城市轨道交通车辆智能运维系统探索与研究

城市轨道交通车辆智能运维系统探索与研究

刘洋

云南经济管理学院云南昆明650304

摘要：城市轨道交通对城市发展起着重要的带动作用，而城市发展对城市轨道交通安全可靠、高效集约、网络化、智能化的发展也提出了越来越高的要求。如何在保障城市轨道交通系统安全可靠运营的基础上最大限度地降低维修成本，在满足可持续发展战略要求的同时，提升城市轨道交通设备智能化管理水平，成为轨道交通行业广泛关注和研究的热点。鉴于此，本文对城市轨道交通车辆智能运维系统探索与研究进行分析，以供参考。

关键词：城市轨道交通；车辆；智能运维；故障预测；健康诊断

中图分类号：U284文献标识码：A

引言

城市轨道交通车辆智能运维系统是信息化时代城市轨道交通车辆实现状态修的重要手段，该系统可以显著降低维修保障费用，大幅提高维修保障效率及设备的可靠性。本文基于当前智能运维产业现状，探讨和研究智能运维系统的未来发展和规划方向，以期实现对城市轨道交通车辆关键部件的全覆盖状态监测和数据获取，缩短设备全寿命周期管理中的维修时间，有效减少了车辆上线运营期间的故障风险，提高运营质量，保障运营安全。

1现状分析

目前，上海地铁、北京地铁、广州地铁等地铁公司已经开始对车辆智能运维体系进行探索性应用，国内各大城市轨道交通企业均积极着手研究适用于自身的智能检修模式。智能检修解决方案一般通过在车辆制动系统、车门系统、牵引系统中安装传感器的方式，实现在线监测与预警。然而，其外设布局点有限，导致检修人员不能有效监测车辆运行状态。国内大部分轨道交通企业以设备安全运营为基本目标，检修制度较为保守，过度维修现象较为普遍，造成人力、物力和财力的浪费。与此同时，由于无法及时监测部分设备的状态，因此在计划性修程中未能及时对其进行维护，从而导致故障部件无法更换、车辆带故障上线运营等严重问题，形成安全隐患。国内城市轨道交通企业在探索智能化维保策略的过程中已取得一些成果（如优化修程、拉长计划性维修的时间间隔），但大多数公司仍以试点测试为主，尚未形成批量化的实际应用案例。

2车辆运维现状

车辆是城市轨道交通最重要的运营维护对象，分析车辆运维现状和存在问题可为科学搭建智能运维系统框架提供有力支撑。然而，目前由于城市轨道交通的迅速发展，列车数量急剧上升，运行工况日趋复杂，随之而来的是列车运营间隔缩短、结束运营时间延长，这给维护保障带来了极大的压力。列车检修时间减少、人工检查强度增加、故障种类多变、设备制式多样、全寿命周期管理滞后、仓储备件管理分散、人工检修力量薄弱、信息化平台融合度低等诸多因素都将对车辆运营的安全性和设备的可靠性产生直接影响。

3车辆智能检修系统

3.1智能检修机器人

智能检修机器人利用机器人技术、机器视觉技术及多种控制技术和先进算法，在动态和静态情况下采集车底、车侧高清图像，并通过图像处理技术判断车辆异常，可降低人工劳动强度，改善作业环境，提高检修效率。

3.2走行部智能检测

走行部检测系统安装在城市轨道交通车辆入库线上，以不停车检测的方式，自动完成对走行部及闸片的高清图像获取，自动监控走行部异常状态。通过利用库内轨旁检测设备对车侧部分进行图像采集，能够获取车辆走行部侧面的清晰过车图像，再通过数字图像处理技术，实现对走行部及闸片的异物检测以及对关键部件缺失、变形等的异常监视。

