城市軌道交通地鐵車輛智能運維研究

趙立新

（上海申電通軌道交通科技有限公司，上海 200023）

0 引言

城市軌道交通在城市發展中發揮著關鍵作用，公眾也對城市交通的安全、效率、網絡化和智能發展提出了越來越多的要求。如何確保城市軌道交通系統在城市地區安全運作的基礎上最大程度地降低維護費用，同時滿足可持續發展戰略的要求，并改進城市地區軌道運輸設備的智能化管理，成為軌道交通行業的研究熱點與中心內容。智能運維系統是以狀態維修模式為基礎、以人工智能大數據分析為途徑的智能系統，通過實時監測系統，將設備檢修數據與地鐵車輛數據收集起來，進行分析，判斷管理趨勢、診斷健康狀況，從而提供早期預警和分級警告，并實現對現場關鍵設備的智能管理。

1 智能運維整體方案

現階段，上海、北京和廣州等城市的地鐵公司已經開始實施智能運維整體系統的探索應用，我國大城市的交通運輸公司正在積極研究自己的智能模式。城市軌道交通智能維保解決方案通常通過在車輛牽引系統、制動系統和車門系統中安裝傳感器來實現在線狀態監測與故障預警。然而其功能有限，致使維修人員無法有效監測車輛的性能。我國部分交通運輸機構的運維系統老舊，維護工作不能保證精度，導致過度修的現象，造成人力、物力和財政資源的浪費。與此同時，由于無法及時獲取設備的運行狀況，部分設備在損壞后沒有得到及時維修，形成嚴重的安全隱患。部分城市軌道交通在探討智能運維戰略方面取得了一些成果，例如優化維修和計劃維修之間的間隔，但大多數公司仍然以試點測試為主導，且還沒有實際量化的案例。

2 地鐵車輛智能檢修系統

2.1 智能檢修機器人

智能檢修機器人的基本技術是利用前線相機圖像確定故障位置，并結合線掃描照相機，采用圖像處理算法控制機械臂。利用智能機器人技術、自動視覺技術、多層控制技術和先進算法在動態和穩定條件下從車輛底部和側面收集高清晰度圖像，并通過人工智能圖像處理技術，能夠實時了解車輛的具體情況，可以減少工作人員勞動強度，改善操作環境，提高服務效率。定位系統的車底部分為面陣照相機和線掃描照相機，前者用于底部定位，后者則用于拍攝車輛下設備的照片。另外，使用輪軸步進編碼設備，以確保在車輛下拍攝的圖像是穩定的和清晰的，通過使用照相機對車輛下設備進行高清晰度成像，對設備異常情況和異常改變進行精密監測，從而迅速查明故障點和故障分類，對故障做出詳細分析，并指示工作人員采用適當的設備維修標準、設備維修工具進行維護，最終達到快速診斷和故障精準定位的目的，從而提高了列車日常維護效率。

2.2 走行部智能監測系統

走行部智能監測系統的基本技術是收集車身縱向振動圖像和橫向振動圖像進行分析處理。走行部智能監測系統安裝在城市軌道交通車輛入庫線上，通道探測系統自動捕捉高精度運行圖像和設備圖像，同時自動監測識別異常情況。走行部智能監測系統可以收集車輛側面的圖像，并通過數字圖像處理技術提高清晰度，對走行部上存在外來物體、缺乏關鍵部件或變形等情況進行異常監測。

車載走行部智能監測系統包括2 臺診斷裝置、12個前端處理器、28 個復合傳感器和1 個加速度度傳感器。通過在轉向架上安裝車輛傳感器，監測沖擊、振動和溫度三項信息，以及實時監測診斷車輛走行部的運行情況。其功能還包括向司機發出警報，并指示工作人員及時采取措施，確保車輛的安全；在出現故障時指導工作人員進行維修；提供早期的跟蹤與分析數據等。走行部智能監測系統測量溫度為15～105C，測量誤差不超過±2C；在低于15C 或超過105C 時，測量誤差不超過±4C。該系統的警報率不低于98%，漏報率不超過1%。

