摘要：隨著我國城市軌道交通的快速發(fā)展，安全高效網(wǎng)絡(luò)化的城市軌道交通運營需求日益增長。針對城市軌道交通車輛實際運營需求，搭建智能運維系統(tǒng)架構(gòu)，介紹智能檢修的具體方法、智能生產(chǎn)管理的執(zhí)行方式、車輛數(shù)據(jù)分析的發(fā)展方向，以期為城市軌道交通車輛智能運維系統(tǒng)的發(fā)展提供參考與借鑒。

文章來源：青島地鐵集團有限公司

文章標簽：【城市軌道交通】【智慧軌道交通】【智能運維】【軌道交通機房綜合監(jiān)控】【能源管理系統(tǒng)】【故障預(yù)測】【設(shè)備設(shè)施管理】

隨著我國城市軌道交通的快速發(fā)展，安全高效網(wǎng)絡(luò)化的城市軌道交通運營需求日益增長。針對城市軌道交通車輛實際運營需求，搭建智能運維系統(tǒng)架構(gòu)，介紹智能檢修的具體方法、智能生產(chǎn)管理的執(zhí)行方式、車輛數(shù)據(jù)分析的發(fā)展方向，以期為城市軌道交通車輛智能運維系統(tǒng)的發(fā)展提供參考與借鑒。

0、引言

城市軌道交通對城市發(fā)展起著重要的帶動作用，而城市發(fā)展對城市軌道交通安全可靠、高效集約、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展也提出了越來越高的要求。如何在保障城市軌道交通系統(tǒng)安全可靠運營的基礎(chǔ)上最大限度地降低維修成本，在滿足可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略要求的同時，提升城市軌道交通設(shè)備智能化管理水平，成為軌道交通行業(yè)廣泛關(guān)注和研究的熱點。

智能運維系統(tǒng)是建立在設(shè)備基礎(chǔ)上的、以狀態(tài)修模式為主要發(fā)展目標的智能化、數(shù)字化系統(tǒng)，其依托大數(shù)據(jù)中心，結(jié)合設(shè)備履歷數(shù)據(jù)，并借助實時監(jiān)控設(shè)備，采集和分析城市軌道交通車輛的運行和檢修數(shù)據(jù)，判斷設(shè)備故障趨勢，診斷設(shè)備的運用健康狀態(tài)，從而實現(xiàn)故障預(yù)警和分級報警，指導關(guān)鍵設(shè)備現(xiàn)場維修作業(yè)的智能化管理。

1、現(xiàn)狀分析

目前，上海地鐵、北京地鐵、廣州地鐵等地鐵公司已經(jīng)開始對車輛智能運維體系進行探索性應(yīng)用，國內(nèi)各大城市軌道交通企業(yè)均積極著手研究適用于自身的智能檢修模式。智能檢修解決方案一般通過在車輛制動系統(tǒng)、車門系統(tǒng)、牽引系統(tǒng)中安裝傳感器的方式，實現(xiàn)在線監(jiān)測與預(yù)警。然而，其外設(shè)布局點有限，導致檢修人員不能有效監(jiān)測車輛運行狀態(tài)。國內(nèi)大部分軌道交通企業(yè)以設(shè)備安全運營為基本目標，檢修制度較為保守，過度維修現(xiàn)象較為普遍，造成人力、物力和財力的浪費。

與此同時，由于無法及時監(jiān)測部分設(shè)備的狀態(tài)，因此在計劃性修程中未能及時對其進行維護，從而導致故障部件無法更換、車輛帶故障上線運營等嚴重問題，形成安全隱患。國內(nèi)城市軌道交通企業(yè)在探索智能化維保策略的過程中已取得一些成果（如優(yōu)化修程、拉長計劃性維修的時間間隔），但大多數(shù)公司仍以試點測試為主，尚未形成批量化的實際應(yīng)用案例。

2、智能運維總體方案

根據(jù)目前車輛維保的生產(chǎn)組織模式和車輛設(shè)備狀態(tài)的運營趨勢，可將城市軌道交通車輛智能運維系統(tǒng)分為車廠智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)、車輛智能檢修系統(tǒng)和車輛智能專家診斷系統(tǒng)，整體依托于從大數(shù)據(jù)中心導出的車輛履歷信息、實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，如圖 1 所示。

