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摘要:地铁车辆维修对于地铁系统的正常运行至关重要,因此维修模式的选择和优化显得尤为重要。目前常见的比较成熟的维修模式主要有计划性维修、故障维修和均衡修等,此外还有状态修和智能运维等维修模式正在摸索阶段。本文将围绕这些维修模式展开分析和比较,探讨它们各自的优势和劣势,并透过它们探讨地铁车辆维修模式发展的趋势。
关键词:地铁车辆;维修模式;智能运维
一、引言
随着城市化的进程加快,地铁系统作为城市交通的主要组成部分,也越来越重要。作为地铁系统的核心部件之一,地铁车辆维修对于地铁系统运行的稳定性和可靠性至关重要。因此,如何选择和优化地铁车辆维修模式,成为了地铁系统运营管理的重要环节。
目前常见的地铁车辆维修主要有计划性维修、故障维修,还有近几年刚开始推广的均衡修模式,此外随着信息技术的发展部分地铁车辆制造商和地铁运营公司开始研究地铁车辆维修模式的优化,开始着手状态修、智能运维等新型维修模式的探索。每种模式都具备一定的优越性,但也存在一些不足之处。本文将围绕这些维修模式展开分析和比较,并基于此简单探讨一下地铁车辆维修模式的发展趋势。
二、现行车辆维修模式分析
1、计划修
计划性维修顾名思义是指根据设备的使用寿命以及制造商提供的技术文件,定期按计划进行维修保养,预防设备损坏以及延长设备的使用寿命。是一种基于时间和里程的维修模式。在这种模式下,设计师通过研究地铁车辆的可靠性和寿命等指标,制定出固定的维护和保养计划,对车辆进行例行维护和检查,一般包括运用修(日检、月检和年检)、架修(每5年)和大修(每10年)。地铁车辆的计划性维修也是整个车辆维修中必不可少的一环。
计划性维修通过定期检查的方式可以较准确地了解设备的使用情况,从而有效避免由于疏于维护导致车辆下线,提高车辆的可靠性和安全性,减少车辆故障率。然而,这种维修模式的缺点也很明显。一方面,由于是按照预定计划进行维修,可能会造成过度维修,浪费人力、物力和时间成本。另一方面,由于地铁车辆的实际使用情况与计划中设定的使用情况可能有所不同,车辆作为复杂的装备系统,其故障率的分布并不是简单的浴盆形曲线,其中部分结构/部件的故障率在检修后,尤其是较深层次拆解后,其初期运行的故障率反而会出现增加的情况,这种维修模式并不能完全避免车辆故障。
2、故障修
尽管进行了计划性维修,车辆仍然会发生故障,因此故障维修也是地铁车辆运营中最常见的维修模式之一。这种模式是在车辆出现问题时进行的,需要车辆维修人员快速响应和解决故障。当地铁车辆在运行中出现问题时,驾驶员会根据故障影响情况将车辆停靠在指定地点,然后通知车辆维修人员及时处理。
故障维修的优势在于能够快速响应车辆故障,及时解决问题,降低地铁运营的成本。然而,与计划性维修相比,故障维修并没有预先准备所需的零配件和设备,需要额外消耗更多时间、人力和物力成本,而且也可能会对车辆寿命产生负面影响,更重要的是涉及车辆安全和行车组织的零部件是不宜采取故障修这种检修模式的,故障修现阶段仅适用于影响轻微、重要程度较低的零部件检修,如遮阳帘、PIS、标识等。
3、均衡修
均衡修实质上也是一种计划性维修,是在传统日检、双周检、月检、年检等计划性维修的基础上对修程修制的一种优化,根据车辆运行经验、故障统计数据及分析(如FMECA分析)以及主机厂的技术数据,对设备检修项点和周期进行合理调整,使车辆维修计划更加均衡合理,是在保证车辆设备维保不超期的原则下实施的一种新型维修模式。
均衡修是现阶段地铁运营公司批量采用的最先进的维修模式,目前沈阳地铁2号线、上海地铁13号线、长沙地铁2号线、天津地铁2号线等多条线路采用了均衡修维修模式。它将原月修及定修规程进行整合,按车辆日常维修周期及部件维修周期制定了不同级修程,同时如空调夏/冬季整备、齿轮箱换油等大多辅助以专项修作业作为补充性维修配套开展,取消了整个年检修程,均衡修可以最大程度利用天窗口期等零散时间进行作业,可有效降低地铁车辆停用时间,其次还能提高生产效率。采用均衡修后,检修作业更加均衡,从而使得检修人员所承受的作业量比较平均,生产效率大大提高。
三、智能运维模式的发展
