动车组轴承温度监控和预测分析

杜学健 , ,孙朋飞  ,付云强

摘要

中国高速动车组经过多个发展阶段阶段，逐渐形成了速度等级全面、运营环境多样、能满足不同运输需求的多个系列、型号动车组。高速动车组以其安全可靠、高效便捷的特点，为经济社会发展注入了生机与活力。高速动车组具有丰富、完备的状态监控、预防系统，尤其体现在转向架各部分温度监控上，车载系统可以实时监控各温度，按照设计的阈值进行预警、报警，实现在线安全监控。然而在线监控触发预警、报警后处置过程对运输秩序、检修秩序影响较大，本文通过分析轴承温度特征，实现轴承温度的预测，提前发现隐患，早介入早处置，以期实现降低影响的目的。

关键词：动车组    轴承    温度    预测

一、轴承组成

轴承安装在轴的两端，用于将车体载荷传递给轮对。各轴承的温度均设有传感器监控，轴箱轴承常用圆锥滚子轴承或圆柱滚子轴承，使用油脂润滑。轴承由滚子、保持架、密封罩、内外圈等部分构成，一般采用自密封结构。

二、轴温监测系统组成

轴温监测系统一般由轴温主机、轴温传感器组成，传感器布置于轴箱上，轴温主机布置于车厢电气柜内，通过电缆相连。轴温传感器一般由PT100铂电阻制作，并且在每一监测点设置了双路温度传感器，提升了温度监控系统的可靠性。由于轴温主机和传感器之间距离较远，导线长度较长，为提升温度检测的精度减小误差，系统采用开尔文4线制高精度温度测量电路，轴温主机通过一对导线向传感器输出恒定小电流，通过另一对导线监控电压，小电流可以减少铂电阻发热，电压监控模块的高内阻可以避免导线电阻影响。智能动车组设置了复合传感器，可以同时监控温度和振动信号，更加有利于轴承状态的监控预警。

轴温主机主要由电源板卡、PT板卡、CPU/MVB板卡、ADDIO板卡构成，接入两路冗余DC110V电源，同时设置了两个CPU/MVB板卡，极大的提高了系统的可靠性。系统输入电源电压在DC77V ~ DC137.5V之间可以正常工作，同时有电源防反保护。CPU/MVB板卡用于处理轴温主机温度信号，向车辆MVB网络发送温度数据和报警信号。

三、车载温度预警报警

轴温主机通过传感器采集温度后，与设定值进行比较，判断轴温状态，并通过MVB网络向中央控制单元发送报警信息，由中央控制单元根据报警信息采取限速动作。主要的报警功能有三级，轴温升高：温度传感器温度输入值合理，绝对阈值100℃、相对阈值30℃（与同侧其他轴端温度平均值比较）；轴温预警：温度传感器温度输入值合理，绝对阈值120℃、相对阈值50℃（与同侧其他轴端温度平均值比较）；轴温报警：温度传感器温度输入值合理，绝对阈值140℃、相对阈值65℃（与同侧其他轴端温度平均值比较）。

发生轴温预警后，司机显示屏显示“XX车XX轴X位轴温预警”，TCMS提示限速200km/h，维持运行，若TCMS提示限速200km/h且列车速度大于200km/h，1分钟后速度未低于200km/h，列车自动施加最大常用制动至速度200km/h以下。列车限速200km/h后，若温度恢复到门槛值以下，且TCMS连续3分钟收到温度正常信息后自动消除故障，取消限速，恢复运行；若故障再次出现，1分钟后自动限速200km/h运行，故障不可恢复。

发生轴温报警后，司机显示屏显示“XX车XX轴X位轴温报警”，TCMS自动限速40km/h，（司机需立即停车，汇报调度，下车检查）。经人工点温确认后若为误报警则汇报调度，通过司机显示屏人工选择切除误报警故障点，取消限速，维持正常运行，回库检修；若温度异常，在司机显示屏上选择发生轴温报警，限速40km/h到达就近站台更换车底。

