城市轨道交通智能运维系统工程应用研究

叶鹏君 刘东宇 吴 涛

(天津轨道交通运营集团有限公司 天津 300350)

智能运维是近年来发展迅速的一种轨道交通运维模式，凭借其对轨道交通车辆安全性、可靠性和运营效率的巨大提升作用，受到越来越多地铁运营公司的重视。当下，智能运维系统在传统车辆运维检修的基础上，融合了车载传感技术、实时数据采集技术、4G/5G先进传输技术和智能轨道检测技术等新兴技术，配合着大数据分析决策和人工智能分析，在智能感知车辆关键系统运行状态、车辆轮对参数检测、自动识别预警等领域开始发挥重要作用，成为地铁运营公司实现车辆健康状态自动监测的关键技术手段[1-3]。

目前国内常见的智能运维系统多基于车辆或某一关键系统展开，同时涵盖了车辆运行和检修维护全过程的较少。本文基于天津地铁一号线东延新造车辆，从实际工程的角度出发，介绍了一种同时基于车辆运行和地面检修维护的城市轨道交通智能运维系统，系统物理结构层如图1所示。

图1 车地智能运维系统物理结构层

1 技术原理

该智能运维系统总体方案构架框图如图2所示。采用现有控制、通信等系统以及前沿的信息技术构成地铁车辆智能化的技术基础，主要包括数据采集技术、网络通信技术、智能决策与评价技术和面向服务架构技术。利用智能化技术获得地铁车辆运行及列车安全运营关键设备的状态数据，建立车辆信息数据库，通过异常预警、预判分析等手段，排除影响列车安全运营不利因素，提高车辆运营的可靠性和安全性，并通过专家分析数据积累，优化车辆设备维修模式、提升维修诊断效率和资源利用率。

图2 智能化总体方案构架框图

具体到总体方案内的各个关键系统，在走行部的故障监测中，主要涉及以下技术：

(1)广义共振和共振解调的故障诊断技术。该技术是让机械设备的振动冲击信号通过一个谐振频率远远高于常规振动频率的“共振器”，对振动冲击信号能量进行吸收及重新分配，对于常规的、不危害设备安全的柔和振动进行吸收，对于故障冲击激发共振，产生更大的共振信号，通过对共振信号进行解调，得到平滑、信噪比好的共振解调信号，该信号与故障冲击一一对应，通过对共振解调信号进行FFT变换，得到共振解调谱，通过与诊断故障抽象谱比对，可给出设备当前运转状态。

(2)多因素、多参数联合诊断决策技术。该技术不仅分析信息的幅度因素，而且还研究特征频谱、特征谐波、边频、半谱、调制谱、干扰谱等多种因素，同时针对各种类型的故障一一进行推理分析，以确认部件的某个或某些零件故障，作为确认该部件存在故障的依据，从而解决确认所监测的部件是否存在故障的问题。

(3)多个同类故障的归类诊断准则。该准则主要依据以下轴承外环多故障方程：

fw=(D0-dcosA)·Z·D·fn/(2D0·q)

式中：故障数D、D与Z的最大公约数q为未知变量，经改进得到具有确定解的工程化应用公式：

fw=(D0-dcosA)·Z·fn/(2D0)

其中：D0为轴承中径，mm；d为滚子直径，mm；Z为滚子数量；fn为转轴的转速频率；A为轴承滚子的接触角。

在车门系统的状态监测中，主要涉及以下技术：

(1)车门系统信号采集技术。目前，根据前期调查，门电机作为门系统的执行元件，连接门控器与门机械结构，通过采集控制电机的电流、霍尔信号等可以诊断出门系统的大部分故障。具体采集信息如下：①电机：电机转速、电机转角、电流、温度；②门控器：零速信号、故障代码信号、IO信号(智能门控器专属功能)；③其他检测设备：开关门信号、设备重启信号、嵌入式设备生命信号。

