铁路机务运用安全管理系统的信息化研究

铁路机务运用安全管理系统的信息化研究

孙鸿飞

呼和浩特局集团公司呼和浩特机务段    内蒙古    呼和浩特市    010000

摘要：中国的铁路机车主要通过长途运输运行。从目前的情况来看，长途运输仍将是我国铁路运输的主要方式，这对机车乘务员的综合素质提出了更高的要求。为适应新形势下铁路的发展趋势，各铁路局、机务段结合自身实际不断探索改进。通过设计合理的机车运用系统，充分提高了机车运用效率，加快了客货运输周转，合理控制了司机的劳动时间，从而为铁路发展提供了更科学合理的人力资源支持。

关键词：乘务管理；信息化；安全管理

引言

通过将在用车载无线传输设备、智能能耗监测设备和统计/计件系统相结合，利用数据采集和分析技术，采用软硬件相结合的方式，实现机车运行状态的实时监测、发回流程的自动化，机组运行质量的自动分析和评估，自动生成电子驾驶员报告和统计/计件。安全管理功能在分析和其他维护中的应用可以实现安全管理操作的信息化和智能化。

1 铁路机务存在的问题

1.1 人员素质问题

铁路维修人员的素质对铁路维修安全管理至关重要。人员素质问题主要表现在以下几个方面：首先，维修管理人员没有以身作则，作风管理不够严谨，缺乏一定的纪律性；其次，维修人员的素质水平有限，处理各种维修任务的能力有限；再次，维修人员的不当或不规范操作会对维修安全产生一定的负面影响；最后，维修安全管理方法的落后导致维修人员的实际工作情况与具体工作标准要求存在一定偏差。因此，提高铁路维修人员的素质至关重要。

1.2 环境因素的影响

我国是世界陆地面积第三大国，幅员辽阔，山地、丘陵、高原、平原、盆地等地形各异。许多铁路路段穿过陡峭的山脉、峡谷隧道，甚至是永久冻土区。在天气条件不理想的情况下，铁路机车运行的安全可能会受到影响。在铁路运营期间，机车暴露在自然环境中。如果遇到强风和大雨，可能会发生线路坍塌或山体滑坡等不可预测的风险，从而影响机车运行的安全。因此，维修部门应进一步改善机组人员的出勤预警情况。机组人员值班时，必须召开小组会议，科学合理地判断责任机组航线的天气条件和航线条件，做好风险估计，制定科学合理的应对措施。但在实际工作中，仍存在许多不可预测、可控的风险，影响着铁路机车的安全运行。

2 铁路机务运用安全管理系统的信息化

2.1 构建信息化机车质量管理平台

长交路轮乘制运用模式下，对机车的质量有了更高的要求，通过搭建机车质量信息化管理平台，以 CMD 系统、6A 系统、整备作业信息管理系统等为基础，建立基于信息化的长交路机车品质控制系统，实现各类数据的交换、共享和集成，提高长交路机车品质控制水平，同时要加快推进机车整备能力建设，尤其是长交路运行的机车整备力度，对各个备用基地的容量进行重新组织和审核，制订备用基地的改建计划，确保机车的运行品质能得到有效的保障。

2.2 设备维护

在铁路运输运营中，各种设备的维护和管理是必不可少的环节。运用大数据智能运维管理技术，可以有效提高设备维护的效率和准确性。首先，大数据智能运维管理技术可以帮助运营管理部门及时、准确地监控设备的工作状态。通过从设备传感器收集数据，可以实时监控设备的运行和寿命状态，识别异常问题，并快速采取解决方案。同时，还可以根据设备的历史数据进行预测性维护，提前进行设备维护，减少设备故障造成的运行安全事故和经济损失。其次，大数据智能运维管理技术可以提高设备维护的准确性。通过收集和分析设备数据，可以准确掌握设备的健康状况，实现有针对性的维护，减少不必要的维护和更换，避免过度维护导致的设备故障。最后，大数据智能运维管理技术可以有效优化维护策略。根据设备的历史数据、运行状况和维护记录，可以制定更科学、准确的维护策略，最大限度地提高设备的维护效果，降低运营成本和维护风险。总之，与传统的基于规则的维护方法相比，大数据智能运维管理技术在铁路运输设备维护领域具有更高的可靠性、更低的成本、更高的准确性和效率。未来，在铁路运输领域，大数据智能运维管理技术的应用前景无疑非常广阔。

