城市轨道车辆维修模式的优化与改进研究

韩南南

(常州工业职业技术学院，江苏 常州 213164)

0 引言

随着我国城市化进程的发展，国内轨道交通已进入高速黄金建设期和安全运维期。与此同时，整个轨道行业对于保障列车运营安全、提高服务质量、降低运营成本的要求也越来越高。轨道交通车辆是轨道交通系统的关键设备，车辆的安全性、可靠性是乘客安心出行的必要条件。

一般车辆的使用年限在30年左右，车辆长期运行很容易造成车辆机械磨损，为了保证车辆安全可靠的运行，运营期间，需要对车辆进行科学的检查和维护。据统计，地铁车辆维修成本约占整个轨道交通建造成本的40%。因此建立合理的车辆维修模式，有效安排维护检修工作，对车辆安全运行、降低运营成本、缩短投资回收期有十分重要的实际意义。

1 城市轨道车辆维修模式的发展

很多城市的地铁线路运营时间已超过15年，随着城市运营规模的不断扩大，车辆维保的压力也不断增强。为准确查找、判定车辆系统隐患，提高维保精准性，控制和减少车辆故障对正线运营影响，提高车辆系统运维工作效率和水平，减轻维修人员工作强度。基于状态检测、特征提取、状态评估、故障诊断、故障预测、维修模式优化和维修决策于一体的智能维修模式不断被开发。各单位利用车联网、轨旁监测、车载监测等技术手段，对列车车辆外表故障、磨耗件尺寸、走行部温度以及关键部件状态等进行监测，有效减少车辆系统故障，保障车辆全生命周期的安全性和可靠性。同时，传感器技术、大数据、“互联网+”、人工智能等尖端科技的发展，为轨道交通车辆智能维保提供了技术支持。目前，智能维保技术的主要应用于列车走行部轴承、传动齿轮、轮对踏面和构架的振动冲击及温度信息、车顶受电弓、绝缘子、避雷器、空调机组、天线等车顶设备的动态检测与预警，包含车顶异物、车顶关键部件变形和丢失；对蓄电池单体电池以及电池组的电压、电流、内阻的在线监测等。

城市轨道交通车辆智能维保系统主要包括在线检测系统、信息传输系统、数据管理中心、故障诊断与健康状态评估系统、信息管理系统。通过对车辆关键系统、零部件的运行状态、剩余寿命和运营生产数据采集，以故障检测与健康管理技术为基础搭建模型，根据模型评估对车辆关键系统、零部件的运行状态和剩余寿命与运营生产数据融合分析，对设备健康状况进行监视、诊断、预警，并进一步作出维护指导，从而实现以车辆全寿命周期健康状态为导向的状态维修方式，提高了列车运行突发故障的应急处理能力、车辆维修效率、车辆的可靠性和使用率，降低了车辆全寿命周期的维护成本。

1)在线检测系统依托传感器高精度、小型化、集成化、严酷环境适应性、可靠性、低能耗的特点，在列车上和轨旁安装在线监测设备(如红外线、激光、线阵相机、雷达等)，检测车辆的外表尺寸、磨耗、电机温度以及关键零部件的状态，通过图像识别、激光测距、机器视觉等技术，对列车实时状态数据进行采集。

2)信息传输系统依赖于无线通信技术的发展，采用光纤、WLAN、5G公网，传输到运维数据管理中心。

3)数据管理中心通过对车载数据、地面监测数据、检修操作数据、资产管理数据、生产数据进行预处理。数据分析平台的检测结果可为现场管理提供维修预测参考，巡检人员在工作中可以把分析数据与在线监测数据进行比对校验。

4)故障诊断与健康状态评估系统利用故障诊断技术对列车进行实时检测、诊断、对列车状态走向进行预测，典型的故障诊断与预测流程包含了数据特征提取、数据融合、健康状态评估、故障诊断、故障预测、保障决策等环节。

5)信息管理系统依据诊断数据生成统计报表、诊断结果，进而制定维保方案。

车辆运维系统将各子系统，包括牵引系统、辅助系统、弓网系统、轮轨系统、车门系统、空调系统、乘客信息系统、制动系统等列车子系统联系起来。形成集运行监控、故障预警、健康评估、维修指导于一体的智慧运维系统。人工智能技术的大力发展与大数据计算服务器的逻辑运算能力大幅提高，虽然让设想得以实现，但是巨大的数据库与判断条件也需要不断进行测试与演算，智能维保系统方案还不够成熟。

