轨道交通车辆车门系统智能运维技术方案研究

秦征，周庭东

（1.杭州市地铁集团，浙江 杭州 310000；2.南京康尼机电股份有限公司，江苏 南京 210000）

随着都市化的加速推进，轨道交通已逐渐成为城市出行的主要交通方式，其安全、高效与可靠性受到了广泛关注。其中，轨道交通车辆的车门系统不仅是乘客进出的重要通道，更关乎每位乘客的安全与出行体验。近年来，随着技术的不断进步，如物联网、人工智能等，它们为车门系统的智能化运维提供了新的可能性。然而，要将这些先进技术融合到车门系统中，既能应对现存挑战，又能满足未来的需求，仍是一个亟待探索的课题。本研究旨在深入探讨这一问题，提供切实可行的技术方案。

1 轨道交通车辆车门系统的现状与挑战

1.1 车辆车门系统简介

轨道交通车辆车门系统，通常被视为轨道交通的“第一关卡”，它在确保乘客安全进出车厢中扮演了核心的角色。从技术层面看，这一系统是一个综合性的结构，涉及机械、电气、控制及传感等多个领域的交互作用。在早期的轨道交通设计中，车门主要是手动或半自动操作，但随着科技的进步，现代的轨道交通车辆车门已经实现了全自动化操作，不仅能够自动感应乘客进出，而且可以与车辆的其他系统进行智能联动，实现精准控制和高效运行。此外，为了适应各种气候条件和操作需求，现代车门系统还配备了防夹、防水、隔音等多种功能，极大地提高了乘客的出行体验和安全性。

1.2 当前存在的问题和挑战

尽管轨道交通车辆车门系统在技术和功能上都有所突破，但在实际操作中仍然存在许多问题和挑战。首先，由于车门的频繁使用，其零部件，特别是关键部件如电机、传感器等，容易出现磨损和故障。尤其在高峰时段，车门的开闭频次增加，导致系统疲劳，从而增加故障率。其次，随着乘客对出行体验要求的提高，车门的运行速度、噪音控制、乘客交互等方面的要求也相应提高，这无疑增加了系统的复杂性和维护难度。再者，虽然现代车门系统具有防夹功能，但仍然有乘客因为种种原因被车门夹伤的情况发生，这也给运营方带来了巨大的安全和法律压力。最后，与日俱增的运营成本也是轨道交通运营商所关心的问题，如何在保证安全和服务质量的前提下，降低车门系统的运维成本，也成了一个亟待解决的问题。

2 轨道交通车辆车门系统智慧运维方案的技术框架

轨道交通车辆车门系统智慧运维方案的总体架构分为4 个层次：基础数据层、感知层、网络层及应用层（如图1 所示）。

图1 车门系统智能化运维方案的总体架构

2.1 基础数据层

在智慧运维的核心是基础数据层。这一层次主要涉及车门系统运行中产生的各类数据的收集、存储和管理。这些数据包括但不限于车门的开闭次数、操作速度、部件温度、电流电压等运行数据。除了实时数据，基础数据层还负责存储历史数据，以便为未来的分析和决策提供参考。为了保证数据的完整性和准确性，此层采用了高效的数据库系统，并采取了一系列数据校验和清洗技术，确保数据的质量。此外，为了满足高速、大数据量的存取需求，数据存储和管理技术也持续优化，以支撑智慧运维的高效运行。

2.2 感知层

感知层是智慧运维中与硬件设备紧密结合的部分，它通过各种传感器、检测器、智能门控器及监视设备，实时感知车门系统的运行状态和外部环境变化。

智能门控器作为这一层的核心组件，为车门系统赋予了更高的智能化水平。该控制器具备自主识别、自我调节及快速响应的特点。例如，当乘客忘记手提物品在门间时，智能门控器可以通过其内部的传感器识别这一行为并立即使车门重新打开，从而避免了夹伤的风险。同样，控制器可以自动识别车门开闭的速度是否超出标准范围，如果出现异常，它将自动进行调节，确保车门的平稳运行。