2.3 车辆综合分析系统

车辆综合分析系统涵盖车辆电气信号分析、故障知识库管理、能耗分析、部件可靠性评估和车辆健康状况评估。其中，车辆电信号分析提供模拟和数字信号筛选、数据查看、曲线绘制和下载等功能。专业工程师可以根据分析出的故障特征，绑定电信号分析变量，形成分析模板，便于进一步分析和使用；故障知识库管理在结构上存储不同故障现象对应的故障原因和故障处理措施，便于故障数据的统计、查询、维护和知识继承；能耗分析可以提供对各种站点、时段和车辆的能耗数据的专门分析。专业工程师可以使用能耗分析工具对运行图、列车时刻表和维护计划进行合理安排，从而提高运营效率；部件可靠性评估可以综合考虑部件故障的程度和危害，全面评估车辆关键部件的可靠性，有利于针对故障情况提前制定维修计划，实现维修资源的高效利用；车辆健康评估可以综合考虑车辆故障和维护情况，评估车辆的健康状况，为制定车辆运行计划和发车计划提供支持。

2.4 客流管理

在铁路运输运营管理过程中，客流管理一直是一个重要环节。随着大数据技术的逐步应用，铁路运输大数据智能运维管理在客流管理中的应用也日趋成熟。针对具体问题，大数据分析可以为铁路运输客运部门提供更准确的服务。下面，我们将从客流监测、客流预测、客流引导、拥堵情况处理等几个方面介绍铁路运输大数据智能运维管理在客流管理中的应用。铁路运输大数据智能运维管理在客流管理中的应用主要体现在客流监测上[1]。客流监测是客流管理的基础。准确的客流监测数据对客流管理决策具有决定性作用。在收集了大量客流数据后，可以通过大数据分析，全面了解客流趋势、特征等维度。铁路运输大数据的智能运维管理也可用于客流管理中的客流预测。通过使用大数据分析技术，可以预测未来的客流。例如，大数据分析可以结合历史数据预测春节、节假日等特殊时间段的客流，协助铁路运输部门制定合理的客流管理方案。通过预测，客流管理部门可以合理安排列车时刻表、站台资源等，从而减少客流拥堵。铁路运输大数据的智能运维管理也可用于客流管理中的客流引导。基于客流分析结果，大数据分析技术可以实现客流分布的调整和优化。例如，在客流高峰期，电子屏幕可以显示客流信息，引导乘客换乘相对空闲的站台，从而实现客流分散，避免拥堵。

2.5 车辆检修管理系统

车辆维修管理系统不仅可以为计划的维修工作制定维修计划，还可以根据车辆当前的运行计划和故障状态提供维修建议。在计划检修的基础上，结合车辆状态，逐步实现从计划检修向状态检修的过渡；车辆维修管理系统还可以统计和管理维修人力物力，管理涉及维修的工具和材料，管理维修请求、退货、销售点等环节，实现维修人员、机械、材料、方法、环境的全流程管理[2]；基于智能运维系统，采用自动化设备检测点代替人工检测点。维护管理系统可以根据设备检测结果重新安排手动检测工作顺序，从而减少手动维护的工作量和时间，实现对维护操作的高效管理。

结束语

通过对铁路运输生产指标的深入研究，构建了适合新朔铁路机务段安全与生产统计指标体系，为机务段安全质量监管、运输服务质量安全监管和工程质量安全监管奠定了坚实的基础，为机务段日常生产提供依据。

参考文献

[1] 张宇 . 高速铁路绿色评价指标体系及评价结果研究[D]. 北京：北京交通大学，2019.

[2] 张玉民.提高机车运用效率降低铁路运输成本[J].工程建设与设计,2018(04):195-196.