深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維建設(shè)與實(shí)踐

劉樣平 陽連興

摘 要：以深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)、健康管理及狀態(tài)修實(shí)踐的思路以及智能化監(jiān)測(cè)、檢修技術(shù)的應(yīng)用為背景，對(duì)國內(nèi)外現(xiàn)有技術(shù)狀況、深圳地鐵車輛運(yùn)維現(xiàn)狀進(jìn)行分析，從地鐵車輛智慧運(yùn)維建設(shè)思路、設(shè)備健康管理與狀態(tài)修開展思路，以及圖像智能檢測(cè)、輪對(duì)尺寸動(dòng)態(tài)測(cè)量、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用等方面，對(duì)深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)進(jìn)行系統(tǒng)闡述，以期為地鐵車輛運(yùn)維從計(jì)劃修向狀態(tài)修轉(zhuǎn)變奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：地鐵車輛;智慧運(yùn)維;健康管理;狀態(tài)修

中圖分類號(hào)：U279

中國城市軌道交通行業(yè)快速發(fā)展，現(xiàn)有運(yùn)維服務(wù)體系已經(jīng)很難適應(yīng)城市軌道交通車輛日益增長(zhǎng)的數(shù)量、服務(wù)品質(zhì)、服務(wù)響應(yīng)時(shí)效性的需求，需要探索數(shù)字化、規(guī)范化、網(wǎng)絡(luò)化、高效化的城市軌道交通車輛運(yùn)維服務(wù)新模式，構(gòu)建運(yùn)、檢、修一體化的城市軌道交通車輛智慧運(yùn)維服務(wù)體系，推動(dòng)列車運(yùn)營(yíng)自動(dòng)監(jiān)控、綜合維修和旅客服務(wù)信息系統(tǒng)一體化，開發(fā)城市軌道交通主動(dòng)檢測(cè)與智能維護(hù)系統(tǒng)，形成主動(dòng)檢測(cè)與運(yùn)維技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范體系，實(shí)現(xiàn)從計(jì)劃修向狀態(tài)修的轉(zhuǎn)變，確保城市軌道交通車輛安全運(yùn)營(yíng)和方便乘客便捷安全出行。

1 深圳地鐵車輛運(yùn)維現(xiàn)狀

目前，深圳地鐵運(yùn)營(yíng)集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“深圳地鐵”）負(fù)責(zé)7條地鐵線路運(yùn)營(yíng)，共計(jì)304km，日均客運(yùn)量達(dá)570多萬人次。未來5年平均每年新開通線路不少于2條，預(yù)計(jì)到2025年，深圳地鐵將達(dá)到18條線567km。車輛呈現(xiàn)數(shù)量多、運(yùn)量大、服役環(huán)境復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)化等綜合特征，從安全、質(zhì)量、效率、效益等方面為地鐵運(yùn)營(yíng)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，主要存在的問題有：①“主動(dòng)安全”的運(yùn)營(yíng)模式尚未建立;②基于列車狀態(tài)的維修模式仍待完善，過修和失修情況仍普遍存在;③安全可靠性、生產(chǎn)效率、成本控制三者的最佳平衡點(diǎn)有待探索研究;④運(yùn)檢修中人因風(fēng)險(xiǎn)防控水平有待提升;⑤各類車載及軌旁在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分散在各個(gè)段場(chǎng)，相互獨(dú)立，集成度低，各系統(tǒng)間數(shù)據(jù)孤立，未有效打通融合通道。

2 深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維建設(shè)思路

（1）用戶需求主導(dǎo)，明確建設(shè)方向。深圳地鐵結(jié)合十多年車輛運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)及未來轉(zhuǎn)型發(fā)展方向，聚焦運(yùn)營(yíng)管理痛點(diǎn)，以提升正線應(yīng)急處置能力，提高運(yùn)維效率，實(shí)施列車狀態(tài)修及研究關(guān)鍵部件全壽命周期的健康管理為目標(biāo)，從“智慧列車、智慧監(jiān)測(cè)、智慧檢修”3個(gè)維度進(jìn)行車輛智慧運(yùn)維建設(shè)，如圖1所示。采用“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”和“需求應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”技術(shù)路線相結(jié)合的原則，合理規(guī)劃功能布局，通過數(shù)據(jù)本地分析，初步實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)維功能。后期在各專業(yè)數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)上，以“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”技術(shù)路線為主，實(shí)現(xiàn)專業(yè)數(shù)據(jù)融合、專業(yè)建模和統(tǒng)一大數(shù)據(jù)分析，最終實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)維。

（2）統(tǒng)一平臺(tái)、兼容并包、融匯貫通。以往運(yùn)維信息系統(tǒng)存在信息孤島問題，數(shù)據(jù)流通不暢導(dǎo)致使用者用起來極其繁瑣。深圳地鐵運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的共享與跨專業(yè)融合，基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，突破專業(yè)間的壁壘，打破各系統(tǒng)間的封閉性，實(shí)現(xiàn)列車車載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、軌旁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、智能化檢修系統(tǒng)及既有資產(chǎn)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享。

