城市轨道交通地铁车辆智能运维研究

赵立新

（上海申电通轨道交通科技有限公司，上海 200023）

0 引言

城市轨道交通在城市发展中发挥着关键作用，公众也对城市交通的安全、效率、网络化和智能发展提出了越来越多的要求。如何确保城市轨道交通系统在城市地区安全运作的基础上最大程度地降低维护费用，同时满足可持续发展战略的要求，并改进城市地区轨道运输设备的智能化管理，成为轨道交通行业的研究热点与中心内容。智能运维系统是以状态维修模式为基础、以人工智能大数据分析为途径的智能系统，通过实时监测系统，将设备检修数据与地铁车辆数据收集起来，进行分析，判断管理趋势、诊断健康状况，从而提供早期预警和分级警告，并实现对现场关键设备的智能管理。

1 智能运维整体方案

现阶段，上海、北京和广州等城市的地铁公司已经开始实施智能运维整体系统的探索应用，我国大城市的交通运输公司正在积极研究自己的智能模式。城市轨道交通智能维保解决方案通常通过在车辆牵引系统、制动系统和车门系统中安装传感器来实现在线状态监测与故障预警。然而其功能有限，致使维修人员无法有效监测车辆的性能。我国部分交通运输机构的运维系统老旧，维护工作不能保证精度，导致过度修的现象，造成人力、物力和财政资源的浪费。与此同时，由于无法及时获取设备的运行状况，部分设备在损坏后没有得到及时维修，形成严重的安全隐患。部分城市轨道交通在探讨智能运维战略方面取得了一些成果，例如优化维修和计划维修之间的间隔，但大多数公司仍然以试点测试为主导，且还没有实际量化的案例。

2 地铁车辆智能检修系统

2.1 智能检修机器人

智能检修机器人的基本技术是利用前线相机图像确定故障位置，并结合线扫描照相机，采用图像处理算法控制机械臂。利用智能机器人技术、自动视觉技术、多层控制技术和先进算法在动态和稳定条件下从车辆底部和侧面收集高清晰度图像，并通过人工智能图像处理技术，能够实时了解车辆的具体情况，可以减少工作人员劳动强度，改善操作环境，提高服务效率。定位系统的车底部分为面阵照相机和线扫描照相机，前者用于底部定位，后者则用于拍摄车辆下设备的照片。另外，使用轮轴步进编码设备，以确保在车辆下拍摄的图像是稳定的和清晰的，通过使用照相机对车辆下设备进行高清晰度成像，对设备异常情况和异常改变进行精密监测，从而迅速查明故障点和故障分类，对故障做出详细分析，并指示工作人员采用适当的设备维修标准、设备维修工具进行维护，最终达到快速诊断和故障精准定位的目的，从而提高了列车日常维护效率。

2.2 走行部智能监测系统

走行部智能监测系统的基本技术是收集车身纵向振动图像和横向振动图像进行分析处理。走行部智能监测系统安装在城市轨道交通车辆入库线上，通道探测系统自动捕捉高精度运行图像和设备图像，同时自动监测识别异常情况。走行部智能监测系统可以收集车辆侧面的图像，并通过数字图像处理技术提高清晰度，对走行部上存在外来物体、缺乏关键部件或变形等情况进行异常监测。

车载走行部智能监测系统包括2 台诊断装置、12个前端处理器、28 个复合传感器和1 个加速度度传感器。通过在转向架上安装车辆传感器，监测冲击、振动和温度三项信息，以及实时监测诊断车辆走行部的运行情况。其功能还包括向司机发出警报，并指示工作人员及时采取措施，确保车辆的安全；在出现故障时指导工作人员进行维修；提供早期的跟踪与分析数据等。走行部智能监测系统测量温度为15～105C，测量误差不超过±2C；在低于15C 或超过105C 时，测量误差不超过±4C。该系统的警报率不低于98%，漏报率不超过1%。

2.3 走行部机载故障诊断系统

走行部机载故障诊断系统是一种基于大规模共振的检测技术，它用于从旋转部件（例如齿轮、轴承和轮子的相应部件）中提取功能失效的震动信号特征，这是确定设备状况的一种非常有效的方法。走行部机载故障诊断系统实现了从网络服务器传输智能维护信息，同时实时将信息发送到地面端交通管理系统的目的，从而建立了一个封闭的数据生态系统。

2.4 车地无线传输系统

车地无线传输系统是一种新型的智能车载网络系统，其中主要包括分布式以太网转换的分布式设备控制装置、安装在列车上的无线数据传输装置、波导天线、4G/5G 接收天线、数据服务器与数据储存设备和分析中心。

车载无线数据能够通过数据传输装置分析车辆情况，并将全部可用的数据信息传送到地面。车地无线传输系统可通过现有车辆硬线采集故障定位系统的综合分析确定车辆的继电器状况，包括继电器和空开等设备是否有故障。此外，TCMS 根据对车辆的触点状况的观察，对继电器的任务数量进行统计，并根据机械寿命曲线就继电器的维修提出有效建议。地面转件服务器能够进行数据处理，发送并接收车辆的数据，其中包括记录数据和数据故障。数据传输协调机制和定期系统机制是分析与地铁有关设备状况的基本系统，其功能包括：车门健康预警、牵引设备状况预警、轴温预警和继电器状况预警。车地无线传输系统性能指标如下：波导管的波段不超过1.5Ghz，波导管末端的信号强度不小于-56dBm，地面局域网的带宽不少于200MB。

2.5 其他智能检修

其一，360可视检查将对图像进行独立评估检测，其范围包括螺栓松动，管路/线路脱落，异物侵入，牵引装置、牵引电动机和齿轮等主要部件脱落、丢失以及变形。如果发现异常现象，可以及时发出自动警报。

