PHM 技术在城市轨道交通AFC 系统中的应用研究

张 坤

（北京轨道交通路网管理有限公司，北京 100101）

1 研究背景

自动售检票（AFC）系统在城市轨道交通运营中直接面向乘客，并为其提供优质服务，是城市轨道交通安全、效率、服务的综合体现。因此，采用AFC 系统的故障诊断预测和健康管理（PHM）技术可以在很大程度上提高该系统运营的安全管理水平。北京市轨道交通AFC 监视中心系统自2017 年10 月上线以来，通过在每台AFC 系统终端设备上安装旁站软件，已实现对全路网17 000 余台（套）设备运行状态及故障告警的实时监控。旁站软件即部署在终端设备及服务器上的独立应用程序，实现对各车站终端设备和服务器系统状态、设备状态和应用软件运行状态的数据实时采集，通过数据集中清洗处理，数据策略判断，实现异常情况的实时告警，为其他业务模块提供数据支撑。随着北京智慧地铁科研项目的开展及《北京智慧轨道交通发展行动策划方案》的要求，如何通过深化感知AFC 状态信息和故障信息进行故障预测，进而优化现有维修策略，实现从故障修、计划修向状态修、预测修的转变，成为AFC 管理团队面临的重要课题。

为解决以上问题，本研究拟提出通过PHM 技术对北京市轨道交通AFC 系统的运行状态数据进行分析，以进行准确的故障诊断和预测，进而能够预测未来健康状况及故障，并得出合理的维修方法，使该系统中存在的风险降到最低，达到安全、高效、精益、优质的运营目的。

2 PHM 技术概述

2.1 PHM 技术及应用现状

PHM 技术是利用先进的传感器广泛获取设备状态信息，通过数学模型或其他预测方法进行故障预测，然后根据故障预测结果，科学合理地制定维修保养方案，进而达到降低维修成本、提高设备运行可靠度的目的。

目前，PHM 技术在国外工程实践中应用较为广泛，比较成熟的项目有美军F-35PHM 项目。根据美军的统计数据，采用PHM 技术后，F-35 战斗机的故障不可复现率降低了82%，维修人力减少了20%～40%，后勤规模缩小了50%，飞机的使用与保障费减少了50%。

在我国，PHM 技术研究起步较晚，目前主要是以系统和理论研究为主，而工程实践较少且主要应用于航空领域及军事领域，在其他领域尤其是在城市轨道交通行业还没有成熟的PHM 平台。

2.2 PHM 技术优点

与既有的运营维修技术相比，PHM 技术具有以下优点：

（1） 可提高产品的可靠性；

（2） 在安全性方面，可提前进行故障预警，避免灾难性事故的发生；

（3） 在可维护性方面，消除冗余检查，尽可能减少计划外维修，降低测试设备要求；

（4） 在系统设计和分析方面，改进设计和质量评定，可提高可靠性预测的准确性；

（5） 在生命周期成本方面，可降低运营和维护成本。

3 AFC 系统应用 PHM 技术设计

3.1 设计目标

在北京市轨道交通AFC 系统中应用PHM 技术，需要依托AFC 监视中心系统，在当前设备运行状态实时感知和设备故障告警实时监控的基础上，进一步提升信息采集的深度和维度。通过故障预测模型，AFC 监视中心系统提前对即将发生的故障进行告警提示，并结合设备使用、维修人员分布、产品备件数量、运维模式等情况，制定经济合理的维修保障方案，以达到降低AFC系统维修保养成本、保障设备运行安全稳定、提升票务服务品质、打造北京市轨道交通特色AFC 管控模式，以及提升经济效益和社会效益的目的。

图1 AFC 系统应用PHM 技术的架构示意图

3.2 系统架构

AFC 系统应用PHM 技术的架构示意图如图1所示。首先，系统利用旁站软件及先进的传感器实时监测并采集终端设备的运转情况、服务器系统状态，以及应用软件运行状态，同时系统结合事先录入的设备产品设计信息、实验室检验测试报告以及设备历史故障等信息，提取出故障预测数据信息。然后，利用模糊预测或专家预测等预测方法进行故障预测，并根据实验室测试结果不断修正故障预测模型，以确保故障预测的准确性。最后，AFC 管理团队根据故障预测结果进行智慧调度决策，以及制定经济、科学、合理的AFC 设备维修保养方案。

4 PHM技术主要功能介绍

4.1 信息采集与状态监测

信息采集与状态监测系统是PHM 系统的基础，全面的数据信息可以有力支撑故障预测。根据城市轨道交通AFC 设备的运营服务模式、构成模块、使用特征及故障类型等特点，可以将需要采集的信息大致分为基础信息、运转信息、故障信息3 大类，地理信息、环境信息、产品信息、服务状态等8 小类共56 条信息，具体如表1 所示。

