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智能運維系統在車輛檢修業務中的優化及應用

2019-06-14 05:35:42孔佳麟曹海平王勇
城市軌道交通 2019年5期
關鍵詞:智能故障檢測

文/孔佳麟、曹海平、王勇

上海地鐵17號線于2017年12月30日正式開通運營。與以往線路相比,上海地鐵17號線在開通伊始就配備了車輛智能運維系統平臺,包括車聯網系統IOR,軌旁車輛綜合檢測系統SMIT、移動點巡檢系統及智能工具箱系統。這些新系統為優化車輛維護策略,降低現場人工勞動強度帶來了極大的幫助。

系統1:車地無線傳輸系統(IOR)

列車狀態監控:利用車聯網系統,實現了對正線運營列車整體狀態(包括牽引、制動、車門、空調等子系統)的全方位監控。與過去相比,員工在辦公室即可實時掌握列車狀態;同時伴隨故障自動推送功能的應用,優化了正線列車應急處置流程,處置效率也大大提高。提高檢修效率:根據系統顯示的正線列車故障,通過平臺選取相關信號及數據對該故障進行及時分析,在列車回庫前便可知曉故障原因,員工可以提前準備好修復工具及備件,待列車回庫后及時進行修復。

圖1:正線故障處置流程對比圖

圖2:IOR平臺列車實時故障列表

建立預警機制:為了提升正線故障處置效率以及盡早發現車輛隱患,在平臺上設置了預警規則24項。通過設置電機溫度預警,提前介入電機檢修工作,成功避免了多起運營故障,該預警規則提前介入檢修的成功率率超過85%。通過設置空調系統預警,包括空調不制冷預警、排氣溫度過高預警、高壓故障預警、傳感器故障&接線松動預警,提前介入空調檢修,有效減少了因為空調引起的乘客投訴。

圖3:IOR平臺預警編制界面

系統2:軌旁在線檢測系統(SMIT)

通過軌旁的360度檢測系統,員工可以通過平臺查看完成的列車外觀,檢測識別項點覆蓋60%規程檢查范圍,節省人力資源。同時系統還帶有自動識別故障功能,通過模式識別、特征匹配等數字圖像處理技術,實現車頂、車側、車底走行部異物,車頂、車側、車底走行部關鍵部件缺失、變形等異常監視。在原有日檢模式中每天需要人工檢查的項目,轉變為機器自動檢查,人工復核。

圖4:SMIT平臺360度檢測界面

通過平臺的輪對尺寸檢測及踏面擦傷檢測功能,可以對輪對進行無死角的檢查,覆蓋了常規車輪尺寸檢查的所有要求。經過激光尺校核,輪對尺寸檢測精度完全符合技術規格書要求,現已使用設備檢測數據代替日常檢修數據。對于檢測出異常的數據都進行人工復核,同時每年對設備數據準確性進行復核,確保設備可靠性。輪對擦傷檢測具備識別功能,能自動檢測輪對踏面存在的各種缺陷、擦傷以及剝離。

圖5:SMIT平臺輪對尺寸檢測界面

圖6:SMIT平臺輪對擦傷檢測界面

系統3:移動點巡檢系統

移動巡檢系統對于檢修過程與數據管理可謂意義重大,其實現了人工檢修過程的電子化,是智能運維系統不可或缺的一部分。移動巡檢是對傳統檢修模式的優化與改造,其特點如下:

·引入了工位的概念,規范了檢修作業的行徑路線。真正做到了檢修作業標準化,杜絕漏檢重復檢,提升作業質量。

圖7:均衡修車下工位示意圖

·檢修記錄的電子化錄入,無需紙質記錄,便于記錄數據及數據的分析利用。將數據電子化,易于管理與保存,同時也減少了檢修人員的工作量,提高了檢修效率。

·綠色環保。告別了紙質記錄單。以17號線為例,均衡修原本每天需要差不多60張紙質表單,一年就需要21900張,紙張的消耗量可想而知。移動巡檢系統的誕生,則減少了紙質的巨大消耗,使檢修變得更加綠色環保。

便于在檢修工作時,手持終端在線查詢各類作業工藝等支持性文件。除了常規的功能之外,點巡檢系統的終端還提供了故障查詢,故障記錄,查詢相關文檔的功能。

圖8:點巡檢與其他智能平臺聯動

圖9:點巡檢系統逐步取代紙質記錄單

圖10:點巡檢設備中可查看技術要求

系統4:智能工具箱系統

17號線朱家角基地的檢修現場配備了智能工具箱系統。智能工具箱規范了工具的領用流程以及使用限制,并與工單系統配合一起運用在車輛維修維護過程中。無論進行何種部件的維修,智能工具箱系統都會給予檢修人員對應維修工具的使用權限,且只有對應檢修人員才有權限通過智能工具箱系統領取到工具。在維修結束后,檢修人員須及時歸還工器具至“智能工具箱”,且只有在所有借用工具全部無損地歸還到位后,才可有權限進行檢修作業的注銷。這樣的檢修模式有效地實現了作業標準化,提高了工作效率,減少了工具的使用所能造成的檢修中可能發生的生產事故,并完善現場的精益化管理。

圖11:智能工器具箱實物圖

智能運維的運用不僅方便了現場員工的檢查,對于管理人員更是意義重大。管理人員利用智能運維系統可以實時掌握每輛車的狀態,對于故障處置也不在像以前那要需要待車回庫后才能處理;管理人員也可通過獲取的大量數據進行全面分析,其對優化維修策略,降低維護成本,有著積極的作用。

智能運維系統將會隨著現場維修需求的不斷挖掘,不停更新優化。在未來的幾年中,智能運維系統將從數據分析及業務流程打通兩方面繼續開發及改進。

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