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基于Petri网的地铁车辆远程故障诊断

来源: 树人论文网发表时间:2020-07-01
简要:摘 要: 针对当前地铁车辆故障,特别是电气故障判断的自动化需求,结合Petri网故障树判断方法,对某型号的地铁车辆故障进行判断。先对Petri网进行简单的概述,然后构建电气系统的

  摘 要: 针对当前地铁车辆故障,特别是电气故障判断的自动化需求,结合Petri网故障树判断方法,对某型号的地铁车辆故障进行判断。先对Petri网进行简单的概述,然后构建电气系统的Petri网模型,并定义相关的规则,最后搭建Petri网模型验证平台,对上述的地铁车辆传动系统故障进行判断,结果通过地面服务器展示出来。

  关键词: 模糊Petri网; 故障树; 地铁车辆

  0 引言

  隨着我国城市地铁建设步伐的加快,使得我国开始逐步步入地铁化的时代。地铁作为现代城市的标志,具有速度快、干扰小等特点,受到城市管理者的欢迎。但是地铁车辆上,包含各种类型的电气设备,一旦其中的某个电气设备出现问题,势必严重影响车辆的运行,严重的甚至引发事故。因此,加强对电气系统的故障诊断,是保障地铁车辆安全稳定运行的关键。本文则在以往研究的基础上,提出一种基于Petri网的地铁车辆故障诊断模型,并搭建试验平台对其可行性进行验证。

  1 模糊Petri网概述

  Petri网是一种数学表示,主要用以对离散并行系统进行表示。Petri网提出于上世纪60年代,由当时著名物理学家卡尔·A·佩特里发明并提出,主要适应于异步、并发计算机模型的描述。传统Petri网主要包含四元组,分别为库所、变迁、输入函数以及输出函数。在这样的四元组上,任何图像都能被成功映射。在此基础上,Petri网若是能够与当前先进的人工智能理论进行结合,将会使Petri网能够描述系统静态结构与动态性质这一优势发挥到极致,从而对更加复杂的问题进行解决。模糊Petri网FPN概念是在知识表示不确定性的情况下被提出,目前已成为Petri网研究领域中一大重点研究方向。相较于传统经典Petri网,模糊Petri网在开展物理系统并行及并发行为的描述与分析时,其思维模式更加贴近于人们的认知方式。同时,模糊Petri网还具备描述结构直观清晰等优势。与经典Petri网的四元组不同,模糊Petri网通常被定义为八元组,如式(1)。

  在式(1)中,P代表库所节点的有限集合,P={p1,p2,…,pn};T代表变迁节点的有限集合,T={t1,t2,…,tm};D代表命题的有限集合,D={d1,d2,…,dn};I为输入函数,主要是对库所至变迁之间的关系进行映射;O为输出函数,主要代表变迁与库所之间的映射;f为关联函数,是变迁至0,1之间的实数值映射;α为库所至0,1之间的实数值映射;β代表库所至命题之间的所有映射。

  2 地铁车辆电气系统故障模型构建

  2.1 研究具体结构

  为进一步研究模糊Petri网在地铁车辆故障诊断问题,本文以该型号地铁车辆电气系统为例,通过Petri网实现对地铁车辆电气系统故障的诊断。具体结构如图1所示。

  该地铁车辆结构中,采用6辆编组型式,配置有4M2T的动力分散性装置。牵引传动系统主要采用VMF逆变器-异步牵引电动机,构成交流传动系统。这种牵引传动系统内部由受电弓、牵引逆变器以及牵引电机等多项设备构成,主要包含了两个牵引单元,这两个牵引单元之间的关系为相对独立。各牵引单元中包含了受电弓1台、高速断路器与牵引逆变器各两台以及牵引电机8台。

  2.2 电气系统故障树表示机制

  地铁车辆牵引传动系统故障模型的建立必须依靠FTA(故障树分析)中部分常用符号,将这些符号作为故障模型的建模元语言。由于本文仅选用故障树分析当中的符号进行地铁车辆牵引传动系统故障模型的构建,因此,后续建立起的牵引传动系统故障模型并非故障树。笔者之所以选取故障分析符号为建模元语言,主要是出于对故障诊断领域中故障树应用基础地位的考虑,其应用目的在于使牵引传动系统故障模型能够摆脱各项故障诊断算法。具体建模符号表如表1所示。