铁路货车智能运维技术研究

铁路货车智能运维技术研究

刘朋,田海群

中车齐齐哈尔车辆有限公司 黑龙江齐齐哈尔 161002

摘要：随着中国经济的迅猛发展，我国铁路货运出现了跨越式发展。“十三五”期间，我国铁路货车事业逐步攀升，多条新建重载线路开行，如浩吉、瓦日线等，且货运装备和运营管理模式不断优化，铁路货运量和货运周转量均位居世界第一。目前我国铁路货车执行计划预防修为主、状态修为辅的维修制度，该维修制度使铁路货车车辆维修产生“过度修”、“过度检”及“维修真空期”等问题，在一定程度上增加了车辆维修费用。因此，当务之急是研究如何提高车辆的维修效率，降低车辆的维修成本，实现以最少的维修成本和维修资源为目标，编制车辆的维修计划，促进铁路货车向视情维修和状态修转变，实现铁路货车的智能运维。

关键词：铁路；货车；智能运维技术

引言

铁路货车交通装备被称之为“国之重器”，其装备制造业对国民经济起到重要支撑作用，而对其进行合理的健康管理与维护维修也成为保证设备高效运行的关键。随着工业互联网、智能大数据分析等技术的不断发展，从“基于经验的预防性维修”转变为“基于数据的预测性维护”已成为铁路货车健康管理发展的新方向。然而现阶段，铁路货车运行状态的数据采集连续性差、零部件健康评估等级不精确、事后的维修策略导致运行效率低、维护成本高等问题限制了铁路货车预测性维护的发展。

1.铁路货车现状

我国铁路货车状态监测仍然以５Ｔ地面系统为主，目前仅在部分特殊车型和出口车型中对车辆智能化进行了探索、实践。漏斗车主要从实现漏斗车顶盖、底门自动开闭和关键部件的监测方面开展相关研究，减少人员手动操作，提高装卸货效率和车辆、货物安全性。国家能源集团利用自己独特的铁路资源和高效的管理体制研制的车辆ＰＨＭ健康管理系统，主要包括地面基础设施、云端、车地通信、车辆与机车通信、车辆间通信、车辆状态信息收集装置等，实现了车辆运行状态的监测、故障预警、故障分析、故障诊断及检修支持等功能。国家能源集团率先改革“计划修”的修程修制，研发了国内铁路行业第一条智能运维整备线，这提高了重载铁路货车智能运维状态修的检查效率和准确度，减轻了工作人员的劳动强度，提升了检测过程的智能化水平。

2.铁路货车智能运维技术研究

2.1智能决策中心

智能决策中心要做出准确的运维决策，须提取车辆设计、制造、运用及维修等与车辆全生命周期相关的数据，汇集各信息系统的数据，进行综合的数据分析及挖掘。借助大数据分析、机器学习、人工智能等技术，及时对车辆发生的故障做出相应的处置措施，且能够通过故障预测评估车辆的健康状态，编制合理的维修计划，辅助运维人员实现智能化车辆运维。可通过相应的应用系统将车辆运用决策、故障信息及维修计划等信息，推送给主机厂／供应商和路局／站段。

2.2智能维修中心

常用的维修策略模型包括突发性修复维修策略、性能预防性维修策略、传感器视情维修策略、全生命周期预测性维修策略等。例如，一些突发性故障可通过故障性维修策略，按照车辆随机发生的故障执行临时维修；或采用经验维修策略，通过积累经验，制定维修规程和工艺，减少系统停机时间，从而避免过高的维修成本。车厢性能预防性维修策略是一种基于历史故障数据的定周期维修策略，可以降低维修成本和停机时间，提高系统质量。车厢传感器视情维修策略基于每个部件的状态，仅在“必要时”或故障发生前执行适当的维修行为。车厢生命周期预测性维修策略通过对车厢生命周期的状态参数进行连续的、定周期的或可变的周期监测，对部件的未来退化趋势和故障概率进行建模和预测。如果预测结果达到或超过故障阈值，则事先计划适当的维修方案。