2.3 走行部機載故障診斷系統

走行部機載故障診斷系統是一種基于大規模共振的檢測技術，它用于從旋轉部件（例如齒輪、軸承和輪子的相應部件）中提取功能失效的震動信號特征，這是確定設備狀況的一種非常有效的方法。走行部機載故障診斷系統實現了從網絡服務器傳輸智能維護信息，同時實時將信息發送到地面端交通管理系統的目的，從而建立了一個封閉的數據生態系統。

2.4 車地無線傳輸系統

車地無線傳輸系統是一種新型的智能車載網絡系統，其中主要包括分布式以太網轉換的分布式設備控制裝置、安裝在列車上的無線數據傳輸裝置、波導天線、4G/5G 接收天線、數據服務器與數據儲存設備和分析中心。

車載無線數據能夠通過數據傳輸裝置分析車輛情況，并將全部可用的數據信息傳送到地面。車地無線傳輸系統可通過現有車輛硬線采集故障定位系統的綜合分析確定車輛的繼電器狀況，包括繼電器和空開等設備是否有故障。此外，TCMS 根據對車輛的觸點狀況的觀察，對繼電器的任務數量進行統計，并根據機械壽命曲線就繼電器的維修提出有效建議。地面轉件服務器能夠進行數據處理，發送并接收車輛的數據，其中包括記錄數據和數據故障。數據傳輸協調機制和定期系統機制是分析與地鐵有關設備狀況的基本系統，其功能包括：車門健康預警、牽引設備狀況預警、軸溫預警和繼電器狀況預警。車地無線傳輸系統性能指標如下：波導管的波段不超過1.5Ghz，波導管末端的信號強度不小于-56dBm，地面局域網的帶寬不少于200MB。

2.5 其他智能檢修

其一，360可視檢查將對圖像進行獨立評估檢測，其范圍包括螺栓松動，管路/線路脫落，異物侵入，牽引裝置、牽引電動機和齒輪等主要部件脫落、丟失以及變形。如果發現異常現象，可以及時發出自動警報。

其二，線陣激光數字輪式檢查能夠快速、準確和高效率地測量車輪踏面輪廓、車輪直徑、車輪內部范圍，并使用無線數據傳輸，分析車輪踏面和鐵路路面上的摩擦情況，從而對車輛的穩定性發出安全警告，為輪調決策提供指導，提高地鐵運行的安全性，延長其使用壽命。這兩項應用改進了車輛的側面測試功能，從而有助于進行車輛走行部和車輛的智能修理，減少了維修人員的數量，節省了維修費用，并避免了過度維修。

3 車場智能生產管理系統

3.1 車輛狀態管理

當車輛進入場段時，使用定位設備對車輛進行自動監測與自動定位，顯示車輛狀況信息(如股道編號、傳輸狀態、車輛狀況維修、車輛信息故障)與維修工單狀態，目標車輛維修人員隨時能夠檢索車輛情況；通過邏輯推理計算，股道的狀況得到了不同以往的實時監測，通過判斷操作條件是否沖突，提高了智能安全管理質量。

3.2 運行管理

基于車輛維修計劃、故障、運行里程、施工、預訂和目前股道位置的信息，制定智能處置模型；該模型根據每一種影響因素的不同加權值規劃車輛自動運行；維修人員必須根據實際情況調整和核準運營日計劃。在需要收回或發放車輛時，服務管理人員重新確定目標車輛的優先次序；在車輛被替換或退回倉庫后，該模型將根據當前情況更新操作計劃。

3.3 定位管理

在車輛到達場段后，核心系統站將通過超高頻定位技術與車載定位設備進行通信，確定車輛的準確位置，并在車場控制中心的屏幕上實時顯示；通過車場的主要設備與車場的基站之間的通信，結合安裝在地面上的定位設備，使系統能夠對主要設備進行準確定位；施工工作人員通過安全頭盔或胸卡等定位設備與基站進行通信，控制中心屏幕可實時顯示他們所處場段的位置；列檢施工區有高壓觸網，要豎立電子圍欄，防止未經許可的人員進入，在發現入侵時發出聲光信號，從而消除帶電股道區域人員和設備的安全風險。