4.2 数据提取

北京市轨道交通所辖17 000 余台（套）AFC 终端设备，信息采集量巨大，为保证信息完整准确，降低冗余度，应按照《北京市轨道交通AFC 系统设计与实施技术规范》等文件规定，完成数据提取，保证标准统一、特征明显。同时，为保证准确反映设备运营状态，AFC 管理团队、各运营企业及车站需要及时了解施工、维护、设备关停轮换等信息，剔除非正常数据，以防止影响故障预测结果。

4.3 故障预测

导致AFC 设备发生故障的因素很多，例如，设备中的某个模块达到使用寿命，设备使用强度过大，或长时间的高温，因此可以考虑采用模糊综合评价模型进行故障预测。模糊综合评价模型是通过对系统中的每个因素进行单独评价，然后将所有因素进行综合模糊评价，其优点在于可以将定性评价转化为定量评价，系统清晰地解决非确定性问题。城市轨道交通模糊综合评价模型的建立步骤具体如下。

（1）确定评价指标集合。将影响城市轨道交通AFC终端设备运转的主要因素构成一个集合： U = {u1，u2，…，um}，um表示影响评价对象的第m 个因素。本文研究的评价指标集合具体为：u1表示AFC 系统构成，u2表示设备构成，u3表示设备环境，u4表示设备运转情况等。

（2）建立权重集。由于评价指标集合中的因素重要程度不同，因此需要对不同指标分别赋予相应的权数，即分别建立第一层级、第二层级、第三层级的权重集等，设为B = {b1，b2，…，bn}，bn表示第n 层级的权重。关于权数的确立，可依托AFC 系统的专家团队进行确定，也可以采用因子分析法确定权数。

（3）确定评语集。依托北京市轨道交通指挥中心AFC 专家团队，建立评价集为V = {v1，v2，…，vn}，vn表示第n 个评语。本文研究的评语集合具体为：v1表示极高风险，v2表示高风险，v3表示中风险，v4表示低风险等。

（4）建立评判矩阵。根据隶属度计算公式，确定模糊关系评判矩阵R（m×n）为：

（5）确定模糊综合评价模型Y 为：

式（2）中，yk表示第k 个输出结果。

（6）根据最大隶属度原则确定最终输出结果，即选择综合评价最大值所对应的评语确定AFC 系统的状态类别。

（7）修正评价模型。利用AFC 检测中心实验室测试验证故障预测结果修正故障预测模型。

表1 PHM 系统采集的信息

4.4 健康管理

健康管理模块主要包括智慧运维调度和制定维修保养方案两部分内容。智慧运维调度是指根据故障告警、故障预测以及设备使用情况，综合考虑人员、备件分布实际，在保证设备运营安全的情况下，科学经济地向维修人员派发工单，并提供故障原因预测、处置方法指导、历史故障信息及解决方案、所需工具配件等信息。制定维修保养方案是指优化现有故障修、计划修的维修策略，根据故障预测结果向状态修、预测修转变，以达到减少产品配件库存及多余的维修保养，继而降低AFC系统维修保养成本的目的。

5 AFC 系统应用 PHM 技术的难点

5.1 数据采集处理量大

北京市轨道交通AFC 系统每日服务乘客约600 万，PHM 系统因此需要采集的信息量巨大。目前，监视中心利用旁站软件日采集交易类数据1 500 万余条、状态类数据9 亿余条。为保证故障预测的准确性，数据采集量会大幅增加，进行数据采集处理的压力则较大。

5.2 预测模型准确性需要验证

使用模糊预测模型及专家预测法可以充分利用公司专家资源进行故障预测，且预测的模型较为简单。但是，由于故障预测具有不确定性，且AFC 系统并不是一个独立系统，易受网络、传输、乘客使用等多种因素影响，因此预测模型准确性需要进行验证。同时，不同的故障，由于其特点不同，是否可以利用同一种模型也需要进行验证。

6 结论

本文通过研究应用PHM 技术解决AFC 系统的故障预测与健康管理相关问题，得出如下结论。

（1）PHM 技术融合了故障诊断、故障预测以及自主式保障等技术，可以提高设备的安全性、可靠性，减少设备的故障率，保持设备合理的维修频率，节约人力、物力资源。

（2）传统AFC 系统的运营维修是计划修，即为满足运营服务的要求，运营企业需对所有的故障设备进行维修，且维修时间要求基本一致，维修维护成本高。随着PHM 技术的发展，采用其对AFC 系统的基础、运转及故障信息进行采集分析，进而对AFC 系统进行故障预测，并根据每座车站当前时段的客流特点，精准地计算出运营时段内每站每类型设备提供服务的数量，当1 台设备发生故障时，可合理分配设备维修时间，提高维修效率，降低维修成本。

（3）在北京市轨道交通中应用PHM 技术，由于数据采集及处理任务量大，故障预测与利用实验室验证也较为困难，因此，下一步需要细化信息采集的数据种类、优化故障预测模型、明确检验测试方案等工作，以推进PHM 技术在北京市轨道交通中落地。