铁路转辙机远程状态监测外文翻译资料

 2021-11-20 11:11

英语原文共 18 页

铁路转辙机远程状态监测

摘要

本文介绍了牛津大学对铁路转辙机状态监测方面的研究工作。所开发的状态监测系统包括多种用于获取不同轨旁参数的数据传感器。要记录的关键事件包括转辙机操作的时间戳、与转辙机相关联的箱盖的打开和关闭、手动曲柄的插入和移除、供电电流的损失以及列车的通过。该系统还具有内置的网络功能。这允许使用网络浏览器的远程操作员随时观察转辙机的状况,同时还可以自动下载获取的数据进行脱机分析,从而提供更详细的有关受监控转辙机运行状况的信息,并且还可以通过电子邮件向相关人员发送简短的每日状况报告。最后,本文对四种轨旁安装系统进行了经验总结。

1 引言

轨旁的铁路信号设备(包括转辙机)的故障目前约占目前所统计的由于信号问题引起延迟故障的60%。意料之中的是,人们对铁路安全和铁路维护的优化管理越来越感兴趣。随着微电子技术和信息技术在过去几十年的快速发展,在现有的铁路设备上(如转辙机)增加一个低成本、高质量的状态监测系统已成为可能,并且得以降低设备突然故障的可能性,提高铁路服务质量。基于牛津大学和来自英国与澳大利亚的西屋信号公司之间的合作关系,利用牛津大学开发的一些技术验证工业仪表,研究开发了用于铁路转辙机的在线监测系统。

2 铁路转辙机状态监测

转辙机是铁路网的重要组成部分,在两条替代线路之间转换轨道。它们的可靠性直接影响铁路系统的服务质量。《2001年铁路安全报告》指出,导致列车延误的信号故障数量与前一年大致相当,但与每起事故相关的延误总数在一年内显著增加。英国铁路运营商RailTrack plc拥有32000公里的铁路和2500个车站,据报告,在1999-2000年间造成延误的信号故障数量超过25000次,而由此产生的延误总计达760000分钟。

这类故障属于普通突发性故障,铁路运营公司通常没有预警。由于转辙机故障导致的交通延误可能代价高昂,因此,对转辙机和转辙机操作设备的最大可靠性的要求是高效铁路运输系统的一个基本要求。转辙机的维护通常以固定的间隔进行,例如每隔4、13、52周进行一次。计划的维护水平从基本维护到全面维护各不相同。虽然这些间隔是由制造商和铁路服务公司对故障事件进行统计分析后确定的,但上述报告表明,这种维护方法不一定足够。本文提出的另一种方法是对转辙机和转辙动作进行连续监测,以提高维护效率。

3 典型铁路转辙机的构造及其故障分析

分析了由西屋信号公司制造并在英国广泛使用的典型转辙机(63型)的运行功能和故障模式。英格兰东南部一段13英里长的轨道的故障统计数据已完成记录,其中包括170个63型转辙机。1994年1月1日至1998年12月21日,共记录故障937次。分析的总体目标是确定这些故障是否可以通过适合的传感器和预测监控设备来识别,并对即将发生的故障提供高级预警。

图1 简化的铁路转辙机

图1显示了转辙机及其连杆的简化图。从图中可以很容易地理解其工作原理:首先将电机扭矩传递给离合器,然后传递给皮带和滚珠丝杠,从而将旋转力矩变为轴向力。使用曲柄使得力方向改变90度以驱动交换轨。轨道有两个运动方向,要么向外推(“反向”运动),要么向内拉(“正常”运动)。当交换轨移动到预定位置时,有一个使用锁片的机构固定交换的位置。同时也有几组由探测器叶片操作的电气接触器,将转辙机是否移动到所需位置的信息传输到控制系统(或联锁系统)。

对布局中170个转辙机记录的所有937个故障进行分析,从而确定表1中所述的3个主要故障类别。对每个故障类别进行分析,以确定原因和影响以及可能的测量特征。

表1 转辙机的故障类别

类别

故障次数

%

单个零件故障(占总数的百分比)

转辙机外部故障(机器外部构件,如滑动支架、固定装置、担架等)