車輛智能檢修系統(tǒng)可對城市軌道交通車輛的車底、車側(cè)、車體外觀以及輪對狀態(tài)進行智能檢測；車廠智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)用于智能管理車輛狀態(tài)，智能排布運營日計劃，實現(xiàn)設(shè)備的自動定位以及對施工工單進行智能沖突檢測；車輛智能專家診斷系統(tǒng)運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段及模糊邏輯等推理算法，對車輛運行狀態(tài)進行監(jiān)測和故障預(yù)測，評估車輛健康狀態(tài)，并結(jié)合維修基地的維修資源情況，給出合適的維修決策，以實現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備和部件的預(yù)測性維修，保證車輛高質(zhì)量的運營。

3、車輛智能檢測系統(tǒng)

車輛智能檢修系統(tǒng)通過傳感、激光、圖像識別、紅外線等狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)獲取車輛走行部以及車體的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息，通過模式識別、特征匹配、深度學習等數(shù)字圖像處理技術(shù)有效識別車輛異常狀態(tài)，以提高檢修效率，節(jié)省人力成本。

3.1 智能檢修機器人

智能檢修機器人利用機器人技術(shù)、機器視覺技術(shù)及多種控制技術(shù)和先進算法，在動態(tài)和靜態(tài)情況下采集車底、車側(cè)高清圖像，并通過圖像處理技術(shù)判斷車輛異常，可降低人工勞動強度，改善作業(yè)環(huán)境，提高檢修效率。

車底定位模塊分為面陣相機和線掃相機 2 部分，面陣相機用于定位車底設(shè)備，線掃相機用于采集車底設(shè)備圖像。此外，還應(yīng)用輪軸編碼器確保采集的車底圖像穩(wěn)定、不發(fā)生抖動。以圖 2 為 例，通過使用相機對車底設(shè)備進行高清拍攝，實現(xiàn)對設(shè)備異常形態(tài)、設(shè)備異常變化的智能監(jiān)測，從而快速識別故障點，確定故障位置及故障等級，給出故障判斷，引導人員使用與設(shè)備相對應(yīng)的檢修標準、工器具進行維修，最終實現(xiàn)故障的快速診斷和準確報警，提高檢修效率。

智能檢修機器人的核心技術(shù)在于面陣相機的設(shè)備圖像故障定位、線掃相機的圖像處理算法測試以及機械臂控制。

3.2 走行部智能檢測

走行部檢測系統(tǒng)安裝在城市軌道交通車輛入庫線上，以不停車檢測的方式，自動完成對走行部及閘片的高清圖像獲取，自動監(jiān)控走行部異常狀態(tài)。其安裝效果如圖 3 所示。通過利用庫內(nèi)軌旁檢測設(shè)備對車側(cè)部分進行圖像采集，能夠獲取車輛走行部側(cè)面的清晰過車圖像，再通過數(shù)字圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)對走行部及閘片的異物檢測以及對關(guān)鍵部件缺失、變形等的異常監(jiān)視。

走行部智能監(jiān)測系統(tǒng)的核心技術(shù)為：在過車速度不均勻引起圖像縱向畸變和車體上下振動引起橫向畸變情況下的圖像采集以及分析處理算法。

3.3 其他規(guī)劃布局

車輛 360°視覺檢測能夠?qū)﹃P(guān)鍵部件的常規(guī)測距和可視部位的圖像進行自動監(jiān)視，檢測范圍包括螺栓、螺母的松動及丟失，各類管線脫落，異物侵入，受流器、牽引裝置、牽引電動機、齒輪箱等關(guān)鍵部件的脫落、丟失、變形等。如發(fā)現(xiàn)異常，能及時發(fā)出自動報警提示。

輪對數(shù)字激光檢測可以快速、準確、高效地測量車輪踏面輪廓、車輪直徑和輪對內(nèi)側(cè)距，并通過無線數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)對車輪踏面磨耗和輪軌接觸關(guān)系的分析，從而對車輛穩(wěn)定性進行安全預(yù)警，同時為輪對鏇修決策提供指導，提升列車運行的安全性，并延長車輪的使用壽命。此 2 項應(yīng)用使車輛軌旁檢測功能得到完善，有助于實現(xiàn)對車輛走行部和車體的智能化檢修，減少維修人力配置，節(jié)約檢修成本，避免過度維修。

