轨道交通车辆智能运维技术研究

2022-01-06 06:35吕元颖
机械制造 2021年12期
关键词:运维轨道交通检修

□ 吕元颖

上海轨道交通设备发展有限公司 上海 200245

1 研究背景

2000年后,随着我国各大城市建设的迅速发展,国内城市轨道交通运营里程逐年增加。截至2021年中,全国共有48个城市开通运营245条城市轨道交通线路,运营里程超过7 957 km,实际开行列车超256万列次,客运量超19.8亿人次。我国已经成为世界上最大的城市轨道交通市场,而且轨道交通在我国仍有较大市场需求。其中,北上广深四大城市轨道交通运营线网规模位居世界城市前列。面对国内各主要城市轨道交通运营网络规模的不断扩大,轨道交通运营里程及车辆保有量不断增加,如何进一步提升轨道交通正线故障应对处理能力和轨道交通运营网络自救能力,提高轨道交通车辆运营效率、检修效率、可靠性、可用性、可维护性、安全性,降低轨道交通车辆全寿命周期成本,成为轨道交通行业的关注焦点[1-3]。

2 智能运维技术目的和优点

目前,国内城市轨道交通车辆传统检修模式基本采用日常检查+计划维修。日常检查包括日检、周检、月检,计划维修包括每年的定修,第5年、第15年、第25年架修,第10年、第20年大修。传统检修模式下,工作人员的工作量较大,特别是日常检查,目前实际日常检查的检出率较低,投入的资源与回报无法匹配。因此,需要对检修模式进行研究及探讨,并进行优化和改善[4-5]。另一方面,随着各大城市轨道交通运营车辆服役时间的增加,车载设备及零部件的老化愈加严重,车辆故障频次增高,维护需求日益上升。以日常人工检查为主的维保模式用工成本不断提高,城市轨道交通运维单位负担加重,难以实现可持续发展。可见,传统检修模式已经无法应对超大网络环境下城市轨道交通的运维需求,因此需要加快推进实现智能运维一体化的管理模式,通过智能运维技术来提升城市轨道交通车辆的运维效率[6-8]。

智能运维技术基于智能感知、互联网、物联网、人工智能、大数据分析等前沿技术,利用信息化、数字化、智能化、集成化等手段,实现部分或全部代替人工对轨道交通车辆的监控、维护、检修等工作,从而最大化提升轨道交通车辆运维工作的质量、效率、效益。具体而言,智能运维技术的目的是实现轨道交通车辆运营和维护的一体化管理,提升轨道交通车辆整体运维效率。智能运维技术的应用及发展对轨道交通车辆的运营和维护而言,有八方面优点:

(1)进一步优化轨道交通车辆的检修规程和工艺流程;

(2)有效提高轨道交通车辆故障的日常检出率、车辆整体检修生产效率;

(3)进一步降低轨道交通车辆日常维保人力工时,减轻一线维保人员工作压力,降低劳动强度;

(4)进一步降低轨道交通车辆及零部件的全寿命周期材料成本;

(5)及时预报轨道交通车辆故障发生的时间和起因,消除设备已有故障诱发的二次损坏;

(6)具备轨道交通车辆检修信息追溯和质量追溯能力;

(7)进一步提升轨道交通车辆整体的运营效率;

(8)全面提升轨道交通车辆的可靠性、可用性、可维护性、安全性。

3 智能运维技术主要内容

3.1 车地联网技术

车地联网技术指轨道交通车辆与地面控制中心的联网通信技术,主要通过轨道交通车辆网络和通信单元对轨道交通车辆的运行状态与故障数据进行采集、传输,采用分布式结构,感知从零部件级到子系统级再到整车级的相关信息,完成实时数据融合、过滤、特征提取、存储等工作。可将检测到的轨道交通车辆状态及故障信息通过无线通信传送至地面控制中心,用于数据分析处理、故障诊断处理、各种场景判断,同时地面控制中心也可以通过无线通信对轨道交通车辆进行监控,确保轨道交通车辆的可靠性和安全性[9-10]。车地联网技术如图1所示。