2 城市轨道车辆常见的几种维修模式

随着各种新兴设备的出现，各种各样的运维模式也相继出现。目前车辆维修的模式主要分为：计划性维修、经验修、故障维修、状态维修和委外维修。我国城市轨道交通车辆的维修主要采用计划性维修与故障性维修相结合的检修模式。

2.1 计划性维修

计划性维修也称预防性维修，主要针对车辆和部件故障预防，在故障出现之前采取预见方案，有计划地进行预防性检查和维修保养，车辆运营初期主要采用这种维修模式。计划性维修是以车辆及设备厂家维护手册为依据，定期对设备进行维修，检修级别和检修周期主要以车辆制造商提供的数据为依据，因车辆制造商和车型的不同而不同。 根据车辆每个部件的寿命、车辆的运行环境等因素综合考虑，维修规程可分为：日检、双日检、列检、双(3)月检、定修、架修、大修等(见表1)。由于每个城市行车条件不同，计划性维修主要依据车辆走行公里数进行定期维护维修。

表1 车辆计划性维修修程和检修周期

来源：《地铁设计规范 GB 50157-2013》。

2.2 经验修

经验修主要针对没有明确维修策略的系统和部件，不能进行有规律的计划修策略，此时需要具有长期使用经验的维修人员，通过经验积累，制定维修规程和工艺。

2.3 故障性维修

故障性维修是按照车辆随机发生的故障执行临时维修的检修模式。在运营过程中出现故障时，采用对在线运营列车以维持运营为原则进行应急处理，对回段列车以出库标准为原则进行快速处理。

2.4 状态性维修

状态性维修是依靠智能化检测设备对车辆运行状态在线检测并预测可能发生的故障。基于智能运维技术，以国内主要城市轨道交通企业、铁路行业等标准，建立设备系统数据库，通过采集设备出场数据、运行过程中的数据、检修试验数据，并结合大数据算法对采集的数据进行计算得出评估结果，实现对设备系统内各部件的自动预警、自动输出报表等功能的一种新的设备维保概念。

状态性维修的实现必须依托先进检测传感器的技术手段，在此基础上利用互联网强大的云计算将对应设备采集的信息与厂家资料、国内外行业规范、技术总结综合起来，采取大数据计算的方式分析得出设备最精准的状态评估结论。这种维修模式可以有效减少维修人员数量，降低维修费用，及时发现设备隐患，迅速排除故障，节省检修时间，保障设备安全稳定运行，提高设备的运行维护管理水平，最终达到对设备的全寿命周期管理目标。

2.5 委外维修

目前，很多地铁公司主要负责列检和月检，将计划维修中的架修、大修实行委外管理模式，委托车辆制造厂进行维修。大修的主要目的是在车辆整体上恢复其尺寸和性能。

3 城市轨道交通车辆维修模式存在的问题

目前，地铁公司维保部门普遍采用计划检修与故障检修相结合的方式对车辆设备进行维护。这种检修模式在城市轨道交通建设初期尚能维持，但随着网络规模的扩大以及人工成本的增长，乘客对于服务水平需求的不断提高，困难和挑战越来越大，这样的检修模式无法形成可持续发展的态势。

同时，随着轨道线路里程的增加，地铁所需维修人员数量逐渐增多，作业时间长，地铁维修维护的压力逐年增加，已经无法满足目前轨道交通系统发展的需求，城市轨道交通车辆维修模式还存在诸多不足。

3.1 检修效率低，检修记录碎片化

由于车辆配置增加、夜间作业时间缩短，检修效率难以保障检修质量。计划检修主要通过人工检查来判断设备运用状态，检修频次高、维护效率低，且通常无法有效量化评估。其实际健康程度、检修技术与周期不仅缺少统一标准，还缺少理论支撑和验证环节。同时，维修数据离散缺失，导致车辆施工信息记录碎片化、安全风险上升。

