城市軌道交通車輛智能運維系統探究

【摘要】：隨著我國城市軌道交通客流的迅速發展，客流連續增長與車輛供應短缺間的矛盾越發明顯，車輛的供應水平取決于車輛的運行和維護水平的不斷提高。城市軌道交通車輛狀態的預防性維護和提高車輛的服務效率提供可靠的技術支持。本文簡要介紹了智能運維系統的發展，闡述了城市軌道交通車輛維修的現狀和不足，也提出了城市軌道交通車輛智能運維系統的結構，同時對該系統的應用前景進行了展望。

【關鍵詞】：城市軌道交通車輛;智能運維系統;故障預測與健康管理

1引言

隨著我國城市軌道交通等基礎設施建設投入的增加，各大城市的軌道交通得到了迅速發展。城市軌道交通客流量也在快速增長。隨著客流需求的增加，在線車輛的數量需要逐步增加。同時，為了保證城市軌道交通車輛的安全可靠運行，有必要定期對車輛進行大修，這也會導致在維修中的車輛不能正常使用，因此車輛供需關系產生矛盾。因此，城市軌道交通車輛運行與維修行業需要一個信息平臺來實現城市軌道交通車輛的智能化運行與維護，縮短車輛的維護時間，提高車輛的上線率。

2智能運維簡述

智能運維系統作為提供信息化技術平臺，指采用先進的傳感器技術、大數據、人工智能等高級技術手段，實時、模糊邏輯等推理算法獲取被管理系統運行狀態信息。根據歷史數據、實時數據和環境因素，進行受管理系統的狀態監測和故障預測。根據維護基地現有的資源，給出相應的維修決策。實現關鍵部件的狀態維護。

3城市軌道交通車輛維修的現狀和現有問題

城市軌道交通車輛是一個復雜的設備系統，涉及機械、材料等學科。因此，深入分析城市軌道交通車輛維修的現狀和存在的問題，為城市軌道交通車輛智能運行維護系統的設計和技術框架設計提供支持。

3.1現狀

城市軌道交通車輛作為城市軌道交通企業的重要運行維護對象，是近年來研究的一個熱點。以中國一家地鐵公司為例，大多數投入運營的車輛都是由中型車輛制造的，所有車輛都配備了傳感器，并在車輛運行時采集了一些關鍵部件的狀態信息，并在車輛上安裝了EVR系統。當車輛返回倉庫檢查時，工程師可以下載故障數據和操作數據。

3.2存在的問題

與電力系統和航空系統的智能運維系統的成熟應用相比，城市軌道交通車輛智能運維系統的應用仍存在諸多不足，需要從以下幾個方面進一步提高。

實時監控的類型不全面。城市軌道交通車輛上的大部分傳感器安裝在制動系統、門系統、電氣系統等系統中，無法實時監測關鍵部件。目前，對車輛安全和乘客舒適性影響最大的走行部，沒有更好的監控方法。車輛返回倉庫后，維護人員應記錄，該方法在車輛運行過程中不能實時獲得車軸溫度數據，在車軸溫度異常時不能及時找到，存在安全隱患。

過修欠修。目前我國大多數城市軌道交通企業通常將車輛維護分為日常維護、周檢、雙周檢、月檢、半年檢、非旋轉維修、檢修等維護系統，極易產生過度檢修的現象，造成成本浪費。由于大多數城市軌道交通企業對車輛的所有部件都沒有維護數據庫，部分部件可能要維護或更換閾值，但因為有些維護人員未按規定進行維護可能會導致更大的安全隱患。大部分學術人員認為，基于狀態的預防性維修是解決過修欠修問題的方法之一。

錯誤警報。在20世紀初，為了解決傳感器安裝空間有限和關鍵零部件技術有限的問題，我國的一些城市軌道交通企業采用了路旁紅外探測方法來檢測通行車輛的運行參數，達到預警故障預警的目的。然而，由于城市軌道交通車輛的惡劣運行環境，軌道振動大，對紅外設備的影響很大，測量設備本身的可靠性低，導致高的誤報警率。近年來，城市軌道交通車輛一直在試圖在某些地區直接安裝傳感器。然而，由于城市軌道交通車輛運行時間長、啟停頻繁，門傳感器會發出虛假報警。

建立故障預測模型失敗。目前，故障診斷主要在車輛故障后，調度員將車輛轉移回相應的維修倉庫。有經驗的工程師對系統中的故障數據進行分析，根據自己的經驗判斷故障類型和故障程度，并做出維修決策。這種診斷方法受到個體主觀因素的極大影響。故障預測率為零，因為沒有故障預測模型，不能實現趨勢告警和突發告警。