（3）從列車故障預(yù)測(cè)到檢修作業(yè)的數(shù)據(jù)分析與建模。目前，列車故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）的瓶頸仍在于建立各部件的故障和壽命預(yù)測(cè)模型，無論是數(shù)據(jù)的融匯貫通還是分析建模，數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的都是更好地服務(wù)與檢修。深圳地鐵致力于通過智慧運(yùn)維的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)從列車正線故障到檢修工單，再到檢修作業(yè)與完工的閉環(huán)管理，同時(shí)通過故障預(yù)測(cè)模型與車輛修程的實(shí)際結(jié)合，向著深入檢修、優(yōu)化檢修的方向邁進(jìn)。

3 深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維建設(shè)

3.1 深圳地鐵車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)

深圳地鐵從頂層設(shè)計(jì)入手，搭建車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)。平臺(tái)采用hadoop大數(shù)據(jù)構(gòu)架，能夠接入列車在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地面檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、檢修操作數(shù)據(jù)、資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合、轉(zhuǎn)換、融合等處理，提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)，打破各系統(tǒng)的信息孤島。兼容后續(xù)所有新線列車數(shù)據(jù)接入，并與既有的資產(chǎn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一接口協(xié)議，實(shí)現(xiàn)故障與工單的關(guān)聯(lián)、工單的生成與派發(fā)，形成集運(yùn)行監(jiān)控—故障預(yù)警—故障觸發(fā)—工單處理—維修執(zhí)行—工單閉環(huán)—預(yù)警閉環(huán)—監(jiān)控閉環(huán)的全流程管理。同時(shí)制定平臺(tái)數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，將所有車載及軌旁在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在平臺(tái)進(jìn)行集成，所有系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)互相開放。從故障告警、故障預(yù)警、壽命評(píng)估及故障數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)出發(fā)，統(tǒng)一平臺(tái)內(nèi)各系統(tǒng)的呈現(xiàn)界面。

3.2 列車實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障分級(jí)及應(yīng)急處理

列車控制管理系統(tǒng)（TCMS）系統(tǒng)通過車地?zé)o線傳輸將列車各子系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)及故障信息傳遞至車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)，可以對(duì)列車速度、載荷、運(yùn)行位置、客室溫度及牽引、制動(dòng)、車門等子系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，同時(shí)通過對(duì)3600余條信息進(jìn)行故障等級(jí)分類，并在后臺(tái)導(dǎo)入故障處理指引，實(shí)現(xiàn)所有列車在線故障實(shí)時(shí)報(bào)警及故障處理指引關(guān)聯(lián)提醒，第一時(shí)間為車輛段控制中心（DCC）提供技術(shù)支援，有效提升故障應(yīng)急處理能力。

3.3 健康管理及狀態(tài)修

深圳地鐵車輛故障預(yù)測(cè)與健康管理以數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，首先結(jié)合列車各子系統(tǒng)已有或新增的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)所反映出的設(shè)備狀態(tài)制定牽引、制動(dòng)、車門、空調(diào)等子系統(tǒng)健康管理輸出的結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)，繼而聯(lián)合設(shè)備供應(yīng)商開發(fā)健康管理診斷模型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室及現(xiàn)場(chǎng)模擬驗(yàn)證，將現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行的檢修規(guī)程逐項(xiàng)分解，最后結(jié)合健康管理模型的評(píng)估結(jié)果逐項(xiàng)分析，實(shí)現(xiàn)以故障預(yù)警為主的狀態(tài)修。

3.3.1 空調(diào)健康管理

空調(diào)系統(tǒng)是一個(gè)集熱力學(xué)、自動(dòng)控制以及空氣動(dòng)力學(xué)等多個(gè)學(xué)科的產(chǎn)品，具有控制關(guān)系耦合度高，控制邏輯復(fù)雜等特點(diǎn)。為提高空調(diào)健康管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，通過對(duì)溫度、電流等11類信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，采用線性回歸算法研究空調(diào)運(yùn)行的健康管理功能，實(shí)現(xiàn)制冷系統(tǒng)、通信、變頻器、客室溫度、新風(fēng)閥、回風(fēng)閥、溫度傳感器七大類17種零部件的故障預(yù)警。

以空調(diào)機(jī)組電子膨脹閥評(píng)估為例，通過PHM系統(tǒng)對(duì)某機(jī)組為期3個(gè)月的數(shù)據(jù)收集，確定排氣亞健康判定的閾值為15AD（3AD = 1℃），繼而用該閾值對(duì)其他空調(diào)機(jī)組進(jìn)行健康管理狀態(tài)評(píng)估，當(dāng)超過設(shè)定閾值后，空調(diào)機(jī)組的評(píng)估結(jié)果為亞健康狀態(tài)，如圖 2 所示，后續(xù)進(jìn)一步檢查確認(rèn)為空調(diào)機(jī)組電子膨脹閥故障，經(jīng)處理后的空調(diào)機(jī)組健康狀態(tài)數(shù)據(jù)趨于正常，如圖 3所示。

