城市軌道交通車輛智能運維應用研究

劉鵬輝

（廣州地鐵設計研究院股份有限公司，廣東廣州 510010）

1 研究背景

經過十多年的快速發展，軌道交通線網規模實現跨越式發展。面對檢修任務巨大、檢修人員業務水平差距較大、檢修人員檢修質量隨機性較高、地鐵運營需要高可靠性等特點，軌道交通系統設備需要具備高可靠性、高可用性、維修方便、高安全性的特征[1]。

目前，各個城市已建成的地鐵線路基本沿用傳統運維模式，其特點包括多計劃修、預防修、少狀態修；人力投入較大、人力成本較高；運維數據無法數字化、檢測頻率較低；無法對檢測的數據進行跟蹤處理，造成數據浪費；無法對運維過程進行跟蹤，不利于運維質量檢查、運維質量的提升，造成安全隱患。傳統的運維模式無法適應各個城市規模龐大的軌道交通需求[2-4]。

傳統地鐵車輛采用計劃修的維修制度，以人工作業為主的作業模式。受到人的隨機因素及設備配置因素的影響，車輛檢修效果存在很大的差異性。傳統地鐵車輛維修采用的計劃修制度無法根據車輛使用狀態及故障狀態進行及時維修，庫內檢測存在檢測方式不精確、不及時、不全面等弊端。結合目前國內發展趨勢，新建線路常采用最新技術，這些新技術與傳統檢修作業模式存在較大差異，使檢測結果的評判標準多樣化，導致故障率不穩定[5-6]。

2 需求分析

傳統地鐵運維系統中，各個系統數據相互獨立，無法實現整體效應和車輛的整體狀態感知。智能運維以設備狀態修為導向，結合先進設備檢測技術、物聯網技術、可靠性理論分析技術、人工智能等技術方法，進行運維體系搭建，從檢修作業人員、工具設備、物料、檢修作業流程、故障報警、故障分析、故障處理決策等方面實現面向軌道交通系統主動型全域狀態感知、電子化規范流程及場景化決策控制，促進運維檢修精準、高效，提升監測終端、后臺數據處理、故障處理銜接能力及網絡化運營下設備設施健康狀態的管理水平。

綜合健全數字集成系統構建、監測數據后臺處理分析、檢測數據信息交互、檢修維護策略判定，基于全過程信息化的深度構建，增強人、機、物、技術、平臺的多元融合關系，以數據驅動運維認識，達到人機協同信息同步，儲備物資高效利用，滿足未來運維場景多樣化需求。

通過上述措施，智能運維系統建立智能運維和安全保障體系，可以最大限度地降低維修成本，建設車輛的智能運維體系；研發車輛智能運維分析決策系統，結合車輛故障預測與健康管理，實現車輛全生命周期管理；完善智能化巡檢系統，減輕人工巡檢勞動強度。

3 總體思路

車輛智能運維系統是解決車輛的安全、可靠、智能化、效率和綠色出行的智能化信息平臺。

智能運維系統采集范圍包括車輛運行、車輛檢修過程中的全部數據。運行數據包括故障數據、軌旁檢測數據；檢修數據包括車輛維修和管理數據。實現上述功能需綜合應用物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術。通過建設地面運維平臺，為列車運營調度及車輛段各專業車輛檢修提供基于數據支撐的技術決策信息，為車輛調度、生產管理提供技術支持。提高列車運營可靠性、行車安全性、檢修效率、檢修質量，降低人員投入、管理成本，為地鐵的安全運營提供保障，逐步實現車輛“狀態修”的總體目標。

4 技術路線

4.1 在途車輛綜合監測系統

在途車輛綜合監測系統依托列車控制與監視網、列車監測技術、車地通信網絡，由數據存儲及無線傳輸系統主機完成整車及關鍵部件運行狀態信息采集、數據標識、數據解析處理、數據存儲、數據融合、數據加密后，經車地無線通道傳輸至地面智能運維平臺。通過數據解密、數據分析和數據挖掘，或借助各種人工智能算法和診斷分析技術及預測模型實現列車及其關鍵部件實時健康狀態監測、在線故障診斷及故障預警、故障預測和健康狀態評估，提高地鐵車輛的系統可靠性、運行安全性。在途車輛綜合監測系統采集的數據是地鐵列車智能運維系統中最基礎的數據。

車載監控系統監測的列車子系統包括牽引輔助系統、制動系統、轉向架、受電弓及接觸網、客室車門、乘客信息系統、空調、蓄電池、TCMS系統等。

4.2 軌旁車輛綜合檢測系統

在軌旁安裝基于高清攝像技術、紅外成像技術、激光等傳感技術的檢測裝置，列車不停車經過軌旁車輛綜合檢測系統時，自動檢測車體外觀、關鍵零部件外形輪廓及關鍵磨耗件尺寸參數等信息，將此類信息發送至地面運維平臺，數據分析處理時，若發現異常情況及時自動報警提示，實現自動化日常巡檢。該系統可以覆蓋60%～70%的人工列檢項點，隨著功能的完善，可以進一步提升檢測項點的覆蓋率。