521

55.61

滑动支架故障(21.1%),配件故障(10.5%),辅助驱动器故障(5%),障碍物(10.1%),担架/驱动器故障(6.1%),误用(2.8%)

转辙机(机器内部)

216

23.05

转辙机锁定失调(OOA)(5.9%),检测OOA故障(3.2%),离合器故障(4.5%),电路控制器故障(4.5%),电机故障(1.3%),手摇曲柄故障(0.8%),机箱固定件故障(2.1%),保险丝和接线故障(0.8%)

N.F.F.(未发现故障)

200

21.34

测试正常(11.3%),手动曲柄断裂(3.i%),保险丝熔断(2.6%),继电器/位置故障(l.4%),辅助探测器故障(2.9%)

合计

937

五年来记录的937个故障中,单个零件故障发生率最高的是滑动支架故障(占总数的21.1%)。这是由于润滑损失引起的摩擦阻力增加和滑动支架劣化所造成的。由于摩擦载荷逐渐增大,因此增加了转辙机所需的推力和电流,这是可以能够监测此类故障的原因。由于滑动支架问题而增加负载的其产生的影响是电机离合器打滑。离合器打滑的特点是工作时间会逐渐增加,电流会逐渐减少,这两者都可以被监控。在各点的机械联动装置中,驱动杆、锁定叶片和探测器叶片的调整损失(或转辙机锁定失调,OOA)也可能与其中一个有关,即增加或减少交换轨的移动。最终,随着运行时间、负载和电流的增加,这种效应将显现出来。

4 远程状态监测系统

可以选择一系列传感器来监测转辙机的行为,无论是即将发生还是已经发生的故障。分析表明,记录的高比例故障在性质上是递增的,因此有助于应用状态监测和故障预测技术。有些故障不是增量的,因此很难监测或预测,尤其是那些具有灾难性影响的故障。然而,它们只是一小部分,不会妨碍建立可靠的监测系统。

所开发的状态监测系统如图2所示,由4个主要部件组成:监测传感器、模拟板(执行信号调节和缩放)、FPGA板(用于ADC控制和数据预处理)和处理器板(用于数据处理和存储,以及为机器监视和数据检索提供本地和远程用户访问)。

图2 状态监测系统

4.1 监测传感器

各种用来获取轨旁数据的传感器用于测量距离、电机驱动力、驱动电流和电压、电气噪声、温度和状态变化等参数。处理器结合这些数据并需要记录的关键事件包括转辙机操作的时间戳、与转辙机相关联的箱盖的打开和关闭、手动曲柄的插入和移除、供电电流的损失以及列车的通过。图3显示了这些传感器的设置,这些传感器旨在直接或者通过信号处理提供足够的信息,以检测或准确预测上述故障。

从传感器收集的数据既可以直接使用,也可以进行后处理以帮助故障检测。例如,对于滑动支架故障(上述各转辙机的最高单类型故障模式),可以根据施加的电流、电压和交换轨的运动来估计轨道移动时间。然后,可以将估计的移动时间与测量的时间进行比较,两者之间的差异将表明系统摩擦阻力是否增加或离合器是否滑动。还可以通过检测测量的驱动力与估计的驱动力比较而进行进一步的调查。这些模型是特定于不同的机器的,需要根据记录的数据进行验证。

图3 状态监测系统传感器的设置

4.2 数据采集、预处理硬件及操作系统

如图2所示,传感器的模拟信号连接到一个模拟接口板,提供信号调节和缩放。然后信号被传送到由Xilinx4085 FPGA芯片控制的ADC转换器。FPGA从ADC中收集数据,并执行一些信号过滤及预处理,然后将数据缓冲到本地存储器(RAM)中。当收到请求时,数据通过PCI 04总线传输到PC处理器。