除此之外，智能门控器还具有高度的互联性，它可以与车内的其他系统进行无缝对接，例如，与空调系统联动，确保在车门开启时，空调系统自动减少风速，以减少能量损失。通过红外传感器可以检测车厢内外乘客的流动状态，振动传感器可以用来检测车门开闭时的微小异常。这些设备不仅能实时监控，还能预警，一旦发现异常，立即向上一级报告，为运维决策提供及时的数据支撑。

2.3 网络层

网络层扮演着桥梁的角色，为感知层与应用层之间的数据交流提供了稳定的通信通道。在这一层，我们主要关注两种通信形式：车内通信和车地通信。

车内通信主要采用了以太网技术，确保车辆内部各设备，如传感器、智能门控器等，之间的信息交流是高速且稳定的。以太网的广泛应用允许大量数据在车内迅速流通，满足了实时数据处理和反馈的要求，为车辆系统的智能化运作提供了有力保障。

车地通信，则通过特定的车地通信网关进行。这个网关不仅确保了数据从车上安全、准确地传输到地面控制中心，而且还具备高度的适应性，可以根据网络环境自动调整传输速度或路由，保证数据传输的持续性与完整性。此外，考虑到车地通信的特殊需求，如移动性和距离变化，该通信网关采用了先进的传输技术和协议，实现了长距离、高移动性下的稳定传输。

2.4 应用层

应用层是智慧运维的决策中心，融合了多种先进的应用系统，为车门运维工作提供了智能化、自动化的支持。

（1）远程在线监测系统发挥了至关重要的作用。它允许运维人员在任何地点、任何时间，都能实时获取车门系统的运行数据，如开闭状态、部件温度等。通过图形化界面，工程师可以清晰地看到每项指标的实时表现，快速定位任何潜在问题。

（2）故障诊断专家系统进一步加强了应用层的智能化功能。当系统检测到异常时，它可以自动进行故障定位，并给出可能的原因及解决方案。该系统结合大量的历史数据和专家经验，能够高效、准确地为运维团队提供决策支持。

（3）故障预测专家系统是应用层的又一重要组成部分。它不仅关注当前的运行状态，更着眼于未来的发展趋势。基于大数据分析和机器学习算法，该系统可以预测出车门系统在未来某一时段的可能故障，使运维团队能够提前进行预防和准备。

3 车门系统智能运维系统的技术方案

3.1 基于IoT 的车门健康监测

在轨道交通车辆车门系统的智能运维中，物联网(IoT)技术为车门健康监测提供了前所未有的可能性。IoT 允许我们将车门的每个部分，无论其大小，都接入一个统一的数字网络中。传统的车门健康监测可能依赖定期的手动检查和维护，但现在，通过嵌入式传感器、微控制器和其他设备，我们可以实时追踪每个部件的性能。例如，通过安装在门轴上的旋转传感器，我们可以精确地测量并分析门的开闭速度和频率。同时，使用环境传感器（如温湿度传感器）可以帮助我们理解车门在各种气候条件下的表现。所有这些数据通过高速的Zigbee 或LoRaWAN 网络实时传输到中心数据库，使用先进的边缘计算技术进行初步分析。在这样的框架下，预防性维护和即时响应变得更加容易和经济高效。

3.2 利用AI 进行故障预测

故障预测是确保轨道交通车门系统高效运行的关键环节，而AI 技术在这一领域中的应用为其注入了新的活力。深度学习，尤其是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），在序列数据分析和预测方面已经显示出了巨大的潜力。在车门健康监测的应用中，这些模型可以训练用于识别车门运行数据中的微妙模式，从而预测可能的故障。例如，通过分析过去几周或几月的数据，LSTM 模型可能会识别出导致开闭机制故障的特定的使用模式。这种前瞻性的分析使得维护团队可以在故障发生前采取措施，大大降低了停机时间和维护成本。随着更多数据的积累，这些AI 模型的准确性和可靠性也会持续提高，为未来的轨道交通运维提供更强大的工具。