軌旁車輛綜合檢測系統包括輪對尺寸檢測模塊、360°車輛外觀檢測模塊、車下設備溫度檢測模塊、踏面缺陷動態圖像檢測模塊、受電弓檢測模塊、車輪探傷模塊。

4.3 車輛檢修管理信息系統

車輛檢修管理信息系統可以實現車輛段的智能檢修，從“人、機、料、法、環、測”六個維度進行綜合管控，通過工作派單管理、生產計劃管理、檢修質量管理、工藝管理、檢修作業管理、履歷管理、生產資源管理、故障信息管理、配件管理、安全管控等功能模塊對車輛檢修任務進行深入分析和應用，實現整個車輛檢修周期的管理。系統通過檢修基地試驗臺等地面檢修設備獲取檢修數據，配置手持移動終端等實現對列車檢修狀態及故障信息實時監控，全面獲取車輛檢修維護信息，將故障檢修信息以工單形式發送至系統，系統完成故障工單處理，將故障處理措施和結果等信息通過語音、圖像以及文字的形式上傳至地面運維平臺，實現工單管理有效閉環，是車輛運維全壽命周期監控管理的一個重要的數據支持環節。

車輛檢修管理信息系統由基礎數據管理模塊及車輛信息檢修管理模塊組成，基礎數據管理模塊包括主數據管理、技術質量管理、資源基礎管理模塊，車輛信息檢修管理模塊包括工作派單管理、生產計劃管理、檢修質量管理、工藝管理、檢修作業管理、履歷管理、生產資源管理、故障信息管理、配件管理、安全管控。系統可以實現車輛檢修全流程數字化，實現生產過程、質量檢驗、物料配送管理的無縫對接，實現地鐵車輛、關鍵件履歷管理，實現檢修人員管理及檢修作業指導等。

4.4 地面智能運維平臺

（1）狀態監控。

根據在途車輛綜合監測系統及軌旁綜合檢測系統實時獲取列車狀態、故障數據，在地面運維平臺監控端進行線路級和列車級車輛狀態監視和展示。

（2）故障報警。

故障報警平臺具備對車輛故障數據進行分析、判斷、整理的能力，能夠實現故障預警及故障報警提示。

（3）應急處置。

支持應急處置功能，列車發生故障時，地面運維平臺能夠通過第三方接口調取車輛相應視頻進行實時查看，結合列車狀態遠程監控及故障實時報警，實現遠程應急處置，指導司機快速應急處置，縮短故障解決時間，提升故障實時處置水平，提高列車運營可靠性及安全性。

（4）故障診斷。

故障診斷是智能運維的一個重要功能，對車輛各子系統（牽引、輔助、制動、走行部、弓網、車門、空調、乘客信息、網絡、蓄電池等）的狀態進行實時故障診斷，提供給用戶進行報警提示，針對不同的故障內容，提供恰當的故障處理措施給用戶，由協助檢修人員查找并快速解決故障。

（5）故障預警。

地面運維平臺可以提供故障預警自定義功能，使用戶可以在定義故障的基礎上靈活豐富自身的狀態預警庫。根據專家的檢修經驗、各線路的實際運行情況與運行條件，添加特定的預警判斷條件，為列車數據的深入挖掘與大數據分析提供方向。系統可以實現包括閾值預警、突變預警、趨勢預警和模型預警等功能。

（6）故障預測。

平臺可以根據部件退化過程中的征兆信息（結構特性、功能參數、環境條件及歷史運行情況），在判斷當前故障嚴重程度的基礎上預測故障的演化趨勢或估計剩余壽命、實現關鍵部件性能預測，為運維決策提供數據輸入。

（7）健康評估。

平臺能夠對城市軌道車輛系統、子系統、關鍵部件進行健康評估，實現系統、子系統、關鍵部件健康評估排名顯示、健康評估趨勢和評估結構構成圖形化顯示等功能。

（8）運維決策支持。

運維決策支持平臺的知識庫模塊支持按照部位、類別、故障等不同類型層次化維護故障代碼體系，自動根據故障類別推薦相關原因代碼與處理意見。通過長期的數據積累，地面智能運維平臺可以較為準確地判斷車輛或子系統的健康狀態，將車輛健康狀態與修程修規進行關聯性匹配，使車輛檢修管理信息系統能夠依據車輛的實際健康情況智能地管理車輛修程修規，在適當的時候對用戶提出車輛的維修建議。

5 結語

目前，國內各大城市新建的地鐵線路已經部分或全部采納智能運維系統。采用智能運維系統可以實現提高車輛檢修效率，減少人力支出，降低運營維護成本，為實現車輛檢修逐步由計劃修過渡到狀態修提供條件。