轨道交通车辆检修业务的信息化管理分析

陈元龙，贺婷婷，李 凯

（中车青岛四方机车车辆股份有限公司，山东 青岛 266000）

1 轨道交通车辆信息化检修业务的研究背景

随着我国经济技术水平的不断提升，城市轨道交通也取得了突出的进步，并且在城市化建设过程中发挥出越来越关键的作用。现阶段，我国城市轨道交通已经进入到了黄金发展时期，截止当前，我国开通并使用城市轨道交通的城市已经达到了43个，交通线路共计244条，而运行的总长度则达到了7969.7km。在整个城市轨道交通系统运行的过程中，车辆是其中最为复杂的环节，同时也是最核心的组成部分，因此在进行维护保养的时候往往也需要消耗较多成本。与此同时，在正常运行的过程中，如果轨道车辆出现故障喝酒会导致运行受阻，不仅影响了人民群众的正常出行，也会对整个城市的发展造成不利影响。就当前的发展情况来看，现阶段的轨道车辆检修计划更多是以计划性检修为主，整体检修过程存在一部分无意义环节，进而造成了人力、物力方面的浪费。因此为进一步推动城市轨道交通的安全、稳定、低成本运行，加强信息化、智能化检修的研究已经迫在眉睫。现阶段，部分城轨企业已经就检修工作的智能化发展展开研究，其中包括城市轨道车辆智慧运维系统以及信息化管控系统的建设等。虽然相关系统的研究在一定程度上提升了其发展水平，但主要针对的方面仍然比较单一。针对这样的问题，城市轨道交通系统应充分针对车辆全寿命周期建立相应的智能维修系统，从而为城市轨道车辆的稳定运行奠定基础。在以往的车辆检修过程中，更多是通过人工检修的方法进行，进而以“看、听、闻、摸、测”等形式完成检修工作，在发现故障之后再实施修理。然而，人工检修的方法存在明显的弊端，同时也无法满足当前城市轨道交通发展的总体需求，其中主要包括以下几方面：第一，人工检查的时候不同检察人员所遵循的检查标准也存在差异，因此对于“外观良好”、“无倾斜”等中文表述其具体的上报情况也不相同，进而很容易出现过度上报或不报的问题；第二，在编制检查记录的时候往往较为繁琐，同时开展质量追溯也面临着较大的困难；第三，检查人员在进行检修的时候需要根据型号、故障的不同选择相应的更换部件与维修方法，整体的检修过程比较复杂，进而也对检修人员的专业素质提出了更高的要求。在这样的情况下，智能检修系统的建立具备着更加突出的必要性，进而通过先进设备与大数据技术的引入来构建全新的车辆维修体系，保证可以针对人员、设备、故障等多环节实施规范化管理，质量追溯的难度也大大降低。这样的情况下，检修人员的工作质量与工作效率均可以得到显著提升，同时其技术门槛也可以适当降低一些。除此以外，智能检修系统的落实还可以进一步加强对数据资料的深度分析，并实现事前、事中、事后完善的检修模式，最终实现提升检修质量、降低检修成本的目的。

2 轨道交通车辆检修业务信息化管理的现状分析

目前很多城市的地铁检修业务已经具备了智能运维体系，各城市着手建立适合自身的检修模式。智能化检修业务管理模式通过在轨道车辆的车门、制动以及牵引系统上安装传感器设备，对车辆运行在线检测和预警。但由于很多轨道检修管理模式较为保守，仍然以人力检修为主，造成物力、财力以及人力的巨大浪费。在车辆上还存在很多无法及时监控到的设备，在检修计划中并未及时维护，威胁车辆运营安全性。根据目前车辆设备的特征，可以将检修业务信息化管理系统划分为智能生产管理、智能检修管理以及专家诊断三个系统，借助于大数据分析从车辆运行数据中找出历史数据、故障数据以及实时数据。车辆智能检修系统已经实现了对车辆外观、运行状态以及车侧的观测，智能生产管理系统也已经实现了智能化设定运营计划，对设备自动定位，分析工单冲突。