4、車廠智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)

車廠智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)以保障檢修作業(yè)安全、提高生產(chǎn)組織效率、降低維保成本為目標，對車輛基地進行信息化、智能化管理。車廠智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)的主要功能包括：車輛狀態(tài)的實時動態(tài)監(jiān)測、運營日計劃的自動排布管理、關(guān)鍵設(shè)備的定位防護管理、施工作業(yè)的智能管理以及智能維修終端的遠程協(xié)同管理。通過模塊間的互通聯(lián)動，實現(xiàn)廠段重要生產(chǎn)組織過程的智能化。

4.1 車輛狀態(tài)管理

當車輛進入廠段，該系統(tǒng)會利用定位設(shè)備自動對車輛狀態(tài)進行實時動態(tài)監(jiān)測，自動定位車輛停放股道，并顯示車輛的狀態(tài)信息（如股道編號、帶電狀態(tài)、修程狀態(tài)、車輛故障信息）以及維修工單狀態(tài)等，便于檢修人員實時查詢目標車輛狀態(tài)信息；并通過邏輯條件計算，對股道狀態(tài)進行實時異常檢測，并檢驗作業(yè)條件是否沖突，從而實現(xiàn)智能化安全管理。

4.2 運營日計劃管理

系統(tǒng)根據(jù)車輛檢修計劃、故障情況、運行里程、施工情況、扣修情況以及當前股道位置等信息，建立智能排布模型；模型依據(jù)各影響因素的不同加權(quán)值，自動排布車輛運營日計劃；檢修調(diào)度員須根據(jù)實際情況對運營日計劃進行調(diào)整和確認。若需要收回或發(fā)出車輛，檢修調(diào)度員會調(diào)整目標車輛優(yōu)先級；在車輛替換上線或回庫后，模型會根據(jù)當前狀態(tài)智能更新運營日計劃。

4.3 定位管理

當車輛進入車廠后，系統(tǒng)基站通過超寬帶定位技術(shù)與車載定位設(shè)備進行通信，確定車輛準確位置，并在車廠控制中心（DCC）監(jiān)控屏幕中進行實時顯示；鐵鞋等車廠內(nèi)關(guān)鍵設(shè)備通過附著在其表面的定位設(shè)備與車廠內(nèi)基站進行通信，系統(tǒng)可借此標定其準確擺放位置；施工作業(yè)人員通過安全帽或者胸牌等定位設(shè)備與基站進行通信，DCC 監(jiān)控屏幕可實時動態(tài)顯示其在車廠內(nèi)的位置；針對車廠內(nèi)高壓帶電的重要施工區(qū)域，劃定電子圍欄，防止未授權(quán)人員進入，一旦有人闖入則發(fā)出聲光報警信號，從而消除帶電股道區(qū)域內(nèi)的人員、設(shè)備安全隱患。 

4.4 施工作業(yè)管理

系統(tǒng)可以自動生成當日檢修計劃工單，檢修調(diào)度員可將其一鍵派發(fā)。當值班長通過移動終端遠程查看檢修任務(wù)，并根據(jù)系統(tǒng)提示一鍵派發(fā)給相關(guān)作業(yè)人員。系統(tǒng)會根據(jù)當值檢修人員的專業(yè)資格及個人履歷智能分配相關(guān)作業(yè)，優(yōu)先安排熟練度高的人員進行檢修，從而在保證檢修質(zhì)量的同時，兼顧工作量的平衡性和合理性。工單關(guān)閉后，系統(tǒng)會自動生成車輛電子維修履歷，為后續(xù)全壽命周期研究的推進做好準備。

4.5 智能移動終端應(yīng)用

工作人員可以通過手持終端填寫請銷點申請、斷送電申請、借用申請等檢修工單，從而提高登車作業(yè)審批、請銷點、物品借用等檢修流程的效率，實現(xiàn)對檢修作業(yè)的全過程把控。掃描二維碼即可填寫對應(yīng)設(shè)備的檢修任務(wù)單，真正實現(xiàn)無紙化生產(chǎn)運作。此外，還支持拍照、視頻、音頻等多種故障上報形式，可以智能推薦歷史故障解決方案供故障上報人和處理人參考，并能支持車輛狀態(tài)、生產(chǎn)信息和檢修資料的實時查詢等功能。