(2)门系统故障诊断及亚健康预测技术。数据处理智能算法研究是整个智能门系统的基础，因为采集到的门系统工作数据中虽然包含了门系统运行状态的各种特征，蕴含着丰富的信息，但是数据同样包含着与门工作无关的干扰信息，使得数据无法直接用于门系统状态识别，因此需要利用数据处理方法对数据进行深度处理分析，去除干扰、噪声，提取有价值的特征，才能用于后期的健康状态判别中。智能车门监测与故障智能诊断系统通过采集车门开关过程关键信息，对这些信息进行数据挖掘、特征提取，完成门系统故障诊断及亚健康预测，以实现本系统的核心功能[4]。

另外，在车辆和地面的信息交互过程中，涉及的车地无线传输系统关键技术如下：

(1)联合移动运营商，基于物联网解决方案并通过PPTP/L2TP VPN通道及实时服务器软件保证数据传输可靠性。

(2)利用波导局域网，采用5.8 GHz频段避免同信号系统2.4 GHz同频干扰，采用MIMO技术，提升无线带宽至300 Mbps，经过软件完善，解决无线传输稳定性、安全性等问题，自动将事件记录仪EDRM大文件数据高速自动上传到地面维保室。

2 天津地铁一号线案例应用

2.1 走行部系统

该走行部车载故障诊断系统是一种基于广义共振和共振解调的故障诊断技术。它用于旋转零件，如齿轮、轴承、轮对等零部件故障信号的提取，是判断设备状态的一种非常有效的方法。该走行部车载故障诊断系统首次实现了智能维护网服务器的信息传输，同时该信息还实时传输至地面端的走行部健康管理系统，形成了一个数据闭环的生态系统。

走行部的监测系统由6台诊断仪、18台前置处理器、60只复合传感器、1只转速传感器组成，如图3所示，监测诊断的内容如表1所示。该监测系统通过在中间拖车增加转速传感器获取转速信号；通过安装在转向架上的复合传感器，同时监测冲击、振动、温度3个物理量，在线实时监测诊断车辆走行部状态，实现故障分级预、报警。其中，重大故障向司机报警，指导乘务人员及时采取措施，保障行车安全；一般故障指导状态维修；早期故障跟踪、关注。

图3 智能化走行部车载部分组成图

表1 智能化走行部诊断内容

走行部监测系统的温度测量精度在-15 ℃～105 ℃范围内，系统测量误差不大于±2 ℃；在小于-15 ℃或大于105 ℃时，系统测量误差不大于±4 ℃。同时，系统报警准确率不低于98%，漏报率不高于0.1%。走行部车载故障诊断系统诊断报警标准采用Q/BT 330—2005，如表2所示。走行部系统监测设备在车辆上的安装如图4所示。

表2 轴承、踏面冲击强度报警限制值标准 /dB

图4 智能化走行部设备安装图

2.2 客室智能车门监测及故障诊断系统

该智能车门监测及故障诊断系统主要由车载监测设备、车门服务器以及客户端等组成。其中，车门服务器主要提供所有在线运行的门系统监测数据的存储、门系统的故障判断与诊断、车载设备的远程监控与管理、客户端(含台式PC机客户端、移动终端的客户端)的远程访问门户等功能。为了配合原有地铁车辆系统不变，智能化车门监测及故障诊断系统仅更换原有客室侧门门控器，其他硬件设备没有改变。智能化门控器监测设备以太网组图如图5所示。

