城市軌道交通車輛智能運維指標體系及其應用

張唯

摘 要：目前城市軌道交通行業正在朝著智慧運維的方向建設，大力推進在線監測技術的研究和產品性能升級是發展的必然趨勢。文章介紹北京地鐵運營有限公司車輛專業按照“需求導向、問題導向、目標導向”的原則，構建智能運維建設框架和車輛運營管理的指標體系，收集客觀數據，并通過科學建模算法進行分析處理，形成預警閾值和健康指標，從而為車輛管理提供可視化和可量化的評價依據。

關鍵詞：城市軌道交通;智能運維;車輛指標體系;建模算法;車輛管理

中圖分類號：U279.2

智能運維理念中最為基礎的內容是數據信息的收集和分析，其核心目的是科學地掌握城市軌道交通車輛各系統的健康質量情況，合理制定維修策略，從而在保證安全可靠的前提下，盡量降低全壽命周期的維修成本，達到網絡化運營模式下的可持續、最優化資源配置。

1 車輛智能運維指標體系

北京地鐵運營有限公司（以下簡稱“北京地鐵公司”）車輛專業正在按照“3+1”的智能運維管理理念構建數據監測平臺（圖1），即由車輛機械走行部綜合分析平臺、列車電氣系統數據監測平臺、列車車載能耗監測平臺，以及各運營分公司所轄線路的車輛運營生產數據庫所組成。

在逐步構建智能運維信息化管理框架的同時，北京地鐵公司研究大數據背景下多元異構的數據建模，摸索同類數據的變化趨勢與規律，以及跨界數據的關聯匹配可行性。通過以上智能運維框架的建設，為城市軌道交通車輛安全和服務指標管理體系提供科學有效的支持，推進車輛運營管理品質持續提升。

目前，城市軌道交通車輛智能運維指標體系包含安全類、服務類、效率類和效益類四大類指標，具體如下。

（1）安全類指標。影響車輛運行穩定和健康狀態的指標，包括車輛故障率、車輛子系統故障率（包括牽引系統、制動系統、網絡系統、機械系統、乘客信息系統等）、走行部振動加速度、控制回路故障率和蓄電池溫度等15項指標。

（2）服務類指標。反映乘客乘車舒適性的指標，包括車廂乘車率、客室噪聲值、客室溫度、客室空氣質量等6項指標。

（3）效率類指標。體現公司管理水平和員工維修技能的指標，包括車輛可使用率、維修人員人車比率、工時利用率、故障平均修復時間、修程平均庫停時間等10 項指標。

（4）效益類指標。促進車輛維修成本節約管控的指標，包括列車牽引能耗、受電弓弓條磨耗率、輪徑磨耗率等8項指標。

本文就以上指標中的7項典型指標在北京地鐵公司車輛安全運營和維修管理中的應用進行闡述。

2 車輛智能運維指標體系的應用

2.1 車輛故障率指標

車輛故障率是指通過調度管理系統記錄的由車輛原因造成運營故障發生的頻率，單位為次/百萬車公里。該指標是衡量各線車輛健康狀況和維修質量的基礎性安全監控數據（圖2）。統計的車輛故障數據的來源包括列車實時監測、司機人工報送和乘客熱線投訴等。

長期統計分析車輛故障率指標，可以總結各線指標間的差異原因，發現各系統故障高發時段，摸索數據變化規律等，為各線列車制定精檢細修的維修策略、設置合理可行的量化管控指標提供科學的決策依據。

2.2 車輛子系統故障率指標

將車輛故障率指標進一步分解，可以得到各個子系統的故障率數據統計。子系統故障類型包括牽引系統、制動系統、門系統、網絡系統等10個可統計類別，通過列車控制管理系統（TCMS）上傳數據，走行部監測系統預警，現場檢修管理系統記錄等途徑收集匯總（圖3）。對于車輛子系統故障率指標的管理，可以評價各線列車子系統的健康狀態，精準找出薄弱環節并發現問題，為狀態維修奠定基礎。同時，可以橫向比較各線相同系統下不同廠商產品的可靠性，有利于實現精細化管理，促進車輛系統整體產品性能的提升。

