测数据得到对应的状态监测分值，从而得到待评估零部件的健康状态得分。另外，本发明实施例中根据零部件的运用里程得出的零部件剩余寿命得分构成了零部件得分的主体，剩余寿命得分更多的是反映同类零部件的健康状态沿里程的演变规律，在线监测设备所记录的监测情况更能反映零部件个体情况。因此，本发明实施例采用两种评价手段进行综合，将状态监测出现异常作为扣分项扣分范围在0-30分，通过合理的扣分规则对零部件进行扣分。根据目前单个监测设备能够较好的实现对轴承、轮对状态的监测，但在预报准确性上还存在不足，误报现象时常发生，因此发明实施例充分利用了不同监测设备之间的关联性。当多个预警设备同时出现报警时认为该零部件发生故障的概率更高，因此应对扣分进行综合处理，降低了误报数据对模型的干扰又提高了模型对真实故障的反映速度。
相应的，本发明实施例还提供一种列车零部件健康状态的评估装置，所述装置用于执行上述实施例所述的列车零部件健康状态的评估方法。
相应的，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例所述的列车零部件健康状态的评估方法。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种列车零部件健康状态的评估方法，其特征在于，包括：
获取列车的里程数据以及待评估零部件的监测数据；
按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值；
根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值；
将所述待评估零部件的剩余寿命分值与状态监测分值的差值确定为所述待评估零部件的健康状态得分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评估零部件的类型包括：全寿命零部件、基于退化规律的使用寿命零部件以及基于可靠度的使用寿命零部件，其中，所述全寿命零部件是指价值高，实行强制报废的关键零部件，所述基于退化规律的使用寿命零部件是指由于退化造成的零部件失效的使用寿命零部件，所述基于可靠度的使用寿命零部件是指由于偶发故障造成零部件失效的使用寿命零部件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：
当所述待评估零部件属于全寿命零部件时，获取所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值，并从所述里程数据中提取运营里程和前一次检修后运营里程；
将所述待评估零部件的寿命里程限值与运营里程的差值确定为使用剩余寿命里程，并将所述待评估零部件的检修里程限值与前一次检修后运营里程的差值确定为检修剩余寿命里程；
判断所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值是否相同；
当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值相同时，根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L，其中，m1与m2为系数，且m1+m2＝1，Dr为所述检修剩余寿命里程，Dmax为所述检修里程限值；
当所述待评估零部件的寿命里程限值与检修里程限值不相同时，判断所述使用剩余寿命里程是否大于零；
当所述使用剩余寿命里程大于零时，根据得到所述待评估零部件的剩余寿命分值L。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：
当所述待评估零部件属于基于退化规律的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，并根据yi＝fi(z|θi)得到所述待评估零部件的第i个退化参数对应的当前退化量yi，其中，z为所述当前行驶里程，fi为所述第i个退化参数对应的退化模型，θi为所述第i个退化参数对应的模型参数；
根据所述待评估零部件的每个退化参数对应的退化量限度范围以及当前退化量，根据得到所述待评估零部件的第i个退化参数的退化分值Yi，其中，yimin与yimax分别为第i个退化参数的对应的退化量限度范围中的最差使用限度与最优使用限度，g1与g2为系数，且g1+g2＝G，G为健康状态满分分值；
获取所述待评估零部件的退化参数的个数；
当所述待评估零部件的退化参数的个数为一时，将所述退化分值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值；
当所述待评估零部件的退化参数的个数大于一时，将多个退化参数对应的退化分值中的最小值确定为所述待评估零部件的剩余寿命分值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述待评估零部件的类型，根据所述列车的里程数据以及类型对应的剩余寿命评分模型，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值包括：
当所述待评估零部件属于基于可靠度的使用寿命零部件时，从所述里程数据中提取当前行驶里程，并根据得到所述待评估零部件的累积失效概率F(x)，其中，x为所述当前行驶里程，f(x)为沿里程x的失效概率密度；
根据Re＝l1+l2*[1-F(x)]，得到所述待评估零部件的剩余寿命分值Re，其中，l1与l2为系数，且
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评估零部件的监测数据，得到所述待评估零部件的状态监测分值包括：
分别从THDS车辆轴温智能探测系统、TPDS货车运行状态地面安全监测系统、TADS铁路货车滚动轴承早期故障轨边声学诊断系统、TWDS货车轮对尺寸动态检测系统以及TFDS铁路货车运行故障动态图像监测系统获取所述列车的监测数据；
从所述列车的监测数据中提取所述待评估零部件的监测数据；