3.3其他规划布局

车辆360°视觉检测能够对关键部件的常规测距和可视部位的图像进行自动监视，检测范围包括螺栓、螺母的松动及丢失，各类管线脱落，异物侵入，受流器、牵引装置、牵引电动机、齿轮箱等关键部件的脱落、丢失、变形等。如发现异常，能及时发出自动报警提示。轮对数字激光检测可以快速、准确、高效地测量车轮踏面轮廓、车轮直径和轮对内侧距，并通过无线数据传输，实现对车轮踏面磨耗和轮轨接触关系的分析，从而对车辆稳定性进行安全预警，同时为轮对镟修决策提供指导，提升列车运行的安全性，并延长车轮的使用寿命。

4车厂智能生产管理系统

4.1车辆状态管理

当车辆进入厂段，该系统会利用定位设备自动对车辆状态进行实时动态监测，自动定位车辆停放股道，并显示车辆的状态信息（如股道编号、带电状态、修程状态、车辆故障信息）以及维修工单状态等，便于检修人员实时查询目标车辆状态信息；并通过逻辑条件计算，对股道状态进行实时异常检测，并检验作业条件是否冲突，从而实现智能化安全管理。

4.2定位管理

当车辆进入车厂后，系统基站通过超宽带定位技术与车载定位设备进行通信，确定车辆准确位置，并在车厂控制中心（DCC）监控屏幕中进行实时显示；铁鞋等车厂内关键设备通过附着在其表面的定位设备与车厂内基站进行通信，系统可借此标定其准确摆放位置；施工作业人员通过安全帽或者胸牌等定位设备与基站进行通信，DCC监控屏幕可实时动态显示其在车厂内的位置；针对车厂内高压带电的重要施工区域，划定电子围栏，防止未授权人员进入，一旦有人闯入则发出声光报警信号，从而消除带电股道区域内的人员、设备安全隐患。

4.3智能移动终端应用

工作人员可以通过手持终端填写请销点申请、断送电申请、借用申请等检修工单，从而提高登车作业审批、请销点、物品借用等检修流程的效率，实现对检修作业的全过程把控。扫描二维码即可填写对应设备的检修任务单，真正实现无纸化生产运作。此外，还支持拍照、视频、音频等多种故障上报形式，可以智能推荐历史故障解决方案供故障上报人和处理人参考，并能支持车辆状态、生产信息和检修资料的实时查询等功能。

5智能专家诊断系统

5.1数据趋势判断

利用车载状态监测设备采集的车辆实时状态数据，并根据系统或部件的历史监控数据，对于专家系统给定阈值内的数据抖动进行变化趋势分析和比对。图6显示了车辆走行部轴箱轴承状态监测设备在某运行区间所记录的2轴右轨振动数据。在图中K25+292～K25+400区间，最大振动有效值为7.58g，波磨路段的振动频率为400～450Hz，未超出系统给定的正常状态阈值，但相较于该轴的历史数据记录，本次振动幅度特别大，因此系统记录下数据变化趋势并发出报警信号，提示检修人员检查该部位走行部状态。

5.2故障预测方法

基于故障数据点的有监督机器学习方法，首先，对数据进行特征扩充操作，每一段时间窗内的数据全部作为时间窗结束点的特征来考虑，进行数据标记，选择样本数据；然后执行数据降维、归一化、均衡处理等预处理流程，再将数据集按相应的比例分割为训练集和测试集；最后采用机器学习算法对训练集进行学习，并用故障前一段时间窗的数据作为验证训练集和测试集的数学模型，实现异常点的故障预警模型验证，当检测出连续出现的异常点时，可进行故障预警。

结束语

智能运维系统是建立在设备基础上的、以状态修模式为主要发展目标的智能化、数字化系统，其依托大数据中心，结合设备履历数据，并借助实时监控设备，采集和分析城市轨道交通车辆的运行和检修数据，判断设备故障趋势，诊断设备的运用健康状态，从而实现故障预警和分级报警，指导关键设备现场维修作业的智能化管理。

参考文献

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