智能专家诊断系统充分利用人工智能、大数据等技术手段进行故障监测和状态监测，对车辆健康状态展开评估，充分利用人工智能技术、神经网络、深度学习以及模糊逻辑等算法和技术，评估诊断轨道车辆的健康状态，并给出维修决策，从而能够保证车辆高质量运营，并形成预防性养护。本文以检修业务为核心，重点研究了智能检修系统和专家诊断的建设。

图1 智能检修管理系统结构图

在车辆运行过程中，逻辑控制单元等装置积极配合，自动采集车辆状态，对车辆全程监控判断车辆运行状态。进入车辆段后根据车号识别情况对车辆进行精准定位。在车辆入库后，智能化系统则立即展开对车辆外观、结构部件以及磨损情况的检查[1]。根据数据库以及专家诊断系统能够早期诊断，并发出警报信息。智能诊断系统能够判断核心组件运行状态。轨道检测系统和车载监控系统等子系统在运行过程中采集车辆数据，将数据统一运行至智能运维平台，形成检修计划。将检修计划作为工作导向，将人力检修工作和智能检修系统联合起来，共同完成检修业务，提高检修效率和质量，保证地铁运行安全。

3 轨道交通车辆智能检修系统

轨道车辆智能检修系统主要利用传感器设备、红外线、激光射线以及图像识别等技术，实时捕捉车辆信息，及时差别车辆的异常状态，节约人力成本，提高车辆检修效率。智能检修系统解决了传统检修信息系统模块之间互相独立的问题，能够保证各个检修模块之间数据传输的高度互通性，提高检修数据的利用价值。

3.1 检修机器人

智能检修系统中利用检修机器人完成检修业务，智能机器人使用视觉技术、机器人技术以及多种先进算法，在静态和动态情况下采集车体图像，经过对图像处理能够掌握车辆异常状态，减轻检修人员工作量，能够让检修业务效率得到提高。对车底的检修使用线扫相机以及面阵相机，线扫相机可以对车底影像进行观察，面阵相机用于定位车底设备。以下图为例，轮轴编码器的使用可以保障车底影像的稳定性，达到高清拍摄，能够观察设备异常状态，对设备异常运行状态进行监测，从而能够对故障点快速识别，快速确认故障的位置以及故障的等级，让检修人员能够快速针对性检修。检修机器人充分发挥出检修报警和快速诊断的作用，提高检修业务准确率。

图2 车底检修机器人

3.2 走行部检测

在轨道车辆入库时使用走行部检测自动捕捉走行部和闸片状态，不需要停车检修，能够对走行部状态自动监控。充分利用库内轨检测设备采集影响，获取走行部高清影像。数字图像技术能够检测走行部以及闸片部位的异常情况，对关键零件变形和缺失问题进行监控。走行部检测系统利用图像处理智能技术，可以满足在车速不均匀以及振动的状况下，采集影像，并进行分析处理。

3.3 其他检测系统

利用轨道地铁车辆360°检测系统对车辆关键部位影像资料进行监视，检测范围包含螺母、螺栓丢失和松动，观察管线是否脱落，是否有异物侵入，主要对关键部件是否脱落进行观察，并在异常情况下启动报警装置[2]。激光检测设备能够对车轮踏面测量，检测车轮直径以及对内测距，通过数据的传输能够分析踏面磨耗和轮轨接触关系，保障车辆运行过程中的安全性。同时能够指导修理决策，提高检修工作的针对性。

3.4 手持检修终端

检修人员拥有手持移动终端，可以充分利用手持终端快速完成检修工作相关内容，如扫描二维码快速录入检修工单，并查看相关部件的数据。手持终端可以提升检修工作速度，并实现无纸化检修，让故障上报形式更加丰富。同时能够将故障现场的情况通过终端上传至管理系统，和远程管理人员随时沟通，派送部件等，节约检修工作时间，让检修工作得到完整记录。