3.3.2 車門健康管理

通過提取車門開關(guān)過程特征參數(shù)，如開關(guān)門時(shí)間、直線段電流均值、最大值等，采用類聚方法，結(jié)合特征閾值篩選及特征變化趨勢(shì)評(píng)估車門健康狀態(tài)。

以車門下檔銷干涉評(píng)估模型為例，通過開門轉(zhuǎn)角曲線、開門轉(zhuǎn)速曲線、開門電流曲線綜合評(píng)估車門阻力變化，判斷下檔銷干涉預(yù)警，如圖4～圖6所示。通過開門轉(zhuǎn)角曲線分析出開門動(dòng)作有輕微滯后，判定車門可能存在亞健康，進(jìn)一步通過開門轉(zhuǎn)速曲線判斷出在開門過程中可能存在下?lián)蹁N干涉影響，最后通過開門電流曲線判斷出在開門至119°位置時(shí)電流陡然上升至5.7 A，大于正常開門電流3.2 A，最終判定下檔銷處于亞健康狀態(tài)。

3.4 智慧檢修

從提升生產(chǎn)效率及防治人為安全風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，通過引入圖像智能檢測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)巡檢系統(tǒng)等智能檢修設(shè)備，實(shí)現(xiàn)檢修作業(yè)模式及管控模式的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)變，最終構(gòu)建一套智慧檢修系統(tǒng)，從根本上防止人為失誤，實(shí)現(xiàn)檢修數(shù)據(jù)跟蹤監(jiān)管及生產(chǎn)模式優(yōu)化。

3.4.1 圖像智能檢測(cè)

采用高清線掃描二維成像及三維成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全車360°全景高清圖像成像及走行部三維結(jié)構(gòu)成像，可自動(dòng)檢測(cè)車頂、車側(cè)和車底可視部位的關(guān)鍵部件，包括車頂受電弓、絕緣子、空調(diào)機(jī)組蓋、車門、車下轉(zhuǎn)向架，車底牽引裝置、電機(jī)外殼、閘瓦/片或制動(dòng)盤、齒輪箱、抱軸箱等關(guān)鍵部件缺失、明顯變形、異物等異常情況，并實(shí)時(shí)將檢測(cè)結(jié)果傳輸至數(shù)據(jù)中心。采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)、異常判定方法和圖像特征分析方法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警及提示，提升車輛檢修效率和檢修質(zhì)量。圖像智能檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)如圖7所示。

3.4.2 輪對(duì)尺寸動(dòng)態(tài)測(cè)量

輪對(duì)尺寸動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)輪對(duì)關(guān)鍵尺寸、輪溫、軸溫等進(jìn)行非接觸式測(cè)量，自動(dòng)檢測(cè)車輪直徑、輪緣高度、輪緣厚度、QR值、輪對(duì)內(nèi)側(cè)距、車輪不圓度，通過數(shù)據(jù)積累，判斷磨耗趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)輪對(duì)的趨勢(shì)預(yù)警，為計(jì)劃性鏇修提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

3.4.3 作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)控

利用虛擬現(xiàn)實(shí)（AR）導(dǎo)航和陀螺儀定位技術(shù)，通過開發(fā)頭戴或手持式巡檢儀實(shí)現(xiàn)對(duì)員工日檢作業(yè)軌跡異常、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、日檢作業(yè)項(xiàng)點(diǎn)中列車部件異常的自動(dòng)判斷，防止員工漏檢漏修，其主要技術(shù)包括如下幾方面。

（1）利用慣性導(dǎo)航技術(shù)實(shí)現(xiàn)巡檢人員相對(duì)于待檢車輛的定位，再結(jié)合穿戴式巡檢儀采集的關(guān)鍵巡檢點(diǎn)設(shè)備圖片，進(jìn)行圖像識(shí)別，進(jìn)而矯正慣性導(dǎo)航的累計(jì)誤差，實(shí)現(xiàn)人員的精確定位。

（2）通過攝像機(jī)影像的位置及角度精算并加上圖像分析技術(shù)，讓屏幕上的虛擬世界可以與現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景結(jié)合與互動(dòng)。

（3）基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采集地鐵列車故障部件圖片并形成模板庫，通過對(duì)模板庫的訓(xùn)練形成故障分析算法模型。將現(xiàn)場(chǎng)采集的照片與模板庫圖片進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)而分析圖片中的部件是否存在故障。

4 結(jié)束語

深圳地鐵利用車輛智慧運(yùn)維平臺(tái)數(shù)據(jù)整合的優(yōu)勢(shì)，充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，結(jié)合用戶實(shí)際的需求，真正做到提高檢修效率，降低運(yùn)維成本。在未來智慧運(yùn)維的建設(shè)中，各智慧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的模型算法也將不斷往通用性方向發(fā)展，并在實(shí)際應(yīng)用中不斷自我學(xué)習(xí)，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)開放共享，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，共同促進(jìn)軌道交通行業(yè)智慧運(yùn)維技術(shù)的發(fā)展。

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收稿日期 2020-06-29

責(zé)任編輯 朱開明