四、轴承温度产生分析

轴承温度主要由发热量和散热量共同决定，散热条件主要与外温、速度等相关，轴箱附近外温低、空气流动速度快更有利于散热。同时长时间阳光照射也会在一定程度上影响轴承温度，夏季观察车组轴温特点，动车组向阳一侧轴承平均温度明显比另一侧高。高速动车组运行里程长，速度高，尤其直达车组，中间停站少，对轴承温度有很大影响。

轴承发热主要与摩擦力矩有关，摩擦力矩主要包括三个方面：由载荷引起的摩擦力矩、因润滑剂粘性摩擦产生的力矩以及滚子端面与挡边产生的滑动摩擦力矩。对于圆锥滚子轴承，滚子和挡圈接触区域的摩擦力矩占比较高。轴承的发热功率与轴承转速和摩擦力矩正相关，摩擦力矩与转速正相关，因此轴承转速越高其发热功率越大。

五、数据存储与传输

轴温数据通过轴温主机监控和记录，存储在轴温主机内部的存储器上，可以通过特定的软件读取轴温数据和报警数据等。动车组同一牵引单元内基于MVB网络进行通信，网络中各设备具有不同的端口地址，按照通信协议规范，进行数据传输。轴温主机由CPU进行数据处理，通过MVB卡向列车MVB网络发送温度数据和报警数据，车辆中央控制单元接受并处理温度预警、报警信息，同时由远程主机将温度数据发送到后台服务器，地面人员使用客户端，可以访问服务器中的温度数据。

六、温度预测

通常受限于远程主机CPU处理能力、网络带宽能力等限制，不能发送全部温度数据，通常采用间隔采样的方法，将采集的数据传输到后台服务器，因此服务器上的温度数据是经过一定程度的删减。温度数据正常情况下是连续的不能突变的值，因此可以对服务器数据进行整理、过滤去除不可信温度值，对缺失的数据采用差值法进行补全。同样对速度值进行差值法补全，并将时间对齐。经过处理的数据仍能够有效的反映出轴承温度和速度的相对变化趋势，可以用于分析预测轴承温度变化趋势。

通过现有数据对列车速度和温度进行对比分析，可以得到一个列车温度和速度相关性的结论，在列车加速运行时，轴承温度逐渐上升，列车开始匀速运行时，轴承温度仍在上升，以时间为横轴绘制曲线，此时温度曲线的最高点滞后于速度曲线。列车继续匀速行驶，轴承温度区域稳定，最后达到平衡，速度下降后由于轴承发热功率降低，温度随之下降。

针对轴承温度的预测主要由两方面，一是短时间内轴承温度变化迅速的，二是长大区间温度持续上升临近预警、报警值的。轴承温度与车组运行速度有强相关性，车组速度受线路运行条件限制，不同区间有不同的限速，直至到达车站停车，可以观察到速度曲线和温度曲线在不断上下波动，变化趋势相近。

为了便于更准确的预测轴承温度趋势，可以对不同车组不同工况的轴承温度数据进行采集分析，获得某个特定区间正常的温度的最大值和变化率特征。通过远程数据获得实时轴温数据，对数据进行过滤分析，获得当前的温度最大值和变化率特征。对于温度变化率超过正常变化率时进行预报。通过对整列动车组的当前温度数据的分析，可以找到明显离群的温度点位，对明显离群的温度进行预报。通过对最大值的监控对比，反映出轴承状态的变化，对变化较大的进行预报。

通过预报可以提前采取措施，在车组检修或者运行保障方面进行预防性处理，在很大程度上可以提升安全性、减小隐患风险。

七、结论

本文对动车组轴承温度的监控原理、轴承温度监控系统的组成进行了分析，轴温系统组成设计了充足的冗余保护，系统安全可靠。对车组预警、报警逻辑和保护动作进行了分析，预警报警可以在轴承温度发生异常变化时，及时并且自动通过TCMS控制列车运行速度，保护动作安全有效。对轴温温度产生和温度预报进行了分析，结果表明，可以对现有数据进行深入挖掘，获取不同区段、气候条件下的温度最大值、温度变化率特征，比对远程数据对当前温度最大值、温度变化率特征，超出范围或者数值出现离群时，进行预报，通过预报可以提前采取措施，减小运行风险，排除安全隐患。

参考文献

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