我國城市軌道交通車輛的維修信息不足。故障診斷和維護主要依靠經驗豐富的工程師和一線員工。它們處于后維護階段，無法實現故障預測和健康管理。4城市軌道交通車輛智能運行維護系統的體系結構

在充分分析城市軌道交通車輛維修現狀和不足的基礎上，本文研究的城市軌道交通車輛智能運行維護系統至少應包括以下功能：實現在線智能監測、數據傳輸與處理、智能診斷、智能故障診斷、車輛及關鍵部件的剩余壽命預測、維修前備件的準備及維修計劃的修改等。

城市軌道交通車輛的關鍵部件（如溫度傳感器、振動傳感器、加速度傳感器、壓力傳感器等）可以加入多種微型復合傳感器，在傳感器采集數據后獲得實時數據并傳送給車輛。車輛數據中心采用大數據技術和數據融合算法對數據進行預處理，簡化了后續的數據處理，并將預處理后的關鍵數據通過車載傳輸到地面數據處理中心地面通信系統。地面數據處理中心采用數據融合算法提取數據特征，對特征提取后的數據進行進一步分析，實現各關鍵部件的狀態監測，并將這些數據存儲在數據庫中。同時，數據用戶通過特征提取判斷是否存在故障，并結合歷史數據和產品參數模型來預測故障的位置和類型。然后，及時修改維修計劃，分配備件及相關人員，為故障車輛的維修提供支持。如果系統控制中心確定沒有故障，系統將進入下一個周期。

由此可見，智能操作維護系統是一個信息高度、學科廣泛的綜合信息平臺。該智能運行維護系統將直接改變現有城市軌道交通運營公司的車輛管理模式，使車輛運營管理更加高效、簡潔，促進一體化，減少各部門的信息接口，促進各部門融合， 減少各部門信息接口， 降低管理成本。這是網絡運營城市軌道交通企業車輛管理模式的發展趨勢之一。

5城市軌道交通車輛智能運行維護系統的應用前景

5.1確定要監控的關鍵組件。

城市軌道交通車輛智能運行維護系統的實際應用需要解決五個技術問題。城市軌道交通車輛關鍵部件的確定是一個復雜的機電系統，如何確定其關鍵部件是一個亟待解決的問題。城市軌道交通本質上是一種面向社會公共福利的非營利性交通方式，是公共交通的重要組成部分。城市軌道交通運營公司的主要目的是在保證車輛運營安全、運營成本最低的前提下，最大限度地提高交通效率。因此，根據車輛安全、運行秩序、乘客舒適性和重要性等原則，可以確定監測的關鍵部件。

5.2關鍵部件健康管理特征量的確定

根據歷史監控數據和關鍵組件的經驗，確定關鍵組件的健康管理的特征量。一般而言，如果狀態監控量與組件的物理故障機制直接相關，則狀態監控量是關鍵組件的健康管理特征量;如果關鍵組件過于復雜，無法測量或難以測量與組件的故障機制直接相關的物理量，則可以通過合成多個狀態監控量來確定組件的虛擬健康管理特征量。

5.3地面數據處理中心的建立

在完成上述步驟的前提下，建議建立一個地面數據處理中心。城市軌道交通車輛智能運行與維護系統的核心是城市軌道交通車輛。利用大數據對傳輸到中心的數據進行處理，進行數據融合、數據挖掘和深入學習，為實現關鍵部件的健康管理奠定了基礎。

6結語

城市軌道交通車輛智能運維系統是實現城市軌道交通車輛狀態預防性維護的重要手段之一。該系統可以顯著降低維護和保證成本，大大提高維護和保證效率，提高設備的可靠性。本智能系統降低了維護支撐成本，減少了對備件、輔助設備、維護人員等支持資源的需求，縮短了設備整個壽命周期的維護時間，通過減少過維護次數，特別是計劃外維護時間，提高了車輛的在線維護率。通過實時監測和故障診斷，降低了車輛的在線速度，保證了運行的安全。

參考文獻

[1]陳小鴻，葉建紅，張華，吳妖蓉.重塑上海交通的路徑選擇與發展策略——公共交通優先導向下的城市客運交通發展策略[J].城市規劃學刊，2015.

[2]陸化普.綠色交通：我國城市交通可持續發展的方向[J].綜合運輸，2011：13-17.

[3]常星.基于軌道交通的公共交通系統調整研究[D].華中科技大學，2013.

作者簡介：丁金玲（1978.9-），女，漢族，山東陵縣人，碩士研究生，中級講師，主要從事高校教育工作。