2.3智能维修中心

状态修是一种直接面向运输的铁路货车质量保证体系，运用和检修成为了一个整体，改变了过去各修程间的条块分割，有利于制定方法经济、管理简单、流程明晰的检修工艺。根据状态修的检修内容，状态修检修工艺大致可分为运用监控、在线整备、状态维护、车辆恢复4个部分。其中运用监控是通过在线和车载检测设备对列车安全状态进行监控，并为检修提供基础数据；在线整备是在列车不解编的情况下快速处理车体、制动故障，对转向架、轮轴和钩缓进行换件修；状态维护分为不同的级别对车辆的损伤和磨耗及时进行修理，保持车辆的运行品质；车辆恢复是将车辆分解，对零部件进行检修，然后重新组装，恢复车辆状态。

3.智能运维的关键技术

3.1大数据技术

要实现铁路货车智能运维，须汇集包括车辆设计、制造、运用及维修等多方面的海量数据，需要大数据技术对海量的车载数据、车辆基础数据、离线数据、轨旁数据等清洗、整理，提供结构化的数据存储和管理环境，并进行大数据分析、挖掘等，为各种车辆故障预测、健康评估等提供支撑，大数据技术也是智能运维的关键技术之一。

3.2重力监测传感技术

重力监测传感器用于监测车辆超载、偏载及货物丢失报警等。常见的称重传感器形式有：柱式称重传感器、桥式称重传感器、双剪切梁吊环称重传感器、轴对称扭环形称重传感器和轮辐式称重传感器，各类型的称重传感器对比见表２。结合传感器量程、精度及安装空间，本车采用轮辐式称重传感器，安装于一系钢圆弹簧和转向架构架之间，单车共８个，分别测量２个转向架、８个相位的载荷，数据传至车辆主机，进而计算判断车辆超载、偏载、货物丢失等异常情况。国内随着重载货车批量运用、快捷货车论证工作持续深入，以及多式联运、专用车辆对安全监测的现实需求，应用电子控制、监测技术提升车辆安全及服务水平，在业内已达成共识。中车山东公司在智能平车项目中，对智能监测系统的软件、硬件、通信、供电等各个模块进行了系统研究，并结合铁路货车实际开展了有益实践，以期对国内铁路货车领域智能技术的发展方向和智能装备的选型提供一定意义上的参考借鉴。

3.3完善铁路货车装载状态全过程检查制度

装卸管理、货检管理、专用线专用铁路管理等管理要求分散在各专业管理规章制度中，检查内容、检查标准、检查流程等存在较大差异，不能满足铁路货车装载状态全过程安全管控的需要。因此，需要在构建铁路货运生产作业与管控平台的基础上，明确不同场景下状态检查的作业标准、管理要求，完善铁路货车装载状态全过程检查制度，有力支撑铁路货运站段标准化规范化建设。构建铁路货车装载状态全过程安全管控模式，对提升铁路货运安全管理质量，确保铁路行车安全具有重要作用。但铁路货车装载状态全过程安全管控模式优化是一项跨专业的系统性工程，涉及到铁路货运系统、客运系统、车务系统、车辆系统等多个专业。仅解决铁路货运系统专业内部问题尚不能最大化释放模式优化所产生的效能，需要进一步从数据交互、业务交互、管理交互等方面与其他专业系统协同优化，实现铁路全要素、全过程的生产组织和安全管控，共同推动铁路人防、物防、技防“三位一体”安全保障体系构建完善。

结束语

综上所述，铁路货车车厢预测性维护体系，可通过传感器实时读取关键部件的状态数据；应用健康评估和故障预测结果及时输出关键部件的隐患预警，合理利用有限的资源应对突发故障或预测性故障，并提供铁路货车车厢的智能维修决策建议。然而，该体系仍存在一些不足。例如，体系应用还处在初级阶段，对于比较复杂的货车车厢的调度、运行安全等实际因素，在进行货运车辆维保安排时结果的适用性有待提高。

参考文献

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