3.2 维修强度大，人工成本高

随着运营里程增加，客流量不断增长，运营压力的不断上升，车辆维修保养的负荷也逐步增加，设备故障数量增多，增加了维修压力。据不完全统计，我国车辆维修平均人车数量比为0.6，随着越来越多线路的开通，人员需求必然还会逐渐增加，人工成本也不断增长。

3.3 过修，欠修

由于我国轨道交通维修模式采用计划修与故障修相结合的方式，相同车辆由于运营线路不同，运营环境不同，产品失效机理不完全相同，却采用相同的检修内容和检修周期，造成部分零部件已经到了使用的年限，却因为工作人员的原因没有如期更换而得不到良好的维护。故障检修是在故障发生后进行，通过检修日志的人工分析排查、定位故障原因的方式，人为经验依赖度高，无法保证故障及时排除，严重影响运营效率，影响车辆的可用性和乘客的乘坐舒适性，还会给运营管理带来安全隐患。 或者很多零部件在检修时发现其状态良好，并未有任何失效征兆，仍然对其进行更换式维修，造成零部件过度维修，将小故障放大，不仅造成人力、物力的资源浪费，还增加了产品全寿命周期费用。

3.4 各类预报警信息离散、难用、误报

预报警信息依赖于各检测系统、人工报警、巡检、综合监控等，由于我国的相关技术还存在一定的限制，这一方式受外界的干扰十分严重，可靠性较低，而且经常会出现误报的情况；另外，没有统一的信息系统收集，造成信息不集中、不准确，甚至缺失，数据不可靠无法应用。

4 城市轨道车辆维修优化与改进措施

4.1 制定科学的运维指标体系

城市轨道交通车辆的健康状况是制定维修策略的主要依据。目前，车辆设备维修技术标准主要以零部件使用状态标准为依据，缺少科学的设施设备状态、维修指标要求。建立合理的健康状态评估指标体系，制定设备健康预警阈值，实现可视化和可量化的评价依据，从而实现检测运行状态和控制维修成本的目的。

4.2 优化检修规程、检修计划和检修作业

采用健康状态评估方法对车辆的健康状态进行评估，根据评估的结果制定科学合理的均衡修检修规程，进而确定检修级别，检修计划，避免车辆过修的情况，减少车辆停库时间，提升车辆的上线率。

4.3 开发标准化的智能维保工具与数据采集装备

稳定的基础感知技术和设备，是实现数据及时、快速、准确地采集与检测控制的基础。轨道交通车辆系统复杂，数据采集装备主要针对影响车辆稳定性的振动冲击、磨损、变形、温度等参数进行采集数据，利用传感器技术：图像采集分析结构的变形、红外线技术检测设备的温度、压力传感器监测设备的振动冲击等。实现数据采集的精准性是车辆智能维保的关键技术。

4.4 车辆维保服务专业化，加强数据共享

轨道交通规划周期长，车辆设备更新换代快，不同的厂家设备由于技术的保护性，数据无法共享是目前存在的问题之一，对实现轨道交通线网的数据共享带来了困难，目前智能维保方案的实施还仅存在单线。同时，车辆在整个轨道交通系统中不是独立存在的，建立集通信与信号、车辆、供电、轨道、机电设备等于一体的智能维保系统是目前研究的主要方向。

4.5 以准确数据为条件的建模算法开发

车辆智能维保系统建立在可靠的数据分析基础之上，对设备进行健康状态评估，基础数据的真实性、全面性是健康状态评估准确性的保障，健康状态评估与故障诊断是以模型算法计算而来，对数学模型的建立与验证是目前故障诊断和健康状态评估亟待解决的主要问题。

5 结语

本文介绍了轨道交通车辆常见的几种维修模式，包括计划性维修、故障性维修、状态性维修和委外维修，分析了其各自特点与应用场合以及目前维修模式存在的问题；总结了目前城市轨道车辆智能维保系统组成，建立科学的设备健康指标体系，进一步优化车辆检修模式、检修规程，提高车辆上线率；开发智能维保工具和数据采集装备为智能维保提供基础支持，同时加强数据的共享，进一步开发故障诊断与健康状态评估算法模型。轨道交通车辆智能维保的发展对车辆维护和管理模式的改进和优化，对于提升地铁系统的效率、降低运营成本均具有重要意义，城市轨道车辆维保系统的应用仍需要进一步探索、发展和完善。