3.4 施工管理

該系統可在當天自動生成服務計劃工作表。值班長通過移動終端對服務任務進行遠程檢查，并按照相關提示將任務發給工作人員。該系統會根據工作人員的專業資格分配相關業務，優先考慮具有高水平的工作人員從事維修工作，同時兼顧工作量和合理性，并確保服務質量。系統工單關閉后，該系統將自動生成車輛電子維修履歷，為今后列車的全生命周期研究打下良好基礎。

3.5 智能終端管理

工作人員可以借助手持終端來工作，包括請銷點申請、斷電申請、借調申請等，監控維保服務過程的所有階段。用二維碼進行掃描，就能完成核對相應設備的修理任務訂單，從而將無紙化維護流程貫徹到底。此外，還支持包括圖像、視頻和音頻在內的故障報告格式，提供相應的解決辦法，具有車輛狀況實時查詢、生產信息和修復材料查詢等功能。

4 智能專家診斷系統

地面智能專家診斷系統通過收集實時車輛狀況數據來監測車輛系統的運行狀況、預警異常情況、機動車輛預處理狀況以及通過車輛的科學算法來建立數據分析模型，判斷車輛信息狀況。

4.1 車載數據采集

車載監測設備通過傳感器、數據收集站和多功能車輛連通網絡等數據收集途徑，對車門系統、牽引系統、制動系統和電池等關鍵部件和組件的實時狀況進行監測。該系統通過4G/5G 等地面無線網絡發布車輛狀況的實時數據。

4.2 數據動態分析

從車輛狀況監測設備中獲取實時車輛狀況數據以及根據該系統或部件的歷史監測數據，分析和比較專家系統確定的閾值內數據的變動趨勢，監測設備在特定作業區域內記錄走行部軸箱軸承狀態數據。不超過該系統規定的標準閾值，但與該軸的歷史數據記錄不同，該系統記錄數據的變動趨勢，并發出警報信號，提醒工作人員對該區域進行具體檢查。

4.3 異常狀態檢測

智能專家診斷系統將影響車輛運行狀況的關鍵數據和實際變量，作為確定故障的主要參考；在收集所有狀況數據之后，收集與車輛或系統的位置相對應的時間窗，發現所有模擬數據，并利用各種參數，如所提取的最大值、最小值、平均值和平均范圍值，重新進行數據整理。然后，使用人工智能機器學習算法，利用同一類別車輛或設備的狀況數據作為學習樣本，對異常獲取的數據進行測試。整個數據集分成培訓數據集和測試數據集，并在適當比例的基礎上使用相應算法進行核查測試。

4.4 故障預警方法

故障預警方法是一種以故障數據點為基礎的自動化監督學習方法。首先，是擴大數據特性，將每個時間窗口內的數據作為時間窗口末端的特點，標注數據和選擇抽樣數據；其次，進行數據維、標準化和均衡處理等預處理，將數據集按比例分成培訓集和測試集；最后，在訓練集中使用自動學習算法，并將故障前時間窗口數據作為數學模型，以核實培訓集和測試集，核實異常情況下的故障預警模型，如果發現持續存在異常情況，可以提供預警。

5 結語

城市軌道交通車輛智能運維系統是信息時代改造城市軌道車輛狀況的一個重要途徑，可大大降低維修成本，并有效提高維修效率和設備的可靠性。基于智能運維行業現狀，探究了智能運維系統的發展，從而論證了城市軌道交通地鐵車輛智能運維系統在充分監測城市軌道交通車輛全面狀態與實時數據、縮短設備生命周期管理人員的維修時間、降低運營期間車輛故障風險、提高運營質量和確保安全運行等方面都具備一定有效性。