▲图1 车地联网技术

3.2 车载检测技术

车载检测技术主要分为车辆子系统检测和线路状态检测两部分。车辆子系统检测实时采集轨道交通车辆走行部、牵引系统、制动系统、空调系统、车门系统、辅助电气系统、网络控制系统等的各种数据,并将这些数据通过轨道交通车辆网络和车地联网技术传输至专家诊断单元,进行数据存储和分析。车辆子系统检测如图2所示。线路状态检测主要通过在轨道交通车辆内外部安装检测装置,包括高清摄像设备、红外热成像设备、激光设备、雷达、加速度计、电磁设备、压敏设备等,对轨道交通线路进行限界轮廓、桥隧状态、轨道几何参数、轨道状态、轮轨关系、弓网关系、接触网及其悬挂状态、轨旁设备状态等进行实时在线检测,通过车载检测设备采集、记录数据,并分析故障情况,将信息发送至数据服务器和监控终端,联网智能运维管理系统。线路状态检测如图3所示。

▲图2 车辆子系统检测

▲图3 线路状态检测

3.3 轨旁检测技术

轨旁检测技术主要通过在出入库线上设置龙门架,在龙门架上安装检测装置,包括高清摄像设备、红外热成像设备、激光设备、雷达等,对经过的轨道交通车辆进行轮廓线、360°车体外观、受电弓或集电靴状况、轮对及踏面尺寸、轴端温度、齿轮箱及电机温度、紧固件防松线、锁具关紧标志、关键零部件故障及磨耗等进行自动检测。除出入库线外,在正线轨旁同样设置用于检测轨道交通车辆状态的设备,通过轨旁检测设备采集、记录数据,并分析故障情况,将信息发送至数据服务器和监控终端,联网智能运维管理系统。轨旁检测技术如图4所示。

▲图4 轨旁检测技术

3.4 专家诊断技术

专家诊断技术在车地联网技术、车载检测技术、轨旁检测技术的基础上,融合计算机、通信、现代控制、物联网、大数据、人工智能等技术,如图5所示。应用先进传感技术,获取轨道交通车辆及各子系统运行状态、线路沿线状态等信息,借助各种智能推理算法,根据系统历史状态和环境因素,对轨道交通车辆及各子系统、线路沿线情况进行状态分析和监测,以及故障诊断与预测,评估系统未来的健康状态,提出维修维护建议,为管理决策提供支持。所有专家诊断分析的结果都将输入数据服务器和监控终端,联网智能运维管理系统。通过专家诊断技术,可以提升轨道交通车辆状态评估数字化水平,增强运维人员对轨道交通车辆及线路异常情况的处置能力。

▲图5 专家诊断技术

3.5 智能运维管理系统

智能运维管理系统集成前述几项关键技术,将各种运营数据、检修数据、辅助数据通过信息化、数字化、智能化、集成化等手段形成联动,最终自动提取综合运维数据,反馈至轨道交通轨道交通车辆检修维保人员,并自动形成高效的维保或检修排班计划。运营数据包括轨道交通车辆司机日常报单、状态数据、运行环境数据、诊断分析数据等。检修数据包括轨道交通车辆日常维保检修记录、履历数据、施工记录数据、物料管理数据等。辅助数据包括人力资源数据、物料采购数据、外协单位数据、办公流程记录。通过提取多维度数据并计算,避免重复数据引起的人力或检修资源浪费,提高检修维保任务效率,降低作业过程中的安全风险。智能运维管理系统如图6所示。

4 结束语

目前国内城市轨道交通车辆传统检修模式已经无法应对超大网络环境下的城市轨道交通运维需求,需要加快推进实现智能运维一体化管理模式。通过与轨道交通车辆传统检修模式对比,重点分析智能运维技术的目的与优点。智能运维技术采用信息化、数字化、智能化、集成化等手段,通过智能感知、互联网、物联网、人工智能、大数据分析等技术来实现部分或全部代替人工对轨道交通车辆的监管、维护、检修等工作。着重研究了车地联网技术、车载检测技术、轨旁检测技术、专家诊断技术、智能运维管理系统等轨道交通车辆智能运维技术。智能运维技术能够对轨道交通车辆及其子系统的运行状态进行监控,通过专家诊断分析提前进行轨道交通车辆故障预警,迅速制订维修维护策略,实现轨道交通车辆维修和排故快速介入。随着智能运维技术的发展,还可以对轨道交通线路状态、接触网状态、轨旁设备状态、桥隧线路限界、轮轨关系、弓网关系等故障信息和安全隐患实现快速精准定位。通过专家诊断分析,进一步指挥故障处理,提出解决措施,提高整体检修维保工作的效率和质量。后续通过智能运维技术的发展和应用,将进一步提升国内城市轨道交通的整体运维效率。

▲图6 智能运维管理系统

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