随着信息技术、人工智能和机器人技术等的发展,轨道车辆维修开始向智能化方向发展,智能运维是目前大家争先研究的一种先进的维修模式,它基于物联网、大数据和人工智能等技术,能够实现地铁车辆全生命周期的管理和控制。通过实时监测车辆状况和运营数据,进行大数据分析和优化,预测和预防车辆故障的发生,实现车辆系统的安全、高效和智能运营。与其他维修模式相比,基于智能运维的检修模式是最具先进性、前瞻性的模式。它能够使地铁车辆质量更加可靠、运动更加平稳、安全更加可靠,大大提高了地铁车辆系统的运行效率和效益,同时还能为车辆设计和制造带来新的机遇。
近几年国内相关企业在轨道车辆智能运维方面做了大量的技术研究工作,总结起来主要体现在三个方面:车辆智能化管理系统、车辆运维执行系统和轨旁综合检测系统。
1、车辆智能化管理系统
车辆智能化管理系统主要由车载设备及地面专家系统两部分组成,列车将搜集的数据通过车地传输通道传输到地面相应设备,实现列车与地面之间的车地无线数传,并将列车信息发送至指定地面管理服务器,并由车辆故障信息管理服务器完成故障、车辆状态信息的分类、统计和分析评估。
2、车辆运维执行系统
车辆智能诊断和地面智能检测可以很好的完成车辆故障诊断和检测,包含地面专家系统和车地无限通信系统,该系统对车辆实时数据进行接收显示、存储、分析、统计和预警,为检修应急工作提供指导。它将对行车关键系统(包括车门、走行部在线监测、牵引、制动、PIS、空调、火灾报警、蓄电池管理、关键继电器等)的运行数据、故障数据及状态信息进行搜集处理和故障自检预警,主要通过车地无线传输系统等渠道,将这些数据远程实时传输到线网控制中心和车辆段DCC的终端设备上。在车辆段DCC的设置终端地面专家系统,通过对接收的数据进行大屏显示、存储、分析、统计和预警,为检修及运营应急管理工作提供指导。
车辆智能化管理系统网络由车载无线路由器、地面服务器和地面交换机等组网设备组成,通过车地无线传输系统等渠道,实现车辆与地面之间的无线数据通讯,从而有效的管理、监控列车设备运行状态。
但在确认故障后的维修目前还是需要人工来完成,因此需要一个高效的生产系统来管理,可实现车辆状态智能管理、运营日计划智能排布、人员设备实时定位以及施工工单智能冲突检测等,旨在规范和优化生产组织过程,全方位保障人员生产作业安全的前提下,压缩生产组织流程步骤,实现生产组织过程智能化、无纸化,以达到节约时间,提高生产效率。
3、轨旁综合检测系统
轨旁360外观检测技术趋于成熟,目前已经开始安装应用,主要在车辆途径线路上,通过图像采集及图像自动识别的方式,实现对地铁车辆顶部可视部件、侧部车体车窗可视部件、侧部走行部吊挂箱体可视部件、底部可视部件全车360度图像自动检测功能,系统能对全车360度关键部件缺失、变形、异物等异常情况实现自动预警,能有效替代车辆检修人员的工作。同时在此基础上它通过在轨旁固定安装机器视觉、声学、激光、红外等传感装置,车辆通过时,可自动采集车辆外观、车轮尺寸和内部损伤、走行部温度、轴承内部损伤等日常维保所需检测的信息。
在检修库内配置检修机器人系统,可弥补轨旁检测系统检测盲区,实现车辆外观全范围检测,智能检修机器人系统主要包括智能巡检机器人系统与智能巡检系统平台。系统可对停靠在地沟上的地铁车辆进行车侧、车底的全自动巡检,可对选定项点部件进行无漏检状态检测;系统平台回应快速,现场巡检状态可迅速显示更新。智能巡检管理信息系统平台,具备基于工作流任务下发功能,使用人员账号权限管理功能,自动生成报表功能,支持不同平台终端一键操作功能,每个工作节点起始时间完结时间监督统计功能,超时预警功能,智能自动决策功能,可扩展仓储管理功能,可根据检测不同不良分配不同任务,可以根据数据统计及分析,自动管理决策能力。
轨旁综合检测+机器人的系统可覆盖接近100%的人工车辆外观巡检作业内容,极大提高检修效率。
四、总结
地铁车辆的维修模式正经历着由基础传统的周期性保养维修向智能化、数据化的维修管理转型。智能运维模式已经围绕数据采集、数据模型分析、机器人技术应用等方面展开研究和试用,未来地铁车辆维修模式将会在现在智能运维模式上结合人工智能、5G网络、大数据、智能机器人技术发展,会越来越智能、越更高效,带动整个城市轨道交通行业的快速发展和提升。
参考文献
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