基于PHM技術的城市軌道交通鋼軌智慧化運維系統框架設計

吳華麗，江亞男，陳俊棟

（中鐵成都科學技術研究院有限公司）

1 引言

由于安全、穩定、快速、準時、方便、容量大等特征，可以滿足城郊區域內市民大規模集中出行的需求，城市軌道交通已在客流組織和公共交通中占有主導地位，近年來也得以迅速發展，主要承擔城區出行需求，服務于城區居民日常生活出行。特別是隨著物聯網、云計算、5G、人工智能等技術的引入，推動了城市軌道交通運維和新技術的融合，加速傳統城軌運維領域的智能化轉型[1-3]。

2 城市軌道交通鋼軌智慧運維現狀分析

我國軌道交通建設起步較晚，從修建我國首條地鐵北京地鐵1號線開始，城市軌道交通經歷了探索發展階段、調整發展階段和加速發展階段，截止2020年底，我國已有44個城市開通城市軌道交通運營服務，累計運營里程7715km。2021年作為“十四五”的開局之年，特別是“新基建”“交通強國”國家發展戰略的提出，城市軌道交通發展將迎來新的增長點，提高運營質量的需求逐漸顯現，運維市場也蘊藏著巨大的潛力和發展機遇。

城市軌道交通和干線鐵路同屬軌道交通，但在軸重、速度、結構、構筑物等方面存在著較大的差異，以至城市軌道交通和干線鐵路在養護維修標準和要求上有所不同?，F階段，城市軌道交通線路設備養護仍然是按照規定的時間和計劃開展日常護理和計劃維修，不考慮線路設備的狀態，這類維修模式雖然使得企業維修管理變得穩定，但安排的維修周期不合理會導致欠修和過度維修現象的存在，增加維修成本。綜上所述，城市軌道交通線路的養護模式可借鑒干線鐵路狀態的維修理念，但要考慮兩者在狀態評定指標上的差異不完全照搬。

全球范圍內，最早開通城市軌道交通的國家有英、德、法、日，已經擁有比較完善的養護維修規范，維修模式也已進入計劃性和狀態維修的結合階段，在以養促修方面對線路設備狀態有深入的了解。我國從第一條地鐵開始在線路設備運營養護維修方面也積累了不少經驗，后期開通的各城市軌道交通在線路維修方面相繼參考沿用了北京地鐵線路設備的養護維修模式[4-5]。

3 PHM技術在城市軌道交通鋼軌運維方面的應用

PHM作為一種新型的維修和管理模式，通過狀態感知和狀態評估預測設備的工作狀態、可靠性和故障，結合維修制度、使用環境信息、管理模式及業務流程合理規劃維修活動，實現設備全過程健康管控[6-7]。其理念起源于航空航天領域，隨著我國軌道交通領域的快速發展，也逐漸引入到軌道線路運維領域，基于PHM的智能運維體系涵蓋狀態感知、狀態評估、壽命預測、運維決策、智能修制和修后評估，涉及的關鍵技術包括感知技術、評估模型、預測模型、修程修制、維修技術、評估技術等。

軌道交通是一個多專業、綜合性、高復雜性的系統工程，信息化建設已全面覆蓋軌道交通的各領域，經過幾十年的創新研發，我國鋼軌系統檢測技術已形成滿足高速鐵路、既有鐵路、城市軌道等領域所需的鋼軌系統檢測系統和分析處理系統，對鋼軌系統日常運營和運維管理發揮重要作用，現階段鋼軌檢測向著更高速、更智能、更高效、更便攜等方向發展[8]。上海鐵路局與中車唐山機車車輛有限公司聯合開展了動車組故障預測與健康管理的研究工作，探尋故障與外部因素的關系，從而制定不同的檢修優化策略，指導維修[9]。深圳地鐵基于“智慧列車、智慧監測、智慧檢修”實現車輛智慧運維，利用故障預測模型與維修規程的實際結合優化檢修管理[10]。阿爾斯通推出智能管理系統Health Hub，實現車輛和基礎設施的智能管理，通過實時評估關鍵部件的健康狀態，預測風險，優化運維方式[11]。天澤智云開發的建模分析平臺GenPro、智能軌交應用模型服務環境CyberShpere及大數據可視化等體系用以支撐PHM系統，為運維關鍵設備提供狀態監測、PHM、故障診斷等服務，實現預測性維護策略的轉型。

總體而言，目前國內關于PHM技術的研究大多數還停留在跟隨的階段，缺乏成體系的自創性工作，主要表現在智能檢/監測技術的成熟度和應用推廣程度仍有一定局限，運維管理模式仍以計劃修和故障修為主，缺少頂層設計和統一的管理平臺，不同線路或系統的運維綜合管理信息化程度差異大，缺乏統一的運維管理體系標準、技術標準、評價標準等。