2.3 走行部振動加速度指標

車輛走行部的運行穩定性是安全運營的基礎。通過陸續加裝的車載走行部監測設備及數據監測分析平臺（圖4），可以實時獲取各線列車的走行部異常振動故障信息。監測平臺的數據積累及建模算法為研究各線車輛走行部系統運行的數據規律，進而為確定輪軌關系參數、軸承溫度、踏面磨損等的健康狀態閾值提供理論支持。從在線監測平臺獲取的這些數據中，可以評判該線和該列車的輪軌關系健康狀態、走行部運行質量情況等指標，可指導線路區段精準打磨及車輛車輪鏇修等作業，大大提高了維護維修的效率和效益。

根據長期監測和建模計算，目前已經確定了北京地鐵所轄各線路輪軌關系的振動頻譜規律（圖5），并且由此制定出各線車輛走行部振動健康的評價標準（表1）。

2.4 車廂乘車率指標

TCMS系統可以監測各節車廂的乘車率信息，通過司機室監控顯示屏顯示，可供司機查看。該數據可體現本節車廂實際承載質量的情況，用以保證車輛運行安全。在今年疫情防控期間，為降低客流密度，北京地鐵公司制定車站和車廂人員滿載率不大于50%的目標，因此車廂乘車率成為一個十分重要的乘車人數監控手段。隨著近些年信息化理念的落地，新建線路的車輛、既有線路增購車輛都要求實現TCMS系統數據上傳功能，其中就包括車廂乘車率數據的記錄和傳輸（圖 6）。通過這個指標配合車站閘機的進出站客流量數據，可以更加準確地監控、管理、指導運力調配和客流疏導，為乘客提供更加優質的服務。

2.5 客室噪聲指標

城市軌道交通客室噪聲已經成為乘客關注和投訴的焦點問題之一。噪聲主要與軌道減振措施的選擇、鋼軌波磨、車輪踏面缺陷、列車運行速度等因素有關，監測各線哪些區段存在異常振動及噪聲的情況是解決問題的先決條件。目前，北京地鐵公司正在研究通過走行部在線監測設備的輪軌振動數據反映區段噪聲分貝數值的建模關系（圖7）。

借助能量統計的分析方法，對輪軌關系中的振動頻率、振動強度、阻尼大小等模態參數進行量化描述，并且利用插值與擬合、方差分析、回歸算法等實現數學建模，推算出車輛走行部振動加速度與車廂客室噪聲的對應數值（表2）。

2.6 受電弓弓條磨耗率指標

隨著使用受電弓供電方式的城市軌道交通線路逐漸增多，并且由于弓網匹配的關系，某些線路存在著異常磨耗的問題，所以弓條的日常損耗也是運營成本一筆不小的開支。北京地鐵6號線是北京地鐵公司所轄使用受電弓受電方式的線路，已在2列列車上裝設受電弓監測系統，通過燃弧測量、溫升測量、硬點沖擊測量、圖像尺寸比對等途徑進行關鍵參數的檢測，其中弓條碳滑板的磨耗率測算是通過圖像尺寸比對的方式完成的（圖 8），但是精確性尚需完善。目前，北京地鐵公司還研究在監測平臺中構建算法機理，通過建立列車速度、弓網接觸壓力、環境溫度、供電電流、材質等因素在內的函數關系推算碳滑板磨耗率。該公司通過上述2種方法校核自動檢測耗材部位的磨耗率指標，從而達到監測運行狀態和控制維修成本的目的。

2.7 車輛故障平均修復時間

車輛故障平均修復時間是指車輛報修的所有故障從入庫維修開始到修復交驗為止所用的平均時間，單位為min/件。利用各分公司維修管理系統中的工單管理模塊，實現從車輛入庫到修復完成的全過程時間記錄（圖 9）。該項指標可以衡量各線檢修人員的維修技能水平和維修效率。

3 結語

中城軌[2020] 10號《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》的頒布，為城市軌道交通行業各個環節的發展提出了明確的方向，其核心要義是以智能感知技術為基礎的產業鏈產品全面升級。要想實現這一目標，需要以下3個方面的研究同時開展：①成熟、穩定的基礎感知技術和設備;②符合實際需要的智能運維體系功能設計;③以準確數據為條件的建模算法開發。三者之間關系緊密，缺一不可。本文研究內容符合中國城市軌道交通智能運維的發展方向，介紹了北京地鐵車輛專業挖掘和利用大數據指導維修管理的實踐做法。相信在不久的將來，以智能運維理念建設的城軌線路必將實現，并深刻地影響和改變傳統的運營管理模式，其結果必然是更加安全高效的運營管理，以及更加優質周到的出行服務。

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收稿日期 2020-04-27

責任編輯 黨選麗