其二，线阵激光数字轮式检查能够快速、准确和高效率地测量车轮踏面轮廓、车轮直径、车轮内部范围，并使用无线数据传输，分析车轮踏面和铁路路面上的摩擦情况，从而对车辆的稳定性发出安全警告，为轮调决策提供指导，提高地铁运行的安全性，延长其使用寿命。这两项应用改进了车辆的侧面测试功能，从而有助于进行车辆走行部和车辆的智能修理，减少了维修人员的数量，节省了维修费用，并避免了过度维修。

3 车场智能生产管理系统

3.1 车辆状态管理

当车辆进入场段时，使用定位设备对车辆进行自动监测与自动定位，显示车辆状况信息(如股道编号、传输状态、车辆状况维修、车辆信息故障)与维修工单状态，目标车辆维修人员随时能够检索车辆情况；通过逻辑推理计算，股道的状况得到了不同以往的实时监测，通过判断操作条件是否冲突，提高了智能安全管理质量。

3.2 运行管理

基于车辆维修计划、故障、运行里程、施工、预订和目前股道位置的信息，制定智能处置模型；该模型根据每一种影响因素的不同加权值规划车辆自动运行；维修人员必须根据实际情况调整和核准运营日计划。在需要收回或发放车辆时，服务管理人员重新确定目标车辆的优先次序；在车辆被替换或退回仓库后，该模型将根据当前情况更新操作计划。

3.3 定位管理

在车辆到达场段后，核心系统站将通过超高频定位技术与车载定位设备进行通信，确定车辆的准确位置，并在车场控制中心的屏幕上实时显示；通过车场的主要设备与车场的基站之间的通信，结合安装在地面上的定位设备，使系统能够对主要设备进行准确定位；施工工作人员通过安全头盔或胸卡等定位设备与基站进行通信，控制中心屏幕可实时显示他们所处场段的位置；列检施工区有高压触网，要竖立电子围栏，防止未经许可的人员进入，在发现入侵时发出声光信号，从而消除带电股道区域人员和设备的安全风险。

3.4 施工管理

该系统可在当天自动生成服务计划工作表。值班长通过移动终端对服务任务进行远程检查，并按照相关提示将任务发给工作人员。该系统会根据工作人员的专业资格分配相关业务，优先考虑具有高水平的工作人员从事维修工作，同时兼顾工作量和合理性，并确保服务质量。系统工单关闭后，该系统将自动生成车辆电子维修履历，为今后列车的全生命周期研究打下良好基础。

3.5 智能终端管理

工作人员可以借助手持终端来工作，包括请销点申请、断电申请、借调申请等，监控维保服务过程的所有阶段。用二维码进行扫描，就能完成核对相应设备的修理任务订单，从而将无纸化维护流程贯彻到底。此外，还支持包括图像、视频和音频在内的故障报告格式，提供相应的解决办法，具有车辆状况实时查询、生产信息和修复材料查询等功能。

4 智能专家诊断系统

地面智能专家诊断系统通过收集实时车辆状况数据来监测车辆系统的运行状况、预警异常情况、机动车辆预处理状况以及通过车辆的科学算法来建立数据分析模型，判断车辆信息状况。

4.1 车载数据采集

车载监测设备通过传感器、数据收集站和多功能车辆连通网络等数据收集途径，对车门系统、牵引系统、制动系统和电池等关键部件和组件的实时状况进行监测。该系统通过4G/5G 等地面无线网络发布车辆状况的实时数据。

4.2 数据动态分析

从车辆状况监测设备中获取实时车辆状况数据以及根据该系统或部件的历史监测数据，分析和比较专家系统确定的阈值内数据的变动趋势，监测设备在特定作业区域内记录走行部轴箱轴承状态数据。不超过该系统规定的标准阈值，但与该轴的历史数据记录不同，该系统记录数据的变动趋势，并发出警报信号，提醒工作人员对该区域进行具体检查。

4.3 异常状态检测

智能专家诊断系统将影响车辆运行状况的关键数据和实际变量，作为确定故障的主要参考；在收集所有状况数据之后，收集与车辆或系统的位置相对应的时间窗，发现所有模拟数据，并利用各种参数，如所提取的最大值、最小值、平均值和平均范围值，重新进行数据整理。然后，使用人工智能机器学习算法，利用同一类别车辆或设备的状况数据作为学习样本，对异常获取的数据进行测试。整个数据集分成培训数据集和测试数据集，并在适当比例的基础上使用相应算法进行核查测试。

4.4 故障预警方法

故障预警方法是一种以故障数据点为基础的自动化监督学习方法。首先，是扩大数据特性，将每个时间窗口内的数据作为时间窗口末端的特点，标注数据和选择抽样数据；其次，进行数据维、标准化和均衡处理等预处理，将数据集按比例分成培训集和测试集；最后，在训练集中使用自动学习算法，并将故障前时间窗口数据作为数学模型，以核实培训集和测试集，核实异常情况下的故障预警模型，如果发现持续存在异常情况，可以提供预警。

5 结语

城市轨道交通车辆智能运维系统是信息时代改造城市轨道车辆状况的一个重要途径，可大大降低维修成本，并有效提高维修效率和设备的可靠性。基于智能运维行业现状，探究了智能运维系统的发展，从而论证了城市轨道交通地铁车辆智能运维系统在充分监测城市轨道交通车辆全面状态与实时数据、缩短设备生命周期管理人员的维修时间、降低运营期间车辆故障风险、提高运营质量和确保安全运行等方面都具备一定有效性。