智能车门远程监测及故障智能诊断系统具体工作流程如下：

(1)车载监测设备采集车门开关过程的电流、转角、转速等参数，通过主门控器发送至车辆网关；

(2)车辆网关通过车地通信将数据传输至地面通信服务器；

(3)车门服务器向地面通信服务器发送数据请求，地面通信服务器将车门数据转发至车门服务器；

(4)车门服务器对采集数据进行解析、分析处理，诊断出车门工作状态，对发生故障或亚健康的门系统及时推送预警信息。

图5 智能化门控器监测设备以太网组图

智能车门监测与故障智能诊断系统在实现以下故障诊断时，故障诊断正确率不低于90%：开门障碍检测、关门障碍检测、3 s不解锁、非法离开关锁到位、关到位开关无法触发、关到位开关无法释放、锁到位开关无法触发、锁到位开关无法释放。在实现以下亚健康预测时，预测准确率不低于70%：对中异常、V型异常、上滑道异常、下挡销横向干涉、下挡销纵向干涉。智能车门监测与故障智能诊断系统数据采样周期为10 ms，数据传输时延小于3 min，数据丢包率小于3%。

2.3 车地无线传输系统

车地无线传输系统是在地铁车辆上全新搭建的车辆智能化以太网络系统，主要包含子系统设备控制器、以太网交换机、车载无线数据传输模块及车载天线、库内轨旁裂缝波导天线、中心机房4G接收天线、以及用作数据存储和分析的数据服务器等设备。车载无线数据发送模块具有车辆数据分析处理能力，将整合出完整可用的数据信息传给车载天线发送至地面。

车地无线传输系统可依据现有车辆TCMS网络对各车关键继电器、空开等低压电气设备状态的监控，结合整车电气逻辑功能，进行组合运算从而判断车辆关键继电器是否出现故障。另外，TCMS根据各车继电器辅助触点状态监控，对该继电器进行工作次数进行统计计算，然后对比继电器机械寿命曲线，提前给出继电器维修维护建议。

地面转件分析服务器主要功能是接收并存放车辆发送至地面的各种记录数据、波形数据、故障履历数据、车门状态数据、轴温数据、维护行为数据等，具备数据传输一致性机制、断点续传机制，是分析列车相关设备状态的核心设备，可实现对车门状态健康预报警、牵引系统设备状态健康预报警、轴温健康状态预报警、继电器健康状态预报警等功能。

车地无线传输系统的性能指标如下：波导管链路驻波比不大于1.5，波导管末端信号强度不小于-56 dBm，地面局域网单列车平均传输带宽不小于200 Mbps。

2.4 地面列车数据分析与预警系统

地面列车数据分析与预警系统以列车运营管理的实际工作需求为核心开展建设工作，可对列车组及关键部件进行实时监视、数据分析和故障预测，并对潜在的故障进行预测或报警。该系统可以划分为以下两大子系统：

(1)数据采集存储子系统。该系统负责各种数据资源的统一存储管理，包括对列车的实时运行数据、离线数据、知识数据等进行解析、存储、转发。其根据列车行驶特点，建立缓存，在这一基础上结合里程累计、阈值触发实现增量累计分析。

(2)运营监控系统子系统。该系统在监控缓存数据的基础上，其根据预警与监控数据的阈值触发建立对象监控跟踪队列。根据列车基础数据，对列车的实时状态、各个子系统的数值，以可视化的方法进行在线实时展示，并对历史数据结合知识库进行统计分析。

3 总结

以上从实际工程的角度出发，介绍了一种涵盖车辆运行和检修维护的城市轨道交通综合智能运维系统，总结分析得出以下结论：

(1)通过对列车的轴箱轴承、齿轮箱轴承、传动齿轮及轮对踏面等的在线监测及故障诊断，实现了走行部实时详细数据的采集和传输，最终通过健康管理系统分析判断做出决策。

(2)通过实时监测电机和门控器的工作情况，可以提前预测门系统的亚健康状态，大大降低了故障的发生率，有效提高了门系统的运行可靠性。

(3)通过移动监测系统，运营商可以更加全面系统地掌控车辆运行状态，减少了维修人员的日常工作量、工作时间和维修人员的数量，降低了车辆的全寿命的维护成本。

(4)在地铁网络化运营的背景下，该系统可大幅提高车辆的自诊断及维修智能化水平，更方便建立车辆维修信息化数据库，优化维修模式，具有很大的推广价值。