4 专家诊断智能系统

专家诊断系统通过对轨道交通车载状态进行检测，捕捉实时运行数据监控车辆运行状态。一旦出现数据异常会发出警报，从而预处理状态数据，进行专家诊断，作出最合理的决策。

4.1 采集车载数据

轨道车辆主要通过传感器、车辆总线网络以及数据采集终端进行数据的采集，主要对制动系统、牵引系统、车门以及蓄电池等关键部位，采集各系统运行数据，实时监控运行状态[3]。如今可利用5G技术进行车地无线传输，捕捉车辆运行状态相关数据。

4.2 数据分析判断

经过对车载状态的监测，对比历史监控数据，对照专家系统设定的数据阈值和变化趋势，能够分析出车辆异常状态。如车辆轴箱轴承设备在一个区间内的振动数据，最大振动阈值为725Hz，在某个路段振动频繁，数据区间为455～520Hz，并未超过正常阈值。但该路段数据和历史数据差异较大，因此需要进行标记，并发出警报信息，由检修人员到现场进行检查。

4.3 异常状态分0析

智能诊断系统是根据关键数据和变量指标评估车辆运行状态，数据指标是诊断故障的主要参照。采集状态数据后，对系统状态对应的所有历史数据进行统计，提取该区段最大数据和最小数据，计算平均数等参数。将该区段正常数据作为学习样本，利用深度学习算法进行模拟学习，及时检测出异常数据，确定车辆为异常状态。数据被分为测试数据集和训练数据集，如表1所示，可以用算法验证数据是否在正常范围内。基于对故障数据的学习，可以特征扩充数据，每个时间窗的数据特征作为数据标记，选择样本数据。对数据均衡处理、降维处理以及归一化处理，将数据按照比例分为测试集和训练集。最后使用机器学习算法学习训练集。并使用前段时间窗数据作为测试，验证数据异常的可信度，发出故障警报。

表1 异常数据比例统计

5 轨道交通车辆智能检修的未来发展

轨道车辆在城市交通发展过程中发挥了十分关键的作用，随着信息技术水平的提升，智能检修技术的应用范围愈发广泛，而其未来发展方向主要集中于以下几个方面：首先，城市轨道交通车辆整体的检修形式应不断趋于均衡，同时可以以检修时间、特点、类型为基础落实不同的检修依据，保证可以针对其检修工作实施更加统一的管理模式，从而获得更加完善的检修与运维效果；其次，轨道车辆的检修工作应逐步从计划性检修向状态化检修转变，同时将物联网、传感器等先进技术引入到城市轨道交通车辆检修工作当中。例如，可以通过传感器来获得车辆各个部件的实时情况，同时还可以针对车辆上的各个装置进行线上检测，确保可以通过检测结果来制定出有针对性的检修计划，进而有效实现相应的故障预警功能。

与此同时，还可以结合实际情况按照时间段完成检修计划的划分，转变以往检修过程中固定的模式，从而最大限度地降低检修工作中的资源浪费问题；最后，可以在城市轨道交通车辆检修中进一步引入大数据、云计算等技术，实现为智能化检修的发展引入更多的先进资源，并将车辆运行情况以及生命周期等数据储存到数据库当中，实现车辆运行状态的远程诊断，从而为轨道交通检修工作的智能化发展奠定坚实基础。

6 结束语

综上所述，轨道交通车辆检修业务已经逐渐完善信息化管理，积极开发智能检修系统，并投入应用，大幅提高检修工作质量。智能检修系统通过利用检修机器人、走行部检测、其他检测系统、手持检修终端，提高检修工作自动化水平。同时专家诊断智能系统经过采集车载数据、数据分析判断、异常状态分析，能够对车辆运行实时监控，并初步诊断故障种类，作出正确决策。