4 基于PHM的城市軌道交通鋼軌智慧運維體系框架設計

智慧化運維是利用先進的物聯網、人工智能、云計算、移動通信和大數據等技術對采集的海量信息進行處理分析，并監控、預測、評估、管理設備的健康狀況，在設備發生故障前結合各種信息資源盡早開展監測和有效預測，有效降低運維中安全事故的發生率，提高管理效率，降低運營成本，實現效益最大化。

以鋼軌為研究對象研究基于PHM的鋼軌系統運維健康管理平臺，平臺框架如圖1所示，平臺核心功能模塊包括數據存儲、診斷預測、健康評價、決策優化和實施方案制定5部分，外部接入信息包括感知系統檢/監測數據，服役條件信息，制度與檢修履歷信息，該平臺將為用戶輸出監管報告、各類專業報告等，以指導日常運維管理工作。

圖1 基于PHM的鋼軌系統運維健康管理平臺框架

1）感知系統

以城市軌道交通鋼軌為研究對象，結合城市軌道交通線路修程修制和技術研究現狀，提出如圖2所示的運維過程感知網絡框架，感知系統以機械和設備為主、人工為輔，逐步提升其信息化與智能化水平。鋼軌作為獨立部件，存在內外部傷損、表面磨耗和斷軌等故障隱患，同時作為軌道系統的組成部件之一，其對系統的平順性也存在一定的貢獻，因此，鋼軌的狀態感知包含部件狀態和系統狀態兩部分。

圖2 感知網絡框架

在部件感知模塊，根據故障類別，確定如下的感知設備和檢測周期：

①針對鋼軌外觀及表面的擦傷、銹蝕、平直度偏差等傷損，采用人工巡檢+巡檢機器人進行每日檢查；

②針對鋼軌內部裂紋、連接焊縫等傷損，采用綜合探傷車進行月檢，采用小型的專業探傷小車進行季度檢，針對鋼軌表面的垂直、側向磨耗等傷損，采用軌檢車進行月檢，采用小型的專業磨耗檢測小車進行季度檢；

③針對鋼軌斷軌傷損，該故障對安全影響較大，需采用斷軌監測系統進行重點部位的實時監測。

在系統感知模塊中根據故障類別確定如下的感知設備和檢測周期：

①針對動態不平順，采用軌檢車、探傷車進行局部幾何超限和缺陷情況檢測，采用軌檢車進行軌道系統的軌距、左右軌向、左右高低、超高、水平、三角坑、曲率、鋼軌頂磨和側磨等幾何狀態檢測，動態不平順檢測周期為月檢；

②針對靜態不平順，采用高精度的手持式、手推式、自動駕駛式軌檢小車進行幾何參數檢測，檢測周期為季檢，針對綜合不平順，采用軌檢車、正常行駛車輛進行添乘檢測，檢測周期為月檢，部分重點關注線路可通過正常行駛車輛進行日檢。

2）多源數據融合

管理平臺融合了感知系統檢/監測數據，服役條件信息，制度與檢修履歷信息等多源信息，數據包括圖片、影像、報表、文本、幾何模型、地理信息等多種形式，時間上涵蓋了生產、建設、運維、報廢全生命流程；深入開展面向鋼軌系統全生命周期海量異構數據的抓取、清洗、壓縮等預處理技術，實現以盡量小的存儲資源最大限度保存數據特征信息，降低后期數據分析與運用難度。以運維管理平臺應用功能為導向，梳理運維過程數據資源與邏輯關系，設計分布式中心數據庫架構，保障數據的可用性、可讀性、一致性和擴展性。深入研究軌道線路抽象數據的可視化表達和交互共享技術，實現數據價值的快速提煉與呈現，提升輔助決策功能的時效性與易用性。

3）智能運維與決策分析

基于車/線耦合系統動力學、輪軌接觸疲勞可靠性分析、摩擦磨損分析等機理模型深入開展軌道線路部件故障產生機理、演變過程及其對系統的影響危害與映射關系研究。以部件狀態檢/監測數據、歷史狀態數據、維修履歷、外部環境因素等海量數據為基礎，深入開展基于狀態數據的軌道線路結構部件故障辨識方法研究。根據軌道線路各結構的關聯關系，研究通過淺層易檢/監測結構狀態反饋深埋/隱蔽結構健康狀態的映射關系模型。以線上車輛運營安全、軌道線路結構本質安全兩個方面為系統安全性評估依據，以部件故障影響危害與失效傳遞關系模型為系統安全性權重劃分依據，構建軌道線路系統安全性評估模型，指導線路的運維管理。以運維安全性和經濟性為優化目標，結合物資、人員、作業條件等約束，開展軌道線路部件維修策略研究，輔助運維部門的維修。

5 結語

本文以鋼軌為對象實例，基于PHM技術理念探索智能化的運維管理體系，提出實現城市軌道交通鋼軌智能運維管理方向的智慧系統框架和主要研究點，該系統集設備狀態感知、診斷預測、健康評估、決策支持于一體，可極大地提高鋼軌實時安全預防和主動維修能力，降低運維管理成本，對進一步提高鋼軌運維效率具有重要意義。