当所述待评估零部件的监测数据中包括THDS报警数据时，根据所述THDS报警数据对应的温度报警等级，以及所述温度报警等级与温度报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的THDS状态参数监测分值；
当所述待评估零部件的监测数据中包括TPDS报警数据时，根据所述TPDS报警数据对应的损伤报警等级，以及所述损伤报警等级与损伤报警扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TPDS状态参数监测分值；
当所述待评估零部件的监测数据中包括TADS当前报警数据时，从TADS中获取所述待评估零部件前预设次数探测得到的历史报警数据，并根据W(X1,X2,X3,X4)＝λ3X3(λ1X1+λ2X2+λ4X4)，得到所述待评估零部件的TADS状态参数监测分值W，其中，X1为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大报警等级数对应的扣分基数，X2为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警等级数对应的扣分基数之和，X3为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中报警次数与报警类型的商，X4为在所述当前报警数据与所述历史报警数据中最大连续报警次数，λ1,λ2,λ3,λ4为调节系数；
当所述待评估零部件的监测数据中包括TWDS监测数据时，根据预设TWDS监测数据范围以及预设数据权重，得到所述待评估零部件的TWDS状态参数监测分值；
当所述待评估零部件的监测数据中包括TFDS报警数据时，根据所述TFDS报警数据对应的严重等级，以及所述严重等级与故障扣分值的预设对应关系，得到所述待评估零部件的TFDS状态参数监测分值；
根据所述待评估零部件的状态参数监测分值以及对应的预设参数权重，得到所述待评估零部件的状态监测分值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述得到所述待评估零部件的状态监测分值之后，所述方法还包括：
当所述状态监测分值大于状态监测分值的上限时，将所述状态监测分值的上限确定为所述待评估零部件的状态监测分值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述待评估零部件的健康状态得分小于维修阈值时，提示所述待评估零部件需要进行维修。
9.一种列车零部件健康状态的评估装置，其特征在于，所述装置用于执行上述权利要求1-8任一项所述的列车零部件健康状态的评估方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述权利要求1-8任一项所述的列车零部件健康状态的评估方法。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111597634A (zh) * 2020-05-12 2020-08-28 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种确定动车组性能参数的方法及装置
CN111754127A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 苏州博而特智能技术有限公司 一种磨机衬板寿命的实时数字化评估方法及装置
CN112037182A (zh) * 2020-08-14 2020-12-04 中南大学 基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质
CN112188436A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 四川紫荆花开智能网联汽车科技有限公司 一种基于v2x通信的车载单元监测系统和方法
CN112782236A (zh) * 2019-11-11 2021-05-11 株洲中车时代电气股份有限公司 变流器柜体的材料状态监测方法、系统、装置及存储介质
CN113297033A (zh) * 2021-05-28 2021-08-24 长安大学 基于云端监测数据的车辆电控系统健康评估方法和系统
CN113378286A (zh) * 2020-03-10 2021-09-10 上海杰之能软件科技有限公司 一种疲劳寿命预测方法、存储介质及终端
CN114216681A (zh) * 2021-11-22 2022-03-22 中国国家铁路集团有限公司 动车组滚动轴承健康状态确定方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2056094A1 (en) * 2007-10-12 2009-05-06 Universiteit Hasselt Fluorescence imaging system
CN104637021A (zh) * 2013-11-08 2015-05-20 广州市地下铁道总公司 一种状态修模式的城轨车辆辅助维修系统
EP2965877A2 (de) * 2014-07-08 2016-01-13 Günther Zimmer Verfahren und antrieb für eine vorrichtung zum beschleunigen eines auf block fahrenden getriebezuges
CN105758656A (zh) * 2016-01-25 2016-07-13 西南交通大学 一种高速列车制动部件的安全管理系统
CN106203642A (zh) * 2016-07-18 2016-12-07 王力 一种电力机车故障预测及健康管理的方法
CN107563620A (zh) * 2017-08-21 2018-01-09 云南电网有限责任公司保山供电局 一种基于设备全寿命信息的综合评价方法