3.3 自动化维护决策支持系统

自动化维护决策支持系统在车门的智能运维中扮演了关键的角色。借助决策树、贝叶斯网络以及复杂事件处理（CEP）技术，此系统为运维团队提供具体、实时的决策建议。例如，当一扇车门连续三次开闭速度低于标准值时，基于决策树的算法可能会判定该门需要立即检修。同时，贝叶斯网络允许系统根据历史数据和新输入的信息，进行概率推断，预测出各种维修策略的成功率，从而为维护团队提供优化建议。

而复杂事件处理技术进一步加强了系统的响应能力，它可以处理大量实时数据流，实时检测、过滤和分析事件模式，如车门在高温和高湿度下连续出现的异常行为。结合先前的IoT 监测和AI 预测，CEP 确保及时、准确地响应任何可能影响车门性能的事件。

4 智能化车门系统的主要功能

4.1 远程在线监测

随着物联网技术的日益成熟，远程在线监测已成为现代轨道交通车辆车门系统的标配功能。这项技术允许运营和维护团队在任何地点、任何时间对车门的实时状态进行监视。借助无线传感器和高速通信网络，各类重要参数——例如门的开闭速度、振动频率、温度和湿度，都可以在实时基础上被采集和传输。此功能不仅减少了现场巡查的必要性，还为团队提供了即时的数据反馈，从而使得他们能够在问题初现时迅速作出反应。想象一个场景：在车门的某一部件即将发生故障前，维护团队就已通过远程在线监测得知了这一情况，从而提前进行维修，有效避免了事故的发生。

4.2 故障专家诊断

车门系统的故障专家诊断功能可以视为车辆健康管理的智慧大脑。它不仅依赖大量的历史和实时数据，更结合了多年的行业经验和专家知识。通过先进的模式识别算法和知识图谱技术，系统能够准确地分析出故障的原因，指出可能的故障点，并为维护团队提供具体的维修建议和策略。例如，当系统检测到车门的开闭速度异常时，它可以追溯到可能的几个故障原因，如驱动电机故障、轴承磨损等，并给出相应的维护措施。这种智能化的故障诊断，大大降低了错误判断的风险，提高了维护的效率和质量。

4.3 故障专家预测

故障预测是轨道交通车门系统中一个尤为关键的功能，它将数据分析与先进的AI 技术结合起来，致力于在故障真正发生前就能提前识别潜在的问题。借助深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），系统可以分析长时间序列的传感器数据，从中捕捉到可能预示故障发生的微妙变化。例如，通过连续分析门的开闭动作或某驱动部件的振动频率，系统可能会在故障早期就识别到不寻常的模式，进而触发预警机制。这样的预测方法确保了车辆车门系统的持续稳定运行，显著减少了意外故障带来的运营中断。

4.4 车门智能维保

智能维保不仅是对车门系统进行定期检查和修复，更是一个全面、系统的维护策略，它结合了各种传感器数据、AI 故障预测和专家诊断的建议。首先，基于车门的使用历史、环境条件和实际工作负载，系统会自动生成维护计划，确保关键组件得到及时的关注和维护。其次，智能维保也包括实时的维护建议。比如，在某次故障预测后，系统会推荐维护团队采取特定的维修措施或替换特定部件，同时提供相应的维修教程和注意事项。此外，系统还会根据实际维护结果持续学习和优化，确保每次维护都达到最佳效果。

5 结语

随着科技的持续进步，轨道交通车辆车门的智能化管理已经成为行业趋势。本研究提供了一个全面、实用的技术框架，旨在提高车门系统的运行稳定性和降低维护成本。物联网、人工智能和深度学习等技术为车门系统的高效运维带来了革命性的变革，它们使得预测性维护成为可能，大大减少了突发故障的风险。未来，随着这些技术的不断完善，我们有理由期待一个更加安全、高效的轨道交通运营环境。