城市轨道交通车辆智能运维系统探究

【摘要】：随着我国城市轨道交通客流的迅速发展，客流连续增长与车辆供应短缺间的矛盾越发明显，车辆的供应水平取决于车辆的运行和维护水平的不断提高。城市轨道交通车辆状态的预防性维护和提高车辆的服务效率提供可靠的技术支持。本文简要介绍了智能运维系统的发展，阐述了城市轨道交通车辆维修的现状和不足，也提出了城市轨道交通车辆智能运维系统的结构，同时对该系统的应用前景进行了展望。

【关键词】：城市轨道交通车辆;智能运维系统;故障预测与健康管理

1引言

随着我国城市轨道交通等基础设施建设投入的增加，各大城市的轨道交通得到了迅速发展。城市轨道交通客流量也在快速增长。随着客流需求的增加，在线车辆的数量需要逐步增加。同时，为了保证城市轨道交通车辆的安全可靠运行，有必要定期对车辆进行大修，这也会导致在维修中的车辆不能正常使用，因此车辆供需关系产生矛盾。因此，城市轨道交通车辆运行与维修行业需要一个信息平台来实现城市轨道交通车辆的智能化运行与维护，缩短车辆的维护时间，提高车辆的上线率。

2智能运维简述

智能运维系统作为提供信息化技术平台，指采用先进的传感器技术、大数据、人工智能等高级技术手段，实时、模糊逻辑等推理算法获取被管理系统运行状态信息。根据历史数据、实时数据和环境因素，进行受管理系统的状态监测和故障预测。根据维护基地现有的资源，给出相应的维修决策。实现关键部件的状态维护。

3城市轨道交通车辆维修的现状和现有问题

城市轨道交通车辆是一个复杂的设备系统，涉及机械、材料等学科。因此，深入分析城市轨道交通车辆维修的现状和存在的问题，为城市轨道交通车辆智能运行维护系统的设计和技术框架设计提供支持。

3.1现状

城市轨道交通车辆作为城市轨道交通企业的重要运行维护对象，是近年来研究的一个热点。以中国一家地铁公司为例，大多数投入运营的车辆都是由中型车辆制造的，所有车辆都配备了传感器，并在车辆运行时采集了一些关键部件的状态信息，并在车辆上安装了EVR系统。当车辆返回仓库检查时，工程师可以下载故障数据和操作数据。

3.2存在的问题

与电力系统和航空系统的智能运维系统的成熟应用相比，城市轨道交通车辆智能运维系统的应用仍存在诸多不足，需要从以下几个方面进一步提高。

实时监控的类型不全面。城市轨道交通车辆上的大部分传感器安装在制动系统、门系统、电气系统等系统中，无法实时监测关键部件。目前，对车辆安全和乘客舒适性影响最大的走行部，没有更好的监控方法。车辆返回仓库后，维护人员应记录，该方法在车辆运行过程中不能实时获得车轴温度数据，在车轴温度异常时不能及时找到，存在安全隐患。

过修欠修。目前我国大多数城市轨道交通企业通常将车辆维护分为日常维护、周检、双周检、月检、半年检、非旋转维修、检修等维护系统，极易产生过度检修的现象，造成成本浪费。由于大多数城市轨道交通企业对车辆的所有部件都没有维护数据库，部分部件可能要维护或更换阈值，但因为有些维护人员未按规定进行维护可能会导致更大的安全隐患。大部分学术人员认为，基于状态的预防性维修是解决过修欠修问题的方法之一。

错误警报。在20世纪初，为了解决传感器安装空间有限和关键零部件技术有限的问题，我国的一些城市轨道交通企业采用了路旁红外探测方法来检测通行车辆的运行参数，达到预警故障预警的目的。然而，由于城市轨道交通车辆的恶劣运行环境，轨道振动大，对红外设备的影响很大，测量设备本身的可靠性低，导致高的误报警率。近年来，城市轨道交通车辆一直在试图在某些地区直接安装传感器。然而，由于城市轨道交通车辆运行时间长、启停频繁，门传感器会发出虚假报警。