CN109187240A (zh) * 2018-08-27 2019-01-11 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种轨道车辆结构件的检修周期制定方法及装置
CN109214690A (zh) * 2018-09-14 2019-01-15 安徽云轨信息科技有限公司 一种多因素综合评估车辆检修计划平衡排程系统及方法
CN109543850A (zh) * 2018-10-26 2019-03-29 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 一种铁路货车全寿命周期状态数据处理的方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2056094A1 (en) * 2007-10-12 2009-05-06 Universiteit Hasselt Fluorescence imaging system
CN104637021A (zh) * 2013-11-08 2015-05-20 广州市地下铁道总公司 一种状态修模式的城轨车辆辅助维修系统
EP2965877A2 (de) * 2014-07-08 2016-01-13 Günther Zimmer Verfahren und antrieb für eine vorrichtung zum beschleunigen eines auf block fahrenden getriebezuges
CN105758656A (zh) * 2016-01-25 2016-07-13 西南交通大学 一种高速列车制动部件的安全管理系统
CN106203642A (zh) * 2016-07-18 2016-12-07 王力 一种电力机车故障预测及健康管理的方法
CN107563620A (zh) * 2017-08-21 2018-01-09 云南电网有限责任公司保山供电局 一种基于设备全寿命信息的综合评价方法
CN109187240A (zh) * 2018-08-27 2019-01-11 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种轨道车辆结构件的检修周期制定方法及装置
CN109214690A (zh) * 2018-09-14 2019-01-15 安徽云轨信息科技有限公司 一种多因素综合评估车辆检修计划平衡排程系统及方法
CN109543850A (zh) * 2018-10-26 2019-03-29 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 一种铁路货车全寿命周期状态数据处理的方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
沈功田 等: "大型机械系统的健康管理理论研究及应用设想", 《机械工程学报》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112782236A (zh) * 2019-11-11 2021-05-11 株洲中车时代电气股份有限公司 变流器柜体的材料状态监测方法、系统、装置及存储介质
CN113378286B (zh) * 2020-03-10 2023-09-15 上海杰之能软件科技有限公司 一种疲劳寿命预测方法、存储介质及终端
CN113378286A (zh) * 2020-03-10 2021-09-10 上海杰之能软件科技有限公司 一种疲劳寿命预测方法、存储介质及终端
CN111597634A (zh) * 2020-05-12 2020-08-28 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种确定动车组性能参数的方法及装置
CN111597634B (zh) * 2020-05-12 2023-10-10 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种确定动车组性能参数的方法及装置
CN111754127A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 苏州博而特智能技术有限公司 一种磨机衬板寿命的实时数字化评估方法及装置
CN112037182A (zh) * 2020-08-14 2020-12-04 中南大学 基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质
CN112037182B (zh) * 2020-08-14 2023-11-10 中南大学 基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质
CN112188436A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 四川紫荆花开智能网联汽车科技有限公司 一种基于v2x通信的车载单元监测系统和方法
CN112188436B (zh) * 2020-09-28 2023-02-28 四川紫荆花开智能网联汽车科技有限公司 一种基于v2x通信的车载单元监测系统和方法
CN113297033A (zh) * 2021-05-28 2021-08-24 长安大学 基于云端监测数据的车辆电控系统健康评估方法和系统
CN113297033B (zh) * 2021-05-28 2024-03-01 长安大学 基于云端监测数据的车辆电控系统健康评估方法和系统
CN114216681A (zh) * 2021-11-22 2022-03-22 中国国家铁路集团有限公司 动车组滚动轴承健康状态确定方法及装置

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