5、智能專家診斷系統(tǒng)

地面智能專家診斷系統(tǒng)通過車載狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備采集車輛的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)，對車輛運行的異常狀態(tài)進行智能報警，并對車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)信息進行預(yù)處理，搭建數(shù)據(jù)分析模型，通過科學算法實現(xiàn)對車輛關(guān)鍵部件的故障預(yù)測及健康管理。

5.1 車載數(shù)據(jù)采集

車載狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備通過傳感器、數(shù)據(jù)采集終端、多功能車輛總線（MVB）網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)采集途徑實現(xiàn)對車門系統(tǒng)、牽引系統(tǒng)、制動系統(tǒng)和蓄電池等關(guān)鍵系統(tǒng)、部件的實時狀態(tài)監(jiān)測。該系統(tǒng)通過 5G 等車地無線傳輸方式，實時獲取車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，如圖 5 所示。

5.2 數(shù)據(jù)趨勢判斷

利用車載狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備采集的車輛實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)系統(tǒng)或部件的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)，對于專家系統(tǒng)給定閾值內(nèi)的數(shù)據(jù)抖動進行變化趨勢分析和比對。圖 6 顯示了車輛走行部軸箱軸承狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備在某運行區(qū)間所記錄的 2 軸右軌振動數(shù)據(jù)。在圖中 K25+292～K25+400 區(qū) 間，最大振動有效值為 7.58g，波磨路段的振動頻率為400～450 Hz，未超出系統(tǒng)給定的正常狀態(tài)閾值，但相較于該軸的歷史數(shù)據(jù)記錄，本次振動幅度特別大，因此系統(tǒng)記錄下數(shù)據(jù)變化趨勢并發(fā)出報警信號，提示檢修人員檢查該部位走行部狀態(tài)。

5.3 異常狀態(tài)檢測

車輛智能專家診斷系統(tǒng)會提取影響車輛運行狀態(tài)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標和過程變量，作為故障判定的主要參照，在采集所有的狀態(tài)數(shù)據(jù)后，對車輛或系統(tǒng)狀態(tài)對應(yīng)時間窗內(nèi)的所有模擬量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，提取區(qū)段最大值、最小值、平均值和平均差等不同參數(shù)作為區(qū)間特征值進行數(shù)據(jù)重組。然后，將同一車架的同一類車輛或設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)作為學習樣本，采用無監(jiān)督機器學習算法對所得數(shù)據(jù)進行異常檢測。整個數(shù)據(jù)集按照適當?shù)谋壤指顬橛柧殧?shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，用相應(yīng)的算法進行驗證測試，如表 1 所示。

5.4 故障預(yù)測方法

基于故障數(shù)據(jù)點的有監(jiān)督機器學習方法，首先，對數(shù)據(jù)進行特征擴充操作，每一段時間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)全部作為時間窗結(jié)束點的特征來考慮，進行數(shù)據(jù)標記，選擇樣本數(shù)據(jù)；然后執(zhí)行數(shù)據(jù)降維、歸一化、均衡處理等預(yù)處理流程，再將數(shù)據(jù)集按相應(yīng)的比例分割為訓練集和測試集；最后采用機器學習算法對訓練集進行學習，并用故障前一段時間窗的數(shù)據(jù)作為驗證訓練集和測試集的數(shù)學模型，實現(xiàn)異常點的故障預(yù)警模型驗證，當檢測出連續(xù)出現(xiàn)的異常點時，可進行故障預(yù)警。

6、總結(jié)

城市軌道交通車輛智能運維系統(tǒng)是信息化時代城市軌道交通車輛實現(xiàn)狀態(tài)修的重要手段，該系統(tǒng)可以顯著降低維修保障費用，大幅提高維修保障效率及設(shè)備的可靠性。本文基于當前智能運維產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，探討和研究智能運維系統(tǒng)的未來發(fā)展和規(guī)劃方向，以期實現(xiàn)對城市軌道交通車輛關(guān)鍵部件的全覆蓋狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)獲取，縮短設(shè)備全壽命周期管理中的維修時間，有效減少了車輛上線運營期間的故障風險，提高運營質(zhì)量，保障運營安全。

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