建立故障预测模型失败。目前，故障诊断主要在车辆故障后，调度员将车辆转移回相应的维修仓库。有经验的工程师对系统中的故障数据进行分析，根据自己的经验判断故障类型和故障程度，并做出维修决策。这种诊断方法受到个体主观因素的极大影响。故障预测率为零，因为没有故障预测模型，不能实现趋势告警和突发告警。

我国城市轨道交通车辆的维修信息不足。故障诊断和维护主要依靠经验丰富的工程师和一线员工。它们处于后维护阶段，无法实现故障预测和健康管理。4城市轨道交通车辆智能运行维护系统的体系结构

在充分分析城市轨道交通车辆维修现状和不足的基础上，本文研究的城市轨道交通车辆智能运行维护系统至少应包括以下功能：实现在线智能监测、数据传输与处理、智能诊断、智能故障诊断、车辆及关键部件的剩余寿命预测、维修前备件的准备及维修计划的修改等。

城市轨道交通车辆的关键部件（如温度传感器、振动传感器、加速度传感器、压力传感器等）可以加入多种微型复合传感器，在传感器采集数据后获得实时数据并传送给车辆。车辆数据中心采用大数据技术和数据融合算法对数据进行预处理，简化了后续的数据处理，并将预处理后的关键数据通过车载传输到地面数据处理中心地面通信系统。地面数据处理中心采用数据融合算法提取数据特征，对特征提取后的数据进行进一步分析，实现各关键部件的状态监测，并将这些数据存储在数据库中。同时，数据用户通过特征提取判断是否存在故障，并结合历史数据和产品参数模型来预测故障的位置和类型。然后，及时修改维修计划，分配备件及相关人员，为故障车辆的维修提供支持。如果系统控制中心确定没有故障，系统将进入下一个周期。

由此可见，智能操作维护系统是一个信息高度、学科广泛的综合信息平台。该智能运行维护系统将直接改变现有城市轨道交通运营公司的车辆管理模式，使车辆运营管理更加高效、简洁，促进一体化，减少各部门的信息接口，促进各部门融合， 减少各部门信息接口， 降低管理成本。这是网络运营城市轨道交通企业车辆管理模式的发展趋势之一。

5城市轨道交通车辆智能运行维護系统的应用前景

5.1确定要监控的关键组件。

城市轨道交通车辆智能运行维护系统的实际应用需要解决五个技术问题。城市轨道交通车辆关键部件的确定是一个复杂的机电系统，如何确定其关键部件是一个亟待解决的问题。城市轨道交通本质上是一种面向社会公共福利的非营利性交通方式，是公共交通的重要组成部分。城市轨道交通运营公司的主要目的是在保證车辆运营安全、运营成本最低的前提下，最大限度地提高交通效率。因此，根据车辆安全、运行秩序、乘客舒适性和重要性等原则，可以确定监测的关键部件。

5.2关键部件健康管理特征量的确定

根据历史监控数据和关键组件的经验，确定关键组件的健康管理的特征量。一般而言，如果状态监控量与组件的物理故障机制直接相关，则状态监控量是关键组件的健康管理特征量;如果关键组件过于复杂，无法测量或难以测量与组件的故障机制直接相关的物理量，则可以通过合成多个状态监控量来确定组件的虚拟健康管理特征量。

5.3地面数据处理中心的建立

在完成上述步骤的前提下，建议建立一个地面数据处理中心。城市轨道交通车辆智能运行与维护系统的核心是城市轨道交通车辆。利用大数据对传输到中心的数据进行处理，进行数据融合、数据挖掘和深入学习，为实现关键部件的健康管理奠定了基础。

6结语

城市轨道交通车辆智能运维系统是实现城市轨道交通车辆状态预防性维护的重要手段之一。该系统可以显著降低维护和保证成本，大大提高维护和保证效率，提高设备的可靠性。本智能系统降低了维护支撑成本，减少了对备件、辅助设备、维护人员等支持资源的需求，缩短了设备整个寿命周期的维护时间，通过减少过维护次数，特别是计划外维护时间，提高了车辆的在线维护率。通过实时监测和故障诊断，降低了车辆的在线速度，保证了运行的安全。

参考文献

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作者简介：丁金玲（1978.9-），女，汉族，山东陵县人，硕士研究生，中级讲师，主要从事高校教育工作。