共有21个输入通道使用七个Sigma-Delta ADC芯片,使得分辨率高达24位。它们很灵活,可以在微秒内重新编程,从而与FPGA无缝结合,实现实时数据采集。例如,在默认(后台)操作模式下,FPGA依次监控所有21个通道。不断地对ADC重新编程,使得每个通道的采样率为500Hz。每次读取新数据时,FPGA都会检查是否启动了新的“事件”(如转辙机移动)。如果是这样,则FPGA向PC指示新事件已经开始,并重新编程ADC以执行不同的数据采集方案。例如,在转辙机运动期间,只对五个主通道进行采样,但采样率为每个通道2.5 kHz。这种高采样率使监测系统能够接收到有关转辙机动态性能的更详细信息,并为进行光谱分析和主成分分析等高级信号处理以提供足够的数据。这些数据存储在本地储存器即RAM中,以便在整个过程完成后传输到PC。随后,数据采集的正常背景模式恢复。PC104型PC机,在vxWorks实时操作系统下运行监控软件。商用PC板也是允许使用的,其包括处理器、内存、I/O、以太网、硬盘接口等;PC104总线允许垂直“堆叠”扩展板。

4.3 远程监控、控制、校准及更新功能

图4 监测澳大利亚墨尔本弗林德斯站转辙机状况的页面

监控系统提供内置的网络功能。这允许使用网络浏览器的远程操作员随时观察转辙机的状况,同时还可以自动下载获取的数据进行脱机分析,从而提供有关受监控转辙机运行状况的更详细信息。图4显示了弗林德斯站一个转辙机状况的页面,弗林德斯站是澳大利亚墨尔本的主要通勤站。其原型机于2001年1月安装。该页面提供了许多信息:

1.用户界面提供了转辙机状态的高级概述;

2.服务界面显示每个ADC通道的原始数据;

3.历史界面提供单个参数过去性能的延长时间窗口;

4.分析界面提供对详细脱机分析的大型数据库的访问。

除了网络服务器功能外,还可以通过telnet(允许用户/开发人员控制应用程序软件功能,例如重启处理器)和ftp(例如允许远程软件升级)访问系统。

4.4 离线分析和报告

离线分析主要以事件分析和数据趋势的形式提供监控转辙机状态的详细信息。事件分析的重点是转辙机每一次操作的动态性能,以及一些关键参数的值,如力大小、电流和电压的峰值、开关轨的移动时间、驱动电流的频率等。数据趋势分析是在所有测量参数上进行,并具有多个时间尺度,即日、周和月。然后搜索趋势图,寻找可能导致故障的机器状态变化迹象。如果在趋势中发现可疑特征,可通过事件分析进行进一步调查。还可以通过电子邮件向相关人员发送简短的每日状况报告消息。图5显示了驱动力的趋势图和动态行为示例。

图5 二十四小时内的驱动力峰值趋势和动态行为

5 原型经验

在英国的奇本汉姆、墨尔本弗林德斯街的主要通勤站、澳大利亚布里斯班和悉尼附近的主线路线,牛津大学建造的四个原型系统已经安装在特殊的测试轨道上进行模拟故障。系统汇总的信息每天传递给当地铁路服务公司。2001年3月18日16:00左右,弗林德斯街车站转辙机发生故障,需要在高峰通勤时间采取紧急维护措施。图6显示了故障前后左侧轨道间隙的行为。越来越不稳定的行为开始于实际故障发生前几个小时。另请注意,在表2中,转辙机上的维护操作(包括转辙机外壳的打开和关闭以及手摇曲柄的接合)自动记录为监控功能的一部分。

图6 转辙机左转轨间隙超过弗林德斯站限值

表2 状态监测系统记录的维护活动

标签

时间

注释

1

2001.3.18星期天 16:28:21

外壳打开

2

2001.3.18星期天 16:29:02

外壳闭合

3

2001.3.18星期天 16:29:14

外壳打开

4

2001.3.18星期天 16:29:15

外壳闭合

5

2001.3.18星期天 16:29:16

外壳打开

6

2001.3.18星期天 16:32:53

曲柄接合

7

2001.3.18星期天 16:56:52

外壳闭合

8

2001.3.18星期天 16:57:10

曲柄分离

6 结论

由牛津大学开发的验证工业仪表的技术将适用于更广泛的问题,例如验证更多铁路设备的性能。安装了监测系统四个铁路服务公司的积极反馈表明了这一技术在未来的前景。当前阶段的研究包括适当的信号处理技术,